本文選題：隨機共振　切入點：獨立分量分析　出處：《福州大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》2014年06期

【摘要】：為實現(xiàn)強噪聲背景低信噪比環(huán)境下的結(jié)構(gòu)損傷識別,提出一種基于非線性隨機共振降噪與魯棒性獨立分量分析(RobustICA)的兩階段損傷定位方法.第一階段,運用非線性隨機共振系統(tǒng)對強噪聲低信噪比的測量響應(yīng)進(jìn)行預(yù)處理,以降低背景噪聲的干擾并增強結(jié)構(gòu)響應(yīng);第二階段,結(jié)合RobustICA提取包含損傷信息的特征分量對結(jié)構(gòu)響應(yīng)異常進(jìn)行識別,之后計算歸一化的源分布向量(NSDV)的最大值對結(jié)構(gòu)損傷異常進(jìn)行定位.框架數(shù)值算例結(jié)果表明,所提出的算法能夠較精確實現(xiàn)信噪比為5dB下的結(jié)構(gòu)損傷異常識別與定位.
[Abstract]:In order to realize structural damage identification under strong noise background and low signal-to-noise ratio (SNR), a two-stage damage location method based on nonlinear stochastic resonance noise reduction and robust independent component analysis (ICA) is proposed. The nonlinear stochastic resonance system is used to preprocess the measurement response of strong noise and low signal-to-noise ratio in order to reduce the interference of background noise and enhance the structural response. The structural response anomaly is identified by using the characteristic components extracted by RobustICA, and the maximum value of the normalized source distribution vector (NSDV) is calculated to locate the structural damage anomaly. The proposed algorithm can accurately identify and locate structural damage anomalies with a signal-to-noise ratio of 5dB.
【作者單位】： 福州大學(xué)土木工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(51278127,50878057) 國家十二五科技支撐計劃項目(2012BAJ14B05)
【分類號】：TU317

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：1700180