基于小波包变换和Replicator Neural Network的单位置结构损伤检测

张祥; 陈仁文

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基于小波包变换和Replicator Neural Network的单位置结构损伤检测

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为了实现对结构的损伤检测,提出一种基于小波包变换和Replicator Neural Network(RNN)的单位置结构损伤检测方法。首先采用小波包变换对原始振动响应信号进行分解,计算分解得到的各频带的相对频带能量,这些相对频带能量的分布反映了结构特性。然后,将健康结构的相对频带能量作为输入训练RNN。最后,利用训练后的网络即可对结构进行实时损伤检测。实验表明,即使在有噪声干扰下,该方法仍然能够检测出结构是否存在损伤。

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来源
《机械强度》 |2020年第3期|509-515|共7页
作者
张祥; 陈仁文;
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作者单位

南京航空航天大学机械结构力学及控制国家重点实验室;

南京210016;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TH165.3;
关键词
Replicator Neural Network; 小波包变换; 相对频带能量; 结构损伤检测;

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