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桥梁健康监测中损伤特征提取的小波包方法 被引量：10
1
作者 郭健 陈勇 孙炳楠 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第10期1767-1772,共6页
针对桥梁健康监测中结构损伤识别的特点,从模式识别的角度提出和分析了损伤特征提取问题.阐述了基于小波包分析的两种节点能量特征提取的方法.为了研究小波包系数节点能量和小波包信号成分节点能量对损伤信息进行特征提取的差异,通过对... 针对桥梁健康监测中结构损伤识别的特点,从模式识别的角度提出和分析了损伤特征提取问题.阐述了基于小波包分析的两种节点能量特征提取的方法.为了研究小波包系数节点能量和小波包信号成分节点能量对损伤信息进行特征提取的差异,通过对随机荷载激励下的连续梁进行数值模拟,得到了结构未损和损伤状态下的加速度时程信号.应用小波包变换,对不同结构状态下的加速度信号分别提取了两种小波包节点能量特征,并对它们作为结构损伤特征指标的敏感性进行了比较.认为两种特征指标的敏感性相差很小,而小波包系数节点能量特征指标的计算效率更高,更适合桥梁健康监测中损伤特征提取的要求. 展开更多
关键词 桥梁健康监测 损伤特征提取 小波包
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采用EEMD和WPT的结构损伤特征提取方法 被引量：5
2
作者 刘义艳 贺拴海 +1 位作者 巨永锋 段晨东 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2012年第2期256-260,343,共5页
为了解决传统小波或小波包变换方法对结构损伤振动信号频率分辨率不高、易受邻近谐波交叠影响的问题,提出了一种基于聚类经验模式分解(EEMD)和小波包变换(WPT)的结构损伤特征提取方法。首先对原始信号进行EEMD分解,提取包含结构损伤信... 为了解决传统小波或小波包变换方法对结构损伤振动信号频率分辨率不高、易受邻近谐波交叠影响的问题,提出了一种基于聚类经验模式分解(EEMD)和小波包变换(WPT)的结构损伤特征提取方法。首先对原始信号进行EEMD分解,提取包含结构损伤信息的固有模式分量(IMF),再对其进行正交小波包分解,并计算小波包相对能量分布。该方法用于美国土木工程师学会(ASCE)提出的钢结构框架的损伤特征提取,结果表明:EEMD方法具有白噪声的剔除特性,可避免模式混叠的发生;不同检测节点处不同损伤工况的IMF小波包相对能量分布有显著的差异,可以作为一种理想指标表征结构损伤特征。 展开更多
关键词 聚类经验模式分解 小波包变换 固有模式分量 相对能量分布 损伤特征提取
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基于双频精细复合多尺度排列熵的齿轮箱损伤识别 被引量：1
3
作者 刘心 费莹 李倩 《机电工程》 CAS 北大核心 2023年第8期1176-1184,共9页
齿轮箱振动信号的非线性会导致其损伤特征难以得到有效提取,针对这一问题,提出了一种基于双频精细复合多尺度排列熵(DFRCMPE)和鲸鱼算法优化支持向量机(WOA-SVM)的融合损伤识别方法。首先,采用小波包分解(WPD)对齿轮箱损伤振动信号进行... 齿轮箱振动信号的非线性会导致其损伤特征难以得到有效提取,针对这一问题,提出了一种基于双频精细复合多尺度排列熵(DFRCMPE)和鲸鱼算法优化支持向量机(WOA-SVM)的融合损伤识别方法。首先,采用小波包分解(WPD)对齿轮箱损伤振动信号进行了两层分解,获得了反映齿轮箱损伤特性的低频和高频分量;然后,利用精细复合多尺度排列熵(RCMPE)对两组频带分量进行了分析,以充分提取嵌入在振动信号中的损伤信息,构建损伤特征;最后,将损伤特征输入至WOA-SVM分类模型中,成功对损伤进行了智能识别,并以实验采集到的齿轮箱振动信号为对象,对基于DFRCMPE和WOA-SVM的融合损伤识别方法的有效性开展了对比讨论。研究结果表明:与基于精细复合多尺度样本熵(RCMSE)、精细复合多尺度模糊熵(RCMFE)、RCMPE、精细复合多尺度散布熵(RCMDE)的特征提取方法相比,基于DFRCMPE和WOA-SVM的融合损伤识别方法的准确率和稳定性更高,平均识别准确率达到了100%;该方法能够为解决实际应用中的齿轮箱故障识别问题提供可行的思路。 展开更多
关键词 齿轮传动 损伤特征提取 齿轮箱振动信号 双频精细复合多尺度排列熵 鲸鱼算法优化支持向量机 小波包分解
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