基于小波包技术的变刚度结构动力响应分析

利用小波变换对地震作用下结构的动力反应进行计算和分析,并利用多分辨分析的能量分配关系,研究不同刚度下结构动力响应信号的能量分布特征.通过多自由度体系的算例表明,结构动力响应信号能量分布特征与结构侧移刚度的大小和分布情况密切相关,说明了地震作用下,小波包技术在分析高层建筑刚度的布置和优化及结构物状态的检测方面显示出较大的优越性.     

厚度对含界面缺陷涂层小波包相对能量特征的影响

基于小波包相对能量特征指标,通过有限元数值模拟,分析了该信号特征对不同厚度涂层界面缺陷的敏感性.结果表明,加速度信号的小波包相对能量特征指标可以反映界面缺陷的位置及其大小,且具有涂层厚度越薄,敏感性越强的特点.     

不同刚度地铁地下车站结构振动台试验测试数据的时频特征分析

以模型结构整体剪切刚度量化微粒混凝土和石膏模型结构的刚度比,根据小波包变换的频带分布特征确定频带与结点的输出关系,并基于最小熵准则的最优基选择算法,对比分析了不同刚度三层三跨地铁地下车站侧墙加速度反应的时频特性.研究结果表明:最优小波包变换方法具有自适应的频域分辨能力,能较好地解决频带重叠现象.采用最优基小波包变换技术能有效挖掘出由结构材料不同引起的模型结构加速度反应的时间-频率-能量之间的差异.在强震作用下,微粒混凝土模型结构加速度反应的特征频带总能量高于石膏模型结构;石膏模型结构加速度反应在0～6.25 Hz频带的能量集中程度高于微粒混凝土模型结构,在＞6.25～ 12.5 Hz频带内的能量累积速率较微粒混凝土模型结构快;石膏模型结构加速度反应各特征频带进入快速能量累积的时刻均早于微粒混凝土结构.     

润扬大桥悬索桥小波包能量谱识别的环境变异性

对润扬大桥悬索桥结构的实测加速度响应进行了小波包分析,详细地考察了环境激励下悬索桥实测小波包能量谱的环境变异性.分析结果表明,实际环境条件(交通荷载、环境温度和台风荷载)与悬索桥实测小波包能量谱存在较为明显的相关性,主要表现为环境温度的变化对小波包能量谱的影响是长期性的趋势,而交通荷载的影响则由于荷载的非平稳性呈现瞬时的颤动变化.实测数据的分析结果进一步表明,环境温度和台风作用对于小波包能量谱的影响规律存在着较为明显的差异.相比模态频率而言,利用小波包能量谱可以更敏感地发现大跨悬索桥结构的振动特性变化.因此,基于小波包能量谱的结构损伤预警参数更适合于环境振动测试下的大跨悬索桥整体状态监测.     

基于神经网络与特征融合的损伤诊断方法

为了能准确地诊断复杂结构损伤是否产生以及产生的位置和程度,提出了一种小波包分解、多传感器特征融合和神经网络模式分类相结合的结构损伤诊断方法。首先,用正交小波包对多个传感器采集的振动信号进行小波包分解,并计算每个频带上的相对能量;然后把这些传感器信号的小波包相对能量融合,构成神经网络分类器的输入特征向量,从而实现损伤的诊断和评价。研究结果表明:正交小波包分解的频带能量分布能够较好地反映结构的损伤特征;特征融合能够使不同传感器的信息相互补充,减小了损伤检测信息的不确定性,使诊断信息具有更高的精度和可靠性,提高了诊断准确率。     

小波分析与神经网络在结构损伤监测中的应用

采用小波分析对获得的结构动力响应进行小波分解,根据各种响应信号对损伤的灵敏度选择损伤特征,从而识别结构出现损伤的时刻,以实现对其监控;分别对结构第一层位移响应信号和加速度响应信号做小波包分解得到各频段能量的特征向量,并分别作为特征参数输入到BP神经网络中实现损伤识别;比较了位移响应信号和加速度响应信号对损伤识别的灵敏性．模拟算例表明,小波分析和BP神经网络联合运用能准确地诊断结构损伤时刻、损伤位置和程度,具有一定的可行性．     

基于WPD-LMD和排列熵的结构损伤识别方法

为了直接从结构响应提取损伤敏感参数,对激励未知情况下的结构损伤模式进行识别,提出了基于小波包分解-局部均值分解方法(wavelet packet decomposition-local mean decomposition,WPD-LMD)和排列熵的结构损伤检测方法.该方法首先对结构振动响应进行小波包分解,将振动信号分解为一系列窄带信号,然后对窄带信号进行局部均值分解,能有效提取低能量分量.通过计算损伤前后分量信号的排列熵,对结构损伤进行了检测,最后通过计算测试数据和样本数据之间的相对排列熵,对损伤模式进行了识别.实验分析结果表明,所提出的方法能有效地对结构损伤进行识别.     

地震作用下钢框架与中心支撑钢框架的对比研究

针对钢框架和中心支撑钢框架两类结构,利用非线性静力分析程序计算得到结构在弹性状态和弹塑性状态下的侧移刚度.输入地震波,调整加速度峰值,对结构分别进行弹性和弹塑性时程分析,讨论两类结构在地震作用下的结构响应和能量分布的异同.结果表明,中心支撑钢框架的受力性能优于钢框架.     

听觉诱发电位信号分析中小波基函数的确定

声舒适是评价建筑室内环境的重要部分,听觉诱发电位是声环境舒适度评价的客观生理指标,听觉诱发电位信号的时频能量特征可以用来评价声环境的舒适性.小波包分析可以探究听觉诱发电位信号时频能量分布规律,分析时运用的小波基不同,产生的结果也不同.为了更好地研究听觉诱发电位信号的时频能量分布,比较了5种小波基函数的时域特点和幅频特性.对16名正常成年人进行了脑干听觉诱发电位实验,将所测16组听觉诱发电位的平均值进行小波包时频能量分析.结果表明,dmey小波分析结果在时频分布上可与实际信号的能量信息相匹配,可以减少各个频带信号分解后的失真问题.选择dmey小波对听觉诱发电位信号进行处理,能够更准确地分析听觉诱发电位信号的时频能量分布,为声环境的舒适性研究提供理论依据.     

基于小波包方法的非平稳地震动模拟和设计谱拟合

提出了一种基于小波包分解和重构的模拟非平稳地震动并拟合设计谱的方法.该方法模拟出工程用地震动并调整频率分量,使其以一定的精度拟合设计谱.首先,利用5个参数生成了构成地震动加速度时程的小波包系数矩阵,并通过小波包重构获得加速度时程,该系数矩阵模拟了实际地震记录中频率随持时逐渐减小的特点.其次,将模拟的地震动利用小波包分解方法分解为具有高分辨率非重叠的小波包系数矩阵,然后根据设计谱调整频率分量.数值算例表明,该方法模拟的不同持时的加速度时程均能吻合同一设计谱,且迭代后仍然能保留地震动的非平稳特性.另外,该方法具有较稳定和较快的收敛过程,能在有限次调整迭代中实现较高的拟合精度.     

基于小波包样本熵和支持向量机的框架结构损伤识别

基于小波包样本熵和支持向量机原理,研究了钢框架结构的损伤定位识别方法.分析在冲击载荷作用下框架结构的动力响应,对加速度信号进行小波包分解,建立小波包样本熵的损伤指标,采用支持向量机原理,识别结构损伤位置以及损伤程度.研究表明,该方法能够利用单一的传感器,实现理想的识别效果,且具有一定的适用性和鲁棒性,在60 dB的噪声水平环境中损伤定位识别结果在90％以上,在40 dB的噪声水平环境中,损伤程度识别结果在90％以上,框架实验模型研究表明,柱的损伤识别精度要高于梁的损伤识别精度.     

人行荷载作用下大跨度梁加速度反应谱研究

加速度响应是舒适度评价体系的重要指标,同时由于结构设计阶段方案的频繁变更,如何快速有效地计算结构的加速度响应尤为重要。首先基于标准行人激励荷载模型,采用APDL建立大跨度简支梁在标准行人激励下的有限元的计算模型;然后对不同步频、阻尼、跨度及边界条件下的动力反应进行时程分析,得到最大加速度反应谱曲线;最后与部分学者推荐的结果进行比较分析。总体而言,标准行人激励荷载模型较为准确;且通过有限元分析消除了数值分析时用梁的挠曲函数代替梁横向位移反应产生的误差;并且解决了用第1振型加速度响应代替结构的加速度响应结果偏小的问题。     

基于小波包能量谱和因子分析的结构损伤识别方法

为了消除环境温度对损伤识别结果的影响,提出了一种基于小波包能量谱和多元统计方法——因子分析的损伤识别方法.首先利用小波包能量谱法对结构动力响应数据进行分析,得到结构动力响应特征参数;其次建立结构动力响应特征参数的因子模型,用因子分析法去除环境温度对于动力响应特征参数的影响,并通过计算得到结构损伤指标;最后以钢结构平台仿...     

基于小波包相关频带谱能量熵的滚动轴承性能退化评估方法

滚动轴承在使用过程中会经历不同的性能退化状态。提出小波包相关频带谱能量熵以评估滚动轴承初始性能退化程度。以滚动轴承全寿命周期数据为支撑,对数据进行小波包分解,并利用相关系数法提取包含主要故障信息的时频分量,然后沿时间轴计算各频带幅值谱,再计算谱能量熵。通过实验与时域典型指标均方根值（RMS）,以及小波包频带幅值谱熵和小波包频带谱能量熵评估指标进行对比,验证了所提方法在滚动轴承性能退化评估中,对初始故障的评估具有一定的优越性。     

用小波包分析提取水轮机尾水管动态特性信息

研究了小波包在水轮机尾水管的压力脉动信号处理中的应用,提出了基于小波包分解的特征提取方法。并应用此方法对水机尾水管压力脉动数据的实例进行分析。     

基于小波包和RBF神经网络的压电加速度传感器故障诊断

根据压电加速度传感器故障的特点,提出运用小波包变换和RBF神经网络的故障诊断方法。首先运用小波包分解和重构原理将传感器输出信号分解到不同频段中,提取每个频段的能量作为状态监测的特征向量,作为RBF网络的输入,然后利用最佳的RBF神经网络进行压电传感器故障分类。实验结果表明该方法具有良好的非线性跟踪能力,较高的诊断准确率。