基于小波包分析的结构实时损伤报警数值研究

研究了基于小波包分析的结构实时损伤报警技术．利用小波分析优良的时一频局部化特性对结构振动信号进行精细分析，从而能实时地实现结构损伤报警．以简支梁裂缝为例，将环境振动信号采用小波包分解后得到小波包能量谱，采用基于Monte-Carlo方法计算得到的能量谱极值指数和变异指数2个指标作为筒支梁裂缝损伤报警的判据．该技术不需要对整体结构进行计算分析，只需要环境振动信号．计算机数值模拟表明该技术能较为敏感地发现简支梁的微小损伤，从而证实了该技术的可行性．     

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.     

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EMD和小波分析的建筑结构损伤检测探讨

采用经验模式分解(EMD)与小波分析相结合的方法探讨结构响应数据信号,进行建筑结构损伤检测诊断.与直接对原信号进行小波变换相比较,该方法能够更好地辨识出破损的时间局部特征信息.数值模拟和对建筑结构响应信号分析论证了该方法的有效性和实用性.     

小波分析在土木工程结构健康监测系统中的应用研究

利用小波分析多分辨率的特点对结构损伤进行在线检测,判定结构损伤位置。在阐述了土木工程结构健康监测系统的组成、监测内容模块的功能及其特点和小波分析进行损伤识别的原理以及结构损伤的多尺度分析的基础上,通过对单层混凝土结构实验台的加速度信号进行小波分析,得到结构损伤的时刻,通过研究信号小波变换的尺度函数确定了损伤的位置,试验表明,该方法具有一定的实用价值。     

损伤识别系统中小波包信号特征量的提取

基于结构损伤识别系统,构建了耦合神经网络模型,阐述了小波包分析技术的原理和方法,对小波基的选取原则进行了分析和探讨,确定了小波基函数DbN中的N以及小波包分解尺度j;从模式识别的观点对结构损伤识别进行了分析,分析了小波包信号能量特征提取的方法。利用小波包多分辨率的特点,提出了以小波包信号成分能量特征向量为结构损伤识别的损伤特征指标,并在实验中得到了良好的识别效果。     

基于小波分析的结构损伤检测

针对结构损伤检测系统的实时性和复杂性特点,探讨了基于小波分析的结构损伤识别方法。以小波分析方法为基础,对损伤工况下三层框架结构进行加速度响应的数值仿真,结果表明结构不同层的加速度信号对不同位置的损伤有不同的敏感性。应用小波分析法对结构工程损伤进行实时检测,可实现对结构损伤发生时间和位置同时进行定位,实现对结构工程损伤的早期诊断,为结构的维修加固提供可靠的依据。     

框架结构缺陷识别的小波信息熵方法

为有效检测框架结构缺陷,将小波分析和信息熵理论相结合,提出了一种基于小波信息熵的框架结构损伤缺陷以别方法。该方法首先对框架结构振动响应信号进行多分辨率分解,然后利用小波信息熵提取结构损伤特征信息,得到表征结构状态的信息熵指数,最后识别出框架结构缺陷的位置。并在一个三层结构框架模型上进行了仿真分析,分析结果表明:所提出的方法能在被测对象数学模型未知情况下,准确有效地对框架结构损伤进行识别与定位。     

基于ABAQUS和小波包能量谱的钢桁架损伤预警

用大型结构有限元分析软件ABAQUS建立了钢桁架完好模型和损伤模型,并模拟结构受到瞬态激励的振动测试实验,得到了结构动力响应信号。利用小波包变换对完好结构信号和损伤结构信号分别进行了多尺度分解得到小波包能量谱,并在此基础上计算结构损伤预警指标。结果表明,小波包能量谱对结构损伤具有很好的损伤敏感性,验证了该方法的有效性且具有良好的工程实际应用价值。     

桥梁损伤识别的小波空间变换及基函数选取的理论探讨

采用类比推理的方法建立了结构损伤识别空间信号的小波变换理论;系统的介绍了小波函数的特性;分析了工程结构损伤信号类型及其对小波函数的敏感性以及与分解尺度的关系;综合上述理论,初步讨论了工程结构损伤识别所用小波函数选取的一般规律.     

基于曲率模态差和小波变换的网架损伤识别

采用一种基于曲率模态差和小波变换的损伤位置识别方法,对网架结构中常见的正放四角锥网架、两向正交正放网架、两向正交斜放网架、三向网架和蜂窝型三角锥网架进行了损伤识别,以结构损伤前后的曲率模态差作为小波变换的分析信号,对其进行db3连续和离散小波变换,确定杆件损伤位置。数值分析结果表明,在仅测得一阶模态的情况下,应用曲率模态差和小波变换相结合的方法可以对网架的单个损伤位置和多个损伤位置进行有效识别。     

基于小波变换的钢桁梁桥损伤识别数值分析

为了验证基于曲率模态理论和小波变换相结合的损伤识别方法在桥梁结构监测中的适用性,采用SAP2000软件创建钢桁梁桥有限元分析模型.通过调整节点处单元弹性模量的方法改变节点的连接刚度,并模拟节点的不同损伤工况,然后对结构的模态振型进行曲率模态计算.在Matlab软件中应用Bior3.9小波函数编程,提取曲率模态信号的小波变换系数得到损伤指标D值,根据小波变换模极大值法对桥梁节点进行损伤识别.研究结果表明,该方法能够较好地识别出损伤节点的位置,并且损伤指标会随着损伤程度的提高而增大,为钢桁梁桥的损伤检测和健康监测提供了一定的参考和借鉴.     

基于小波变换与神经网络的结构损伤检测

对BP网络和小波分析理论做了简要的概述,并给出了其应用于结构损伤检测的方法．将固有频率进行归一化处理,作为神经网络的输入参数进行结构损伤位置的检测,然后利用小波包技术对损伤结构的振动信号进行分解,求出各频带内的能量作为网络输入参数,进行损伤程度的评估,悬臂梁损伤诊断与实际损伤情况比较结果表明,该方法合理、有效,可用于实际结构的损伤检测。     

小波基带宽的变化对结构损伤识别的影响

分析了小波变换在结构损伤检测中的应用 ,证实选择具有不同带宽小波基对检测结果可起到关键性作用 .小波变换可以看作是一组带通滤波器 ,小波滤波器通过多尺度带通和自相关加强特性 ,对结构的动力信号进行实时检测 .利用灵活的多尺度带通小波滤波器组 ,对结构振动信号作滤波分析 ,结构所有的自然频率特性可以同时在时频空间出现 .通过观察不同带宽内振动信号的时频变化来判断结构损伤存在     

面向结构损伤预警的小波包能量谱识别参数

对Benchmark钢框架结构试验数据和润扬大桥悬索桥监测数据进行了小波包能量谱损伤预警分析,在此基础上详细考察了不同小波函数和小波包分解层次的损伤预警效果.结果表明:Daubechies小波和Coiflets小波适用于结构损伤预警,并且实际工程中应采用较大的小波函数阶次以获取较好的时域分辨能力和损伤预警能力;小波包分...     

基于振动信号降噪的钢板件损伤定位

为了实现汽车船舶等行业中钢板件的结构健康监测,针对冲击、碰撞损伤发生时的振动信号,提出了一种结合小波包阈值降噪(WPT)和集合经验模态分解(EEMD)降噪的方法来提高损伤源的定位精度。首先,设计了动态环境下钢板件的冲击损伤试验系统并进行实验方案设计,采集了损伤时刻数据;其次,通过对损伤信号进行WPT-EEMD降噪有效提高信噪比,并利用阈值检测获得信号到达各传感器的时间;最后,基于延时叠加算法,完成了钢板件中损伤区域的定位成像。实验结果表明,该方法可在动态环境下有效定位出钢板件上冲击损伤发生的位置,为解决动态无损监测问题提供了思路。     

基于振动模态小波变换模极大的结构损伤检测

给出了将小波奇异性检测原理应用于结构损伤检测的方法:对结构的模态振型进行离散小波变换,根据小波变换模极大诊断结构的损伤位置;利用BP神经网络模拟多个尺度下小波变换模极大与损伤程度之间的非线性关系,根据网络的输出诊断结构的损伤程度.为了检验该方法的有效性,以某简支梁损伤检测为例进行了数值模拟,结果表明,利用离散小波进行结构损伤检测,无需计算Lipschitz指数,而且精度可满足工程要求.