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文檔簡介
1、針對(duì)環(huán)境激勵(lì)下的結(jié)構(gòu)振動(dòng)響應(yīng)信號(hào)一般為非線性、非平穩(wěn)的特點(diǎn),本文利用能自適應(yīng)處理非線性、非平穩(wěn)信號(hào)的總體經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Ensemble EmpiricalMode Decomposition,簡稱EEMD)對(duì)結(jié)構(gòu)振動(dòng)響應(yīng)信號(hào)進(jìn)行分解,結(jié)合AR模型、能量熵與統(tǒng)計(jì)控制圖等進(jìn)行結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別研究,主要內(nèi)容如下:
(1)綜述了國內(nèi)外基于振動(dòng)響應(yīng)分析的結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別的方法,并討論了這些方法的適用性和存在的問題。
(2)簡述了本論文
2、用到的一些基本理論,包括EEMD分解原理與步驟、EEMD能量熵、AR模型,統(tǒng)計(jì)控制圖。
(3)提出利用基于EEMD分解與AR模型殘差的結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別方法,首先將結(jié)構(gòu)加速度響應(yīng)信號(hào)利用EEMD進(jìn)行分解,得到一系列單分量IMF(固有模態(tài)函數(shù))信號(hào),選取結(jié)構(gòu)完好狀況下含有低階頻率成分的IMF分量作為分析信號(hào),建立AR預(yù)測參考模型,將結(jié)構(gòu)未知狀況下含有低階頻率成分的IMF分量輸入AR預(yù)測參考模型中,得到結(jié)構(gòu)未知狀況下的模型殘差,將未知狀
3、況下的模型殘差的方差與AR預(yù)測參考模型殘差的方差之比作為損傷指標(biāo)DI,對(duì)結(jié)構(gòu)的損傷進(jìn)行識(shí)別研究,海洋平臺(tái)結(jié)構(gòu)數(shù)值模擬和模型實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的有效性。
(4)第四章將以EEMD能量熵值作為損傷特征參數(shù),提出了基于EEMD能量熵與統(tǒng)計(jì)控制圖的損傷識(shí)別方法。首先,利用各節(jié)點(diǎn)EEMD能量熵值構(gòu)建特征向量;然后,由多組特征向量構(gòu)成能量熵樣本總體,并計(jì)算每組特征向量到樣本總體的馬氏距離;最后,將馬氏距離作為樣本統(tǒng)計(jì)量建立X-bar統(tǒng)計(jì)控制
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