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沈清华 (沈清华.) [1] | 陈伟宏 (陈伟宏.) [2] (Scholars:陈伟宏) | 姜绍飞 (姜绍飞.) [3] (Scholars:姜绍飞) | 麻胜兰 (麻胜兰.) [4]

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CQVIP PKU CSCD

Abstract:

为实现强噪声背景低信噪比环境下的结构损伤识别,提出一种基于非线性随机共振降噪与鲁棒性独立分量分析(RobustICA)的两阶段损伤定位方法.第一阶段,运用非线性随机共振系统对强噪声低信噪比的测量响应进行预处理,以降低背景噪声的干扰并增强结构响应;第二阶段,结合RobustICA提取包含损伤信息的特征分量对结构响应异常进行识别,之后计算归一化的源分布向量(NSDV)的最大值对结构损伤异常进行定位.框架数值算例结果表明,所提出的算法能够较精确实现信噪比为5 dB下的结构损伤异常识别与定位.

Keyword:

损伤定位 源分布向量 独立分量分析 随机共振

Community:

  • [ 1 ] [沈清华]福州大学
  • [ 2 ] [陈伟宏]福州大学
  • [ 3 ] [姜绍飞]福州大学
  • [ 4 ] [麻胜兰]福州大学

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福州大学学报(自然科学版)

ISSN: 1000-2243

CN: 35-1337/N

Year: 2014

Issue: 6

Volume: 42

Page: 916-922

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