噪声影响下基于奇异谱分析和AR模型的结构损伤识别研究
提出了一种考虑噪声影响的基于奇异谱分析(Singular Spectrum Analysis,SSA)和AR模型残差的结构损伤识别方法.首先对测得的各节点加速度响应信号进行奇异谱分析,得到其奇异值占比图,通过比较同一节点不同工况下奇异值占比的差异性,选择占比差异大的奇异值来重构加速度响应信号,认为其包含了结构损伤信息而去除了噪声影响.计算重构后加速度响应信号的AR模型残差序列,利用无损工况和损伤工况下AR模型残差序列的相似度(夹角余弦)作为损伤指标来识别损伤.通过5层钢框架结构的数值模拟及其分析结果,证实了该方法具有可行性.
损伤识别、奇异谱分析、AR模型、夹角余弦
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TU317(建筑结构)
2019-03-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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