基于EWT和FESN的结构健康状态趋势预测
为了能够及时发现并处理大型结构和设备在服役期出现的损伤问题,本文提出了一种基于EWT-FESN的结构健康状态趋势预测方法.首先,原始信号经EWT分解,对得到的AM-FM分量进行了希尔伯特变换得到瞬时频率;然后,将瞬时频率作为FESN预测模型的输入参数进行了结构健康状态趋势预测.仿真和工程实验结果表明:经验小波变换可以将信号的各个固有分量清楚地分解出来,不存在虚假模态;FESN模型与经典的ESN模型预测精度分别为0.0125、0.0389,显然前者更接近实际值,精度更高;同时,EWT与FESN的结合对于处理复杂工程结构信号的非线性、不平稳性等特点具有较好的适应性和稳定性.
经验小波变换、回声状态网络、模糊回声状态网络、结构健康状态、趋势预测
36
TU391(建筑结构)
陕西省自然科学基础研究计划2016JQ5103;长安大学中央高校基本科研业务费专项资金300102328202
2019-06-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
645-651
