基于数据融合和"能量-损伤"的结构多损伤模式识别

摘要：

基于一致性数据融合算法和"能量-损伤"结构特征提取原理,提出一种结构多损伤模式识别方法,能够充分利用结构不同位置的不同状态信息,更好地对结构损伤做出判断.对一致性数据融合算法进行改进,使得改进后的算法能够克服一致性算法中两传感器在测量精度不同时置信距离不同的缺点,并对支持矩阵进行模糊化处理,避免人为定义阈值而产生的主观误差.利用"能量-损伤"特征提取技术,构造融合后多传感器测量数据的特征向量,以ART2神经网络作为模式识别工具进行结构多损伤识别.五层框架结构数值计算结果表明,提出的方法能够用于结构多损伤识别,且具有较强的鲁棒性、稳定性和适应性.

关键词：数据融合、一致性算法、特征提取、模式识别

所属期刊栏目：29

分类号：TU12;TU317.9(建筑基础科学)

资助基金：国家自然科学基金50708013

在线出版日期：2010-11-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：120-123