基于范数归一化和稀疏正则化约束的结构损伤检测

摘要：

利用结构损伤空间稀疏性进行结构损伤识别是结构健康监测领域的研究热点之一,基于结构灵敏度分析与稀疏正则化的损伤识别方法能有效识别结构损伤位置和程度,但在噪声等因素影响下,其识别结果容易出现误判和刚度强化等问题.针对此问题,基于范数归一化与稀疏正则化约束,提出了一种结构损伤检测方法;该方法在迭代求解过程中,通过增加范数归一化、稀疏正则化约束以及对模型增加牛顿迭代法约束和总损伤折减系数约束,达到减少误判、增加结果合理化和提高识别精度的目的.三种不同结构损伤识别仿真算例研究表明:增加范数归一化和模型约束后,结构损伤识别精度得到明显提高;在不同噪声水平下,所提新方法既能有效定位结构损伤又能准确识别结构损伤程度,且具有较强鲁棒性.

关键词：结构损伤识别、一阶灵敏度分析、稀疏正则化、模型约束、范数归一化

所属期刊栏目：37

分类号：O327;TU311(振动理论)

资助基金：国家自然科学基金51678278,51278226

在线出版日期：2018-12-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：30-35,58