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数据不完备下基于自适应数据融合的结构异常检测方法被引量：1: 2012年; 目的研究数据不完备下结构异常检测方法,为了提高其检测的诊断率.方法运用处理不完备数据的方法——自适应一致性数据融合替换,并结合所提的自适应一致性数据融合方法及小波分解技术,提出了一种数据不完备下的结构异常检测方法.为验证所提方法的有效性,进行了2个数值算例的仿真研究并与其他方法进行了异常检测比较.结果自适应一致性数据融合方法直接对含有不完备的数据进行融合处理后,并不能准确的诊断结构损伤异常;但是将不完备的数据经过一致性数据替换方法处理后,再利用自适应一致性融合多个传感器数据进行异常检测,可以得到正确的诊断结果.自适应一致性数据融合方法对环境具有更好的抗扰性,且与一致性数据替换方法相结合能准确对数据不完备下的结构进行异常检测.结论提出的一致性数据替换方法检测方法是可行、有效的.自适应一致性数据融合可以获得更多的特征信息,提高了数据的可靠性,且对环境具有更好的抗扰性.可对大型工程结构进行结构健康监测和安全性评估.; 姜绍飞韩哲东吴兆旗; 关键词：数据融合异常检测小波分析

基于粗集的改进对向传播网络结构损伤识别被引量：1: 2011年; 为了有效地利用结构健康监测系统冗余、互补、不确定的信息进行健康状况评估,提出一种将粗集和改进对向传播神经网络(RCPN)有机地结合在一起的损伤识别新方法。它先用粗集进行数据处理以降低数据的不确定性和空间维数,然后用RCPN进行损伤识别。为了验证所提方法的有效性,对1个框架结构的单损伤和多损伤模式进行了识别,并重点研究了噪声、神经网络模型、不同数据处理方法的影响。研究发现,所提方法不仅可以降低数据的空间维数,减少神经网络的训练与检验时间,而且具有较好的损伤识别精度和鲁棒性。; 姜绍飞林杰; 关键词：粗集损伤识别属性约简

基于小波/包与ICA结合的结构损伤识别被引量：2: 2010年; 目的为了有效地剔除测量数据中的噪声、提高结构损伤检测的诊断率.方法提出了一种新的消噪与结构损伤识别方法.采用小波/包变换对结构响应进行消噪处理,利用独立组分分析ICA中的固定点算法分离得到ICA滤波基并进行信号分离,接着对消噪、分离后的信号提取IC自相关特征,最后利用概率神经网络进行损伤识别.结果用Benchmark模型进行的损伤识别,并与进行二次小波/包消噪及未消噪的数据识别结果进行了比较结果验证了所提方法的可行性和有效性.结论笔者所提方法对信号消噪是可行、有效的,对提高损伤识别精度也有着重要的贡献.; 姜绍飞林志波; 关键词：ICA 相关系数 PNN 损伤识别

基于支持向量机的结构损伤识别研究被引量：1: 2012年; 支持向量机(SVM)是一种针对分类和回归问题的统计学习理论,能有效地解决模式识别中的分类问题。该文提出了基于支持向量机的结构损伤识别方法:以归一的频率变化比(NFCR)和归一的损伤指标(NDSI)作为特征参数,训练支持向量机进行损伤识别。用一个12层钢混框架有限元数值模型进行验证,同时分析了影响SVM模型性能的主要因素。结果表明,本文提出的方法具有较高的损伤识别能力,而核参数的选择对识别精度有较大影响。; 吴思瑶姜绍飞傅大宝; 关键词：支持向量机损伤识别核函数参数选择

基于振动时程响应的框架结构智能损伤检测被引量：3: 2012年; 目的为实现结构的损伤定位及损伤程度评估,研究一种适用于实际结构的智能损伤检测策略.方法利用结构振动时程响应进行结构的损伤检测,提出针对结构损伤前的加速度响应,运用遗传算法和Newmark常平均加速度法识别出结构损伤前的层间刚度值;运用同样的方法对损伤后的加速度响应处理识别出层间刚度值;结合假设检验,在验证损伤阈值有效的基础上,比较结构损伤前后的层间刚度值,完成损伤定位与损伤程度检测.结果数值模拟与实验室试验测试发现损伤定位位置与实际情况一致,该损伤检测策略直接运用时域内的加速度响应来构造适应度函数,不仅简化了损伤检测的过程,同时也避免了时频域转换时的误差,损伤程度预测相对误差最大为3.18%.结论笔者提出的损伤检测方法是可行、有效的,有较好的抗噪性、鲁棒性.; 姜绍飞董利强许峰; 关键词：遗传算法 NEWMARK法

基于改进HHT的结构模态参数识别方法被引量：6: 2011年; 针对HHT方法中经验模态分解(EMD)过程容易出现模态混叠、虚假模态和端点效应的问题,提出了改进的HHT方法.首先利用帯通滤波对原始信号进行预处理,得到一组窄带频率信号之和;接着进行EMD过程,得到若干个本征模函数(IMF),根据IMFs和原信号的相关系数来判定其是否是真正的IMFs;然后运用随机减量技术(RDT)和希尔伯特变换(HT)及最小二乘拟合技术识别出结构的模态参数.最后应用所提方法识别了一实测7层钢框架的模态参数.结果表明该方法成功解决了上述原HHT方法中存在的缺陷,并能更加准确地提取信号的模态参数和瞬时特征.; 付春姜绍飞牟海东; 关键词：模态参数识别经验模态分解随机减量技术

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国家教育部博士点基金(20093514110005)