张春梅
- 作品数：4 被引量：11H指数：2
- 供职机构：沈阳建筑大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金辽宁省高等学校优秀人才支持计划更多>>
- 相关领域：建筑科学自动化与计算机技术更多>>
- 基于小波包分解的数据融合损伤识别方法被引量：4
- 2006年
- 目的为了充分利用来自多传感器的冗余、带噪声数据,提高结构损伤识别的精度.方法利用小波包良好的时-频特性,首先用小波包分解对结构响应进行处理,提取信号的不同特征参数,然后利用不同的特征向量对结构分别进行损伤识别,最后应用融合技术对不同的识别结果进行融合处理.并用一个七层钢结构框架的多损伤识别验证了该方法的有效性.结果结果表明,该方法能够极大地提高了结构损伤识别精度.结论运用小波包分析提取信号的特征参数与数据融合技术进行损伤识别,并使二者有机的结合是结构健康监测与检测的有效途径与发展趋势.
- 姜绍飞徐云良张春梅陈林
- 关键词：小波包分析损伤识别欧氏距离数据融合
- 复杂结构的健康监测技术与损伤信息采集和分析方法
- 姜绍飞张春丽贾连光兰国海韩卓张曰果曹敬党牛得生张春梅邱云飞
- 该成果提出了先将信号根据FFT初步确定各阶频率的大致范围进行带通滤波，然后进行EMD过程；运用改进的HHT技术，提出了识别结构模态参数和物理参数技术；并编制了相应的识别程序。运用改进后的HHT处理信号，运用独立组分分析(...
- 关键词：
- 关键词：信号分析
- 基于多传感器数据融合的结构损伤识别新技术研究
- 姜绍飞刘明张春明韩卓徐秀香于丰党永勤贾连光许峰张帅张春梅徐云良许丕元
- 针对目前大型结构健康监测系统海量的测量数据，如何有效地提取特征参数，从海量测量数据中消除测量噪声等不确定因素进而进行损伤识别成为当前研究的难点。基于此，在国家自然科学基金——基于多传感器数据融合的结构损伤检测新方法和辽宁...
- 关键词：
- 关键词：数据融合损伤识别
- 基于BP神经网络和D-S证据理论的损伤识别方法被引量：8
- 2007年
- 目的有效利用结构健康监测系统中的多源传感器数据信息,进而提高复杂结构健康状况的正确诊断率.方法将BP神经网络与数据融合理论中的证据理论有机融合,提出一种决策级数据融合损伤识别新方法.为了验证所提方法的有效性,用1栋7自由度剪切型建筑模型的6种损伤进行了检验.结果研究发现,将BP网络和D-S证据理论相结合的综合诊断模型,可以有效地提高一些损伤模式的诊断率,具有良好的适应性.结论笔者所提方法优于单一信息建立模型的识别能力,表明它具有较好的容错性和识别精度,用于健康监测和损伤检测是可行的、有效的.
- 姜绍飞张春梅金子巍牛德生徐云良张帅邱云飞
- 关键词：结构损伤检测BP神经网络D-S证据理论数据融合
