电商的快速发展带动物流快递行业规模不断扩大,商品运输过程的包装问题越来越成为人们关注的焦点。为了节约资源,提高资源的利用率,包装件循环使用是非常有效的途径。在运输过程中,包装件承受着由于振动带来的损伤。为了保证商品的安全,研究包装件的损伤程度,对其未来的损伤状况进行精确地预测,是判断包装箱是否可再循环使用的基础。本文通过对包装件振动信号特性的分析,提出了基于RVM模型的包装件的损伤预测方法。主要研究内容如下:首先,从疲劳累积损伤理论和受迫振动动力学分析模型的角度分析了包装件的损伤机理。研究发现,振动损伤的累积会引起包装件的阻尼和刚度等特性的变化。通过对动力学模型的仿真分析也表明各个频率上分布的振幅发生改变。在外界振动环境和载荷的作用下,包装件受到的损伤逐渐累积,当达到其所能承受的极限后包装件损坏。提出了疲劳振动试验方法,为损伤信息的提取提供支持。其次,研究了振动损伤状态特征提取的方法,通过对不同分解方法的分析对比,采用适合于包装件振动信号的EMD分解方法。对分解后的信号进行Hilbert变换处理,得到Hilbert边际谱。在此基础上,构建了边际谱的三个特征量,并将其应用到多距离形态相似度评估方法中计算损伤指数。通过实际的试验与数据分析,表明了特征提取方法的有效性。再次,建立基于RVM的包装件损伤预测模型。针对传统RVM预测模型的不足,提出了RVM的改进方法。采用飞蛾火焰算法对模型的核参数进行寻优,然后将前面分析得到的损伤指数作为模型的输入进行损伤预测。结果表明,改进后的多核RVM模型的预测精度更高,更适合于包装件的损伤预测。最后,设计了基于Lab VIEW开发平台的包装件的损伤检测系统。通过试验分析,证明了该检测系统的有效性。