【摘 要】
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环境温度的改变会引起模态参数的变化，其变化程度会掩盖或部分掩盖损伤引起的变化量，导致结构健康监测系统发出“假阳性”或“假阴性”的误判，因此，消除温度效应是提高损伤识别精度的关键。文章基于LSTM神经网络提出了一种环境温度影响下识别结构损伤的方法。充分利用LSTM神经网络的非线性映射优势，建立多元温度-模态频率的相关模型，在此基础上采用数据标准化方法消除温度效应，并结合控制图判断模态频率异常变化以确
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（51908395）； 江苏省高等学校自然科学研究项目（19KJB580004）； 江苏省研究生科研与实践创新计划项目（SJCX22＿1569）；
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环境温度的改变会引起模态参数的变化，其变化程度会掩盖或部分掩盖损伤引起的变化量，导致结构健康监测系统发出“假阳性”或“假阴性”的误判，因此，消除温度效应是提高损伤识别精度的关键。文章基于LSTM神经网络提出了一种环境温度影响下识别结构损伤的方法。充分利用LSTM神经网络的非线性映射优势，建立多元温度-模态频率的相关模型，在此基础上采用数据标准化方法消除温度效应，并结合控制图判断模态频率异常变化以确定损伤状况。最后将所提方法在数值模型和实际桥梁中加以应用，结果表明：方法能够有效消除温度效应；结合控制图能识别损伤时刻，并具有一定的抗噪性；在实桥数据分析中仍能表现出较好的损伤敏感性。
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