【摘 要】
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为了能准确地诊断复杂结构损伤是否产生以及产生的位置和程度，提出了一种小波包分解、多传感器特征融合和神经网络模式分类相结合的结构损伤诊断方法。首先，用正交小波包对多个
【机 构】
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长安大学电子与控制工程学院,西安交通大学电气工程学院
【基金项目】
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陕西省自然科学基金项目（2005E205）
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为了能准确地诊断复杂结构损伤是否产生以及产生的位置和程度，提出了一种小波包分解、多传感器特征融合和神经网络模式分类相结合的结构损伤诊断方法。首先，用正交小波包对多个传感器采集的振动信号进行小波包分解，并计算每个频带上的相对能量；然后把这些传感器信号的小波包相对能量融合，构成神经网络分类器的输入特征向量，从而实现损伤的诊断和评价。研究结果表明：正交小波包分解的频带能量分布能够较好地反映结构的损伤特征；特征融合能够使不同传感器的信息相互补充，减小了损伤检测信息的不确定性，使诊断信息具有更高的精度和可靠性，提高
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