【摘 要】
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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
【机 构】
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福州大学土木工程学院,福建省建筑科学研究院
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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.
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