基于小波包变换和Replicator Neural Network的单位置结构损伤检测
张祥
陈仁文
1.南京航空航天大学机械结构力学及控制国家重点实验室,南京2100162.南京航空航天大学机械结构力学及控制国家重点实验室,南京210016
摘要：为了实现对结构的损伤检测,提出一种基于小波包变换和Replicator Neural Network (RNN)的单位置结构损伤检测方法.首先采用小波包变换对原始振动响应信号进行分解,计算分解得到的各频带的相对频带能量,这些相对频带能量的分布反映了结构特性.然后,将健康结构的相对频带能量作为输入训练RNN.最后,利用训练后的网络即可对结构进行实时损伤检测.实验表明,即使在有噪声干扰下,该方法仍然能够检测出结构是否存在损伤.
关键词：Replicator Neural Network小波包变换相对频带能量结构损伤检测
分类号：TH165.3(机械制造工艺)
资助基金：国家自然科学基金(51675265)国家重点实验室自主研究项目(0515K01)
论文发表日期：2020-06-15
在线出版日期：2026-09-12（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 509-515 )
英文信息