振动、测试与诊断
振動、測試與診斷
진동、측시여진단
Journal of Vibration，Measurement & Diagnosis
2015年
5期
873-879
,共7页
损伤识别%VAR模型%受试者工作特征曲线%Bhattacharyya距离
損傷識彆%VAR模型%受試者工作特徵麯線%Bhattacharyya距離
손상식별%VAR모형%수시자공작특정곡선%Bhattacharyya거리
基于向量自回归(vector auto-regression ,简称VAR)模型 ,提出了一种能同时进行损伤定位和程度识别的时间序列方法.首先 ,利用测试的加速度响应时程信号建立VAR模型 ,提取模型系数的对角线元素作为损伤敏感向量 ,并采用该向量的马氏距离作为损伤特征值 ;然后 ,应用统计模式识别手段 ,通过受试者工作特征曲线下的面积指标来判别损伤是否出现及其部位 ,并通过Bhattacharyya距离来度量损伤程度.数值模拟和实验室框架模型实验表明 ,该算法能成功识别损伤部位和损伤程度的相对大小 ,且具有较好的抗噪性能 ,为结构长期在线损伤识别提供了一种有效手段.
基于嚮量自迴歸(vector auto-regression ,簡稱VAR)模型 ,提齣瞭一種能同時進行損傷定位和程度識彆的時間序列方法.首先 ,利用測試的加速度響應時程信號建立VAR模型 ,提取模型繫數的對角線元素作為損傷敏感嚮量 ,併採用該嚮量的馬氏距離作為損傷特徵值 ;然後 ,應用統計模式識彆手段 ,通過受試者工作特徵麯線下的麵積指標來判彆損傷是否齣現及其部位 ,併通過Bhattacharyya距離來度量損傷程度.數值模擬和實驗室框架模型實驗錶明 ,該算法能成功識彆損傷部位和損傷程度的相對大小 ,且具有較好的抗譟性能 ,為結構長期在線損傷識彆提供瞭一種有效手段.
기우향량자회귀(vector auto-regression ,간칭VAR)모형 ,제출료일충능동시진행손상정위화정도식별적시간서렬방법.수선 ,이용측시적가속도향응시정신호건립VAR모형 ,제취모형계수적대각선원소작위손상민감향량 ,병채용해향량적마씨거리작위손상특정치 ;연후 ,응용통계모식식별수단 ,통과수시자공작특정곡선하적면적지표래판별손상시부출현급기부위 ,병통과Bhattacharyya거리래도량손상정도.수치모의화실험실광가모형실험표명 ,해산법능성공식별손상부위화손상정도적상대대소 ,차구유교호적항조성능 ,위결구장기재선손상식별제공료일충유효수단.
