基于压电阻抗测试的结构诊断神经网络方法

摘要

采用单片压电陶瓷片PZT粘贴于某工程结构表面,用阻抗分析仪测量其不同结构状态引起的阻抗特性变化,测试扫描频率范围为1～700kHz.将得到的导纳曲线数据作为神经网络的输入参数,建立一个BP神经网络模型,进行结构状态的识别.该方法与传统的模态方法等相比具有许多优点,如PZT安装方便,不受结构限制,PZT的激励和测试能够利用一组电缆同时进行,测试操作简单.同时,由于直接将测试数据作为神经网络模型的输入参量,因此无需对测试数据进行复杂的特征提取处理.用实测数据对构建的BP神经网络进行了训练和测试,应用结果表明,训练收敛的网络可以较好地识别不同的结构状态。