小波分析与神经网络在结构损伤监测中的应用

摘要

本文阐述了结构健康监测的内容与要求,以及应用振动诊断方法进行结构损伤识别的技术研究与应用现状.提出了运用小波变换和神经网络的松散结合进行结构健康监测.采用小波分析对获得的结构动力响应进行小波包分解,根据各种响应信号对损伤的灵敏度选择损伤特征,从而识别结构损伤出现的时刻,实现对结构损伤时刻的监控;分别对结构第一层位移响应和加速度响应做小波包分解得到各频段的能量谱,并作为特征参数分别输入到BP神经网络中实现结构多处损伤识别;比较了位移响应和加速度响应对损伤识别的灵敏性.通过理论分析得出剪切型结构的频率和振型对层间刚度的一阶灵敏度,在此基础上选用结构前6阶频率变化的平方作为特征参数输入到BP神经网络中实现结构损伤识别.最后本文采用结构的第一层加速度能量谱和第一阶频率变化的平方组合成混合特征参数输入到BP神经网络中实现结构的损伤识别.

目录

文摘

英文文摘

第一章绪论

1.1前言

1.2几个基本术语

1.3结构健康诊断的研究现状

1.3.1整体检测方法

1.3.2局部检测方法

1.4目前亟待解决的问题和困难

1.5本文的工作

第二章BP神经网络

2.1概述

2.2人工神经元模型

2.3BP神经网络算法

2.4提高BP神经网络效率的几点措施

第三章小波分析

3.1引言

3.2连续小波变换

3.2.1连续小波变换

3.2.2连续小波变换的逆变换

3.3多尺度分析

3.3.1尺度空间及多分辨率分析的概念

3.3.2小波空间的概念

3.3.3正交小波变换与多分辨率分析

3.3.4二尺度方程

3.3.5 Mallat算法

3.4小波包分解

3.4.1小波包定义

3.4.2小波包算法

第四章小波变换与神经网络的联合运用

4.1结构响应的数字模拟

4.2结构损伤时刻的识别

4.2.1结构损伤时刻的识别

4.2.2小波包消噪原理

4.2.3响应信号小波包消噪

4.3结构损伤位置和程度的识别

4.3.1BP神经网络输入和输出设计

4.3.2单一损伤识别

4.3.3两处损伤识别

第五章频率参数分析

5.1频率和振型对层间刚度的一阶灵敏度分析

5.1.1频率对层间刚度的一阶灵敏度

5.1.2振型对层间刚度的一阶灵敏度

5.1.3结构的频率和振型对层间刚度的一阶灵敏度计算结果

5.2频率参数分析

5.3频率变化的平方与BP神经网络的联合运用

5.4加速度响应能量谱与第一阶频率变化的平方的联合运用

总结与展望

1.本文得到的主要认识

2.有待进一步研究的问题

附录

1.工程概况

2.试验方案

参考文献

致谢

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