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摘要：本发明公开一种时变条件导波结构损伤监测方法，包括：在结构件上布置压电片损伤的监测路径，分别在不同温度下采集不同损伤程度的响应信号；根据损伤程度的不同进行分类，逐一提取响应信号的多个特征参数；通过方差计算以及马氏距离计算特征向量之间的类内距离和类间距离，当类内距离小于类间距离时，该向量的可分性良好，由此筛选合适的特征参数；选择高斯核函数对特征矩阵进行核处理，并将健康核矩阵前三个具有最大特征值的特征向量构建特征滤波模型，接着将健康核矩阵与损伤核矩阵同时投影到特征滤波模型上得到滤除温度因子的特征；最后将滤波后的样本输入CNN分类模型进行训练，训练好的模型能够完成对结构件损伤程度识别。本发明借助机器学习算法构造特征滤波模型以及损伤程度识别模型，实现时变条件下结构损伤监测。
主权项：1.一种时变条件导波结构损伤识别模型的构建方法，其特征在于，包括如下步骤：在待测结构上划分出监测区域，并在该区域构建监测路径，然后在温度变化条件下，根据监测路径进行不同损伤程度的信号测试，获取响应信号；提取全部响应信号的多个特征参数组成特征向量集，并筛选出其中受温度影响最小的特征，然后对筛选出的特征进行归一化处理以及核处理，得到最佳特征向量集；以最佳特征向量集作为预训练的CNN分类模型输入，输出分类结果，分类结果包括健康信号、轻微损伤信号、中度损伤信号和重度损伤信号四类，训练得到时变条件导波结构损伤识别模型。
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百度查询： 南京邮电大学 一种时变条件导波结构损伤监测方法
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