[发明专利]基于振动传递率函数和支持向量机的结构损伤识别方法

说明书

技术领域

本发明涉及结构损伤识别领域，特别涉及一种基于振动传递率函数和支持向量机的结构损伤识别方法。

背景技术

由于受到各种荷载的作用以及环境因素的影响，土木工程结构在服役期间会出现不同程度的损伤，若不及时发现并采取措施，后果不堪设想，因此有必要进行结构的损伤识别研究。迄今为止，人们研究并提出了许多结构损伤识别方法，其中，基于振动响应分析的结构损伤识别方法是一种很有前途的方法。

目前，直接将结构的加速度响应作为分析信号进行小波包分解与重构，计算各频带的能量，将结构损伤前后的各频带能量差，作为结构损伤特征向量，通过神经网络进行结构损伤识别时，会受到激励幅值的影响，同时还会遇到神经网络结构难于确定以及易陷于局部极小化等问题。

发明内容

本发明针对直接利用结构加速度响应，结合小波包分解和神经网络进行结构损伤识别时，会受到激励幅值的影响，同时还会遇到神经网络结构难于确定以及易陷于局部极小化等问题，提供了一种不受激励幅值影响，避免了神经网络结构难于确定以及易陷于局部极小化等问题的结构损伤识别方法。

本发明所采取的技术方案是：一种基于振动传递率函数和支持向量机的结构损伤识别方法，具体步骤如下：

步骤1：获取结构损伤前后部分测点的加速度响应信号，通过傅里叶变换计算振动传递率函数：

Tij(ω)=Ai(ω)Aj(ω)---(1)]]>

式中，A_i（ω），A_j（ω）为响应信号的傅里叶变换；

步骤2：将振动传递率函数的幅值作为分析信号，对其进行N层小波包分解，得到从低频到高频2^N个频带成分的特征信号D_Nj，j=1，2，3，…，2^N。对小波包分解系数进行重构，提取各频带范围的信号，计算各频带信号的能量：

ENj=Σk=1n|djk|2---(2)]]>

式中，d_jk为重构信号D_Nj的第k个离散点的幅值，n表示重构信号D_Nj的离散点的个数，j=0，l，…，2^N-1，k=1，2，…，n；

小波包分解将频带进行多层次划分，这些分解频带信号都具有一定的能量，不同损伤的频带能量分布不同，所以频带能量的相对变化可以反映不同的损伤类型，这里将结构损伤前后振动传递率函数幅值的小波包分解能量变化量⊿E_Nj作为损伤特征指标；