基于小波分析的结构损伤检测

损伤结构的动力特性具有局部时变的特征，小波变换在时域和频域都具有表征信号局部特征的能力，小波包分析利用可以伸缩和平移的可变视窗能够聚焦到信号的任意细节，因此可以对损伤结构的非线性动力特性能进行有效的分析。提出运用小波分析提取结构损伤特征向量的方法和基本原理，并进一步用神经网络进行损伤位置和程度的检测。文章通过一个两层框架的模型对小波神经网络和传统的BP网络的损伤识别精度作了对比。研究表明，小波神经网络的抗噪声能力较强，损伤识别的效果更好，运用小波神经网络进行结构损伤识别精度要优于传统的BP网络。     

基于小波奇异性的梁结构损伤诊断

利用小波奇异性检测原理,采用墨西哥草帽小波对结构在健康和损伤状态下的模态振型差进行小波变换。根据模态曲率进行损伤检测的原理,提出了表示损伤位置的指标,指标值极大处即损伤发生的位置。以一个悬臂梁损伤检测为例,进行了数值模拟和实验分析。数值模拟结果表明该指标能准确的对损伤位置进行诊断,并根据指标模极大,讨论了Lipschitz指数与损伤程度的关系。     

动载测试与小波分析在桥梁结构损伤诊断中的联合应用

将结构动载测试与小波分析相结合提出了适用于大跨桥梁结构的两阶段损伤诊断方法。采集桥梁结构在损伤前后各测点的动载测试数据并进行小波包分解得到小波包能量谱，在此基础上计算结构损伤预警指标和损伤定位指标，用以确定损伤的发生及其所在的区域。某三跨连续梁桥的数值模拟研究结果表明了本文所采用的损伤诊断方法的可行性与有效性。     

用小波神经网络检测结构损伤

用小波和神经网络ART2相结合的方法检测结构的损伤位置。给出了小波变换和人工神经网络的基本理论及其用于损伤检测的原理与特点。通过把小波变换作为神经网络的前处理来构造小波神经网络。首先通过数值试验检验了小波消噪和小波神经网络损伤检测的能力。然后在一个框架结构模型上进行了试验。实验证明这种方法使网络抗噪声能力增强,使损伤识别的效果更好。ART2网络具有自动从环境中学习的能力,能自动的给出新的识别输出。     

基于小波包能量谱的结构损伤预警方法研究

基于小波包分析推导了结构动力系统在不同分析尺度上的状态方程和观测方程,在此基础上研究了结构动力响应在不同分析尺度上的时-频特性以及系统矩阵和测量噪声在各个分析尺度上的递推性。理论分析证明,采用结构动力响应的小波包能量谱进行结构损伤预警具有较好的损伤敏感性和噪声鲁棒性。根据瞬态激励的特性提出对激励和响应的时域互相关序列进行小波包分解得到小波包能量谱,并在此基础上计算结构损伤预警指标。通过一钢筋混凝土板静力承载力的振动试验分析,对板不同受力阶段的损伤状态进行了判别,并与实际损伤程度进行了比较。     

小波变换的基本原理及其在混凝土检测中的应用

小波分析在实域和频域同时具有良好的局部化特性，将其引入到桥梁混凝土结构的无损检测中，对超声接收信号进行多分辨率分析，是结构损伤识别的有效方法。     

基于最优基小波的基桩弱损伤应力波检测

从提高小波分析与基桩弱损伤检测的匹配性入手，提出了基于最优基小波连续小波变换的基桩应力反射波无损检测方法。该方法首先引入膨胀参数把标准Marr基小波扩展为Marr基小波空间，增强了基小波选取的自由度；进而依赖工程目的和分析对象建立香农熵测度以确定Marr最优基小波；最后采用最优基小波对基桩检测应力波进行连续小波变换，模谱的局部能量集中指示了桩底反射。基桩动力测试数值实验验证了方法是可行、有效的，且最优基小波能够有效地提高弱损伤检测精度。     

基于小波包分析的肋拱桥结构损伤状态研究

针对某服役四十余年的钢筋混凝土旧拱桥制作了有机玻璃缩尺模型,通过对拱肋截面发生不同程度损伤以及损伤修补后拱桥模型的动力试验研究,得到了各种损伤情况下结构的自振频率;利用小波包分析方法对不同损伤情况下拱桥结构的观测信号进行分析,通过对小波包分量能量的灵敏度分析,确定了结构异常状态的敏感特征。研究结果表明:小波包分量能量对拱桥结构拱肋的异常状态较为敏感,可以作为拱肋的损伤敏感特征对拱桥进行健康诊断。     

基于小波分析的桥梁健康监测方法

通过分析桥梁健康监测中的几个关键性问题,阐述了测试数据分析处理的重要性。针对小波分析技术在信号处理和数据分析领域的优势,举例说明了小波分析在桥梁健康监测中的应用,包括可实现结构振动测试数据的信号去噪、信号检测、特征提取和数据压缩,显示出以小波分析为工具能非常有效地完成桥梁结构健康监测中的特定目标。并基于小波分析提出了结构损伤识别四阶段方法,可分阶段实现大型桥梁健康监测中的损伤预警、确认、定位及定量。较全面地展示了小波分析在桥梁健康监测中的广泛应用前景。     

基于小波包分析的Benchmark结构损伤预警试验研究

在基于小波包能量谱的结构损伤预警方法基础上,开展了Benchmark结构损伤预警的试验研究.通过Benchmark试验模型模拟结构的多种损伤状态,并采集模型在结构损伤前后的动力响应,在此基础上计算了结构损伤预警的小波包能量谱及其损伤预警指标.试验结果表明:基于小波包能量谱的结构损伤预警指标具有良好的损伤预警能力,可以准确地判定结构初期损伤的发生.     

Damage Localisation in a Stiffened Composite Panel

Abstract:  This work was conducted as part of the Aircraft Reliability Through Intelligent Materials Application (ARTIMA) European Union project. It presents a case study of damage detection in a curved carbon-fibre reinforced panel with two omega stiffeners which was investigated using ultrasonic Lamb waves. The statistical technique of outlier analysis was used here as a way of pre-processing experimental data prior to damage classification. Multilayer perceptron neural networks were used here for both classification and regression problems of damage detection. It was then investigated whether using wavelet analysis to perform prior wavelet decompositions of experimental data could facilitate damage classification.     

基于小波包分析的地震作用下网壳结构的损伤判别方法

针对空间结构自由度多,地震作用下存在复杂的非线性等特性,该文提出了以小波包分析为基础,结合多传感器数据融合和聚类分析等手段的空间网壳结构地震作用下的损伤判别方法。首先建立损伤指标和损伤判别样本库,应用最小距离原则判别结构的损伤位置;其次考虑噪声污染对判别的影响,检验了损伤指标的抗噪性;最后采用数值模拟进行典型算例分析,...     

小波基特征提取的复合材料损伤检测

借助小波函数良好的时频带通性，利用Ｂ样条小波级数展开提取信号特征，并使之输入到自适应Ｂ样条小波神经网络进行学习和识别。最后从损伤检测领域中特征信号模式识别的应用角度，给出了利用上述理论进行复合材料无损检测的实例     

Vibration-based damage detection for composite structures using wavelet transform and neural network identification

This paper presents an integrated method for damage detection of composite structures using their vibration responses, wavelet transform and artificial neural networks (ANN) identification. Structural damage feature proxy vectors are constructed and calculated based on energy variation of the structural vibration responses decomposed using wavelet package before and after the occurrence of structural damage. The ANN are applied to establish the mapping relationship between structural damage feature proxy and damage status (location and severity). The results of crack damage detection for PVC sandwich plates show that the method developed in this paper can be applied to online structural damage detection and health monitoring for various industrial structures.     

Experimental studies on damage detection of beam structures with wavelet transform

Experimental studies are reported for crack detection of a beam structure under a static displacement with the spatial wavelet transform. An invisible perturbation in the deflection profile of the beam at the crack position due to its existence would be induced. Such a small perturbation will be discerned or amplified through a wavelet transform such that a detection of crack location becomes possible practically. To realize this, the static profile of a cracked cantilever aluminum beam subjected to a static displacement at its free end is analyzed with Gabor wavelet to identify the crack. The damage detection of the beam with different crack depths is conducted. The spatial wavelet transform is proven to be effective in identifying the damage area even when the crack depth is around 26% of the thickness of the beam.     

大跨悬索桥结构损伤预警系统的设计与实现研究

在大跨悬索桥结构损伤预警方法研究的基础上,详细研究了润扬大桥悬索桥结构损伤预警系统的设计与实现方法。结构损伤预警系统采用基于“环境条件归一化”模态频率和小波包能量谱的损伤预警方法,并采用两阶段设计方法分别完成在线损伤预警分析和离线损伤预警分析。采用Client/Server和扩展Browser/Server两种系统模式相结合的形式将损伤预警系统与结构健康监测其他子系统相互结合,并采用LabVIEW软件编制了润扬大桥悬索桥结构损伤预警系统软件。该软件的主要功能包括在线模态频率识别和小波包能量谱识别模块：结构损伤预警参数与环境因素之间的相关性分析与统计建模模块;结构异常状态监测与预警分析模块。