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1.
基于运营环境和提升小波变换的桥梁损伤检测研究 总被引：1，自引：0，他引：1
根据损伤桥梁在车辆荷载作用下的动力响应特点,以及提升小波变换对信号突变信息的放大功能,提出了利用桥梁运营荷载作用下加速度响应提升小波变换系数的分布特性对结构损伤进行识别的方法。首先,采集桥梁在行车荷载作用下的加速度响应信号;然后,对加速度响应信号进行提升小波变换,分别利用加速度响应信号、加速度响应信号差,提升小波变换系数空间变化的峰值识别损伤位置;最后,对行车速度、损伤位置、损伤程度和测量噪声对损伤识别效果的影响进行了分析讨论。结果表明：在行车速度8m/s以下、测量噪声不高于5%情况下,利用运营荷载作用下桥梁单点动力响应信号提升小波变换,可以实现桥梁多处损伤的检测和识别。 相似文献
2.
利用小波变换时-频局部化性能,提出了基于小波能量分布向量的结构损伤识别方法。首先建立无损结构响应信号小波能量分布的总体向量;其次,将实测动力响应信号分解为小波包组分,计算其小波能量分布向量(样本向量);通过样本向量和总体向量之间的马氏距离识别损伤。该方法仅利用单测点结构响应数据进行损伤识别,实验方便,计算简单,并通过钢梁试验对损伤识别方法进行了试验验证,识别结果表明小波能量分布向量是一个比较好的结构损伤指标。 相似文献
3.
基于曲率模态和小波变换的结构损伤位置识别 总被引：12，自引：3，他引：9
小波变换具有在时域和频域内表征信号局部特性的能力,能够在不同尺度下对结构响应中的突变信号进行放大和识别.在结构曲率模态基础上,本文提出了一种基于小波变换的结构损伤检测和定位方法.利用双正交小波函数对损伤前后结构的曲率模态进行小波变换,用损伤前后小波变换系数残差建立了结构损伤指标,通过小波变换系数残差的分布统计情况判定损伤的存在并确定其位置.应用简支梁数值模拟结果对该方法进行了验证. 相似文献
4.
本文针对输电塔结构的损伤特点,提出了基于统计过程控制理论和小波包分析实现输电塔结构损伤预警的方法。首先将振动测试信号进行小波包分解,然后以小波包系数节点能量作为识别损伤的特征向量建立相应的损伤因子,通过统计过程控制理论计算其单侧置信上限,实现输电塔结构的损伤预警。为了证明该方法,对一个三层输电塔结构模型进行了试验研究,结果表明该方法能够有效地识别损伤的发生。 相似文献
5.
基于小波分析和神经网络的框架结构损伤诊断方法 总被引：24，自引：5，他引：24
本文提出了基于“能量—损伤”原理，综合利用小波包分析和神经网络的框架结构损伤诊断方法。在结构损伤诊断中，时域信号经小波分析后其缺损特征会更加明显，把分布在不同频带的结点能量作为神经网络的训练样本能够很好地反映结构缺损特征。以美国土木工程师学会提出的基准结构为例，阐述了结构损伤的发生、位置和程度诊断过程，取得了令人满意的结果。 相似文献
6.
小波分析在结构损伤识别中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
为提高结构损伤识别方法的准确性和适用性,将小波分析引入到结构损伤识别中。本文首先介绍了小波分析的基本原理,然后详细论述了小波分析用于结构损伤识别的三种方法:基于时域响应的方法、基于空间域响应的方法和小波分析与其他方法联合使用,接着分析了各种方法的应用现状、适用范围和存在的问题。通过比较可以看出小波分析用于结构损伤识别有着广阔的应用前景,本文最后针对进一步研究的方向提出了五点建议。 相似文献
7.
为研究基于损伤指数对层状管道结构损伤程度识别的可行性，创造性地采用小波包分解方法，以损伤指数为参数，分别研究损伤径向深度与损伤指数的关系和多种轴向位置损伤对损伤指数的影响。使用有限元分析软件ABAQUS,建立在同一轴向位置且多种径向损伤深度的层状管道结构模型，对压电元件位置提取的压电传感信号进行5层小波包分解，计算损伤指数值，将其组成损伤指数矩阵。针对同一轴向损伤位置，结合多种损伤程度组成损伤指数矩阵，分析损伤径向深度与损伤指数的关系并建立拟合曲线。随后改变损伤轴向位置且径向损伤深度同样递增，建立有限元模型，并获得相应的损伤指数拟合曲线。结果表明：在同一损伤轴向位置处，损伤指数拟合曲线都随着损伤径向深度的增加而呈现出先减后增的变化趋势；当改变损伤轴向位置时，损伤与信号接收位置轴向距离的增加使损伤指数的变化幅度减缓，但不改变曲线的总体趋势。研究结果表明：针对传感信号采用小波包分解方法，获得的损伤径向深度与损伤指数的拟合曲线可用于层状管道结构损伤程度的识别，并且该损伤程度识别方法受与信号接收位置轴向距离的限制较小，为快速诊断层状管道结构损伤程度提供了有效的有限元分析方法。 相似文献
8.
曲率模态小波法用于网壳结构损伤的识别和定位 总被引：1，自引：0，他引：1
工程结构损伤的识别与定位研究以往主要针对梁、框架等结构形式,根据大跨度空间结构杆件和节点繁多等特点,提出用曲率模态和小波混合方法对空间结构的损伤进行识别和定位.以跨度100 m的Schwedler网壳结构损伤前、后的曲率模态作为标识量,分别通过离散和连续小波变换,判断网壳结构有无损伤和损伤位置,统计了小波系数差与结构损伤的图形关系,计算了各种损伤工况下该方法判断损伤的准确程度.结果发现基于曲率模态和小波方法的大跨度网壳结构损伤定位精度很高,充分证明该方法对此类结构损伤定位具有有效性和实用性. 相似文献
9.
基于分布式应变监测的大跨度斜拉桥结构损伤探测 总被引：1，自引：0，他引：1
结构损伤具有典型的局部性质,通常表现为局部应变的异常。结构应变的分布式监测与损伤敏感特征分析,是实现大跨桥梁损伤探测与定位的理想途径之一。但是,由于环境噪声的影响,对分布式应变信号的监测往往不能准确反映结构出现的损伤状况。因此,提出了通过小波变换对分布式光纤测试的斜拉桥桥面应变分布进行多尺度分析的方法。这种方法可以克服分布式光纤应变监测信号受观测噪声和空间分辨率平均效应的不利影响,准确地确定空间域信号奇异点在桥面的位置。同时,在实验室建立了比尺为1∶150的模型斜拉桥。通过对斜拉桥数值模型与物理模型试验结果的分析和比较,验证了所提出方法的有效性。 相似文献
10.
经验模分解及小波分析在结构损伤识别中的应用:试验研究 总被引：2，自引：0，他引：2
本文利用一个三层剪切型结构模型在各种激励下的振动台试验，研究经验模分解（empirical mode decomposition，EMD）和小波分析（wavelet analysis，WA）在结构损伤识别中的应用。研究针对结构刚度突然损失的损伤类型，并在试验中通过连接在模型两侧的弹簧的断裂来模拟。利用EMD和WA分析试验记录到的结构加速度信号来识别结构损伤发生的时刻和位置。试验结果表明，EMD和WA方法均可利用分解信号中的尖峰准确识别结构损伤发生的时刻，并利用信号尖峰在结构上的空间分布来确定损伤位置。研究表明，EMD和WA都是进行结构在线检测的良好方法。 相似文献
11.
在地震勘探领域,随机噪声一直是影响地震信号信噪比的主要因素之一,如何从被干扰的地震信号中有效去除随机噪声并保护有用信号具有重要的意义.针对经典小波变换在计算效率方面的缺陷,本文推荐应用提升算法实现第二代小波变换的构建,分析和对比了提升算法(Lifting Scheme)下不同小波变换方法的特性,选取更加符合小波域去噪原理的CDF 9/7双正交小波变换作为基本算法,同时应用了简单、有效的百分位数(Percentiles)软阈值进行信噪分离.通过理论模型处理,本方法可以在去噪能力和保护有用信号之间找到很好的平衡点.实际剖面的处理效果表明,此方法不仅能有效的滤除随机噪声,而且很好地保护有用信号,提高地震数据分析的精确性. 相似文献
12.
第二代小波变换及其在地震信号去噪中的应用 总被引：12，自引：0，他引：12
本文讨论了第二代小波变换的基本原理和变换过程，并将第二代小波变换引入到地震资料去噪处理中，基于提升法的小波变换是一种柔性的小波构造方法，它使用线性、非线性或空间变化的预测和更新算子，并能确保变换的可逆性。通过对模拟数据和实际资料的处理，证明了的它对地震信号去噪具有很好的效果。离散信号的小波去噪可分为三步：小波分解，系数缩减（切除噪声部分），信号重建。目前常用的小波去噪的方法有硬阈值法和软阈值法，这里采用软阈值法去噪。本文的提升变换采用的是Deslauriers-Dubuc（4，2）小波，基于以上变换方法，分别对含噪的模拟数据及实际地震数据进行3级可逆提升变换，对每一级上的细节信号按上述的软域值法进行处理，削减小波系数中的噪声部分，从而实现了信号去噪，结果证明去除随机噪声的效果是令人满意的。 相似文献
13.
在简要介绍时程信号的小波分析和Hilbert-Huang变换(HHT)理论的基础上，通过地震波和其它时程信号实例，对比分析了小波变换和HHT变换结果. 比较显示:HHT变换和小波变换均能用于对非平稳的信号进行分析，并能捕捉到信号变化的主要特征；与受所选母波影响较大的小波分析不同，HHT变换得到的固有模态函数是直接从原始时程数据中分离出来的，它更能反映原始数据的固有特性；小波分析得到的谱的能量在频率范围内分布较广，而HHT变换的Hilbert谱的大部分能量都集中在一定的时间和频率范围内，能清晰地刻画信号能量随时间、频率的分布. 因此，Hilbert-Huang变换不仅是对非平稳信号进行分析的有效方法，而且也是检测时程信号局部特征的有用工具. 相似文献
14.
Analyses on normal background characteristics about deformation observation data on the basis of wavelet transform method 总被引：1，自引：0，他引：1
Introduction Fourier transform that summed up a series discomposed sin functions of signal has been one of the widely used methods in the field of signal process all along. While for time information be-ing thrown away by this transform, it is difficult for us to judge when a special signal occurs on the way. Though short time Fourier transform (STFT) was developed later, which can probe local features of signals, it can not reveal what is really there because uniform window functions de-fin… 相似文献
15.
为定量刻画数字化形变观测资料中背景信息和噪声的时 频分布特征, 本文应用二进小波变换方法, 通过对小波分解的主模特征和随机白噪声识别因子变化特征分析, 剖析了山东数字化形变观测资料的正常动态背景和噪声变化规律. 结果表明, 当尺度取2, 3和4时, 分解后的细节部分存在着1/4日波、 半日波、 日波和半月波等准循环周期信号, 其中尤以尺度为3时的信号波幅最大; 尺度取1和5时的细节部分主要包含着噪声; 通过分析和追踪指定尺度的数字化形变观测资料小波变换的非震异常特征变化, 可望捕捉到与强地震孕育过程有关的前兆异常信息. 相似文献
16.
应用小波变换法可对不同频率成分进行分解的特性,选取db4小波基函数,尺度为1~8阶,对海拉尔地震台前兆资料进行分析研究。结果表明,应用小波变换方法可较容易地识别和剔除气压、场地环境干扰等影响海拉尔地震台伸缩仪观测资料精度的诸多因素,气压和场地环境干扰在小波细节分解d 3~d 6部分异常显著;小波变换法对同震效应的识别、提取和去除具有良好效果,远震在小波细节分解d 3~d 5部分异常显著,近震在小波细节分解d 1~d 3、d 6~d 8部分明显;爆破信号在小波分解d 1~d 8部分中均清晰可见,异常的宽度和幅度变化不大。因此,应用小波分解法能有效识别无法判断的干扰源。 相似文献