检索结果-内蒙古大学图书馆

工程力学 2022年第11期39卷 109-122页

作者：何定桥杨军清华大学土木工程安全与耐久教育部重点实验室北京100084

建筑结构的模态参数识别是健康监测系统中的核心算法。模态参数识别经过多年的发展已经非常成熟,种类繁多。但是基于Hilbert-Huang变换(Hilbert-Huang transform,HHT)的结构模态参数识别中多个步骤均需要研究人员对参数进行主观判断与筛... 详细信息

建筑结构的模态参数识别是健康监测系统中的核心算法。模态参数识别经过多年的发展已经非常成熟,种类繁多。但是基于Hilbert-Huang变换(Hilbert-Huang transform,HHT)的结构模态参数识别中多个步骤均需要研究人员对参数进行主观判断与筛选,不能直接用于长期的结构健康自动监测。该文提出了一种基于HHT的结构模态自动识别方法,利用深度神经网络(Deep neural network,DNN)结合K-L散度实现了EMD(Empirical mode decomposition)虚假分量的识别与剔除,利用奇异谱分析(Singular spectrum analysis,SSA)结合Butterworth滤波器对EMD产生的模态混叠现象进行分离,对只包含单一模态信息的固有模态函数(Intrinsic mode function,IMF)进行Hilbert变换后通过最小二乘法拟合实现模态参数识别。将上述方法应用于一3层混凝土结构振动台试验的监测数据分析,结果表明:该方法可以在不依赖研究人员的主观参数选择前提下,有效实现结构模态参数的自动化识别。

关键词：结构健康监测自动化模态参数识别深度神经网络奇异谱分析 K-L散度

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深度神经网络在EMD虚假分量识别中的应用

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工程力学 2021年第S1期38卷 195-201页

作者：何定桥王鹏军杨军清华大学土木工程安全与耐久教育部重点实验室北京100084 清华大学电子工程系北京100084 北京源清慧虹信息科技有限公司北京100092

无线智能传感器结合云平台可以实现建筑结构的长期健康监测,模态识别是结构健康监测的重要内容。希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang Transform,HHT)因其适用于非线性非平稳信号,且具有完全自适应性等特点,在模态识别领域中被广泛应用。与实... 详细信息

无线智能传感器结合云平台可以实现建筑结构的长期健康监测,模态识别是结构健康监测的重要内容。希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang Transform,HHT)因其适用于非线性非平稳信号,且具有完全自适应性等特点,在模态识别领域中被广泛应用。与实验室中进行结构模态参数识别不同的是,长期监测中模态参数识别的算法不能出现主观的参数选择过程,而传统HHT的第一步经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)会产生虚假的固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)分量,对虚假分量的识别与剔除往往依赖研究人员的主观判断。该文提出了一种基于深度神经网络(Deep Neural Networks,DNN)与K-L散度(KullbackLeibler Divergence,K-L Divergence)的新算法,可以自动化识别并剔除EMD产生的虚假分量,从而使得EMD后得到的固有模态函数均为真实分量。

关键词：结构健康监测自动化模态参数识别 DNN HHT EMD K-L Divergence

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深度神经网络在EMD虚假分量识别中的应用

深度神经网络在EMD虚假分量识别中的应用

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第29届全国结构工程学术会议

作者：何定桥王鹏军杨军清华大学土木工程安全与耐久教育部重点实验室清华大学电子工程系北京源清慧虹信息科技有限公司

现代无线智能传感器结合云平台可以实现建筑结构的长期健康监测,模态识别是结构健康监测的重要内容。希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang Transform, HHT)因其适用于非线性非平稳信号,且具有完全自适应性等特点,在模态识别领域中被广泛应用... 详细信息

现代无线智能传感器结合云平台可以实现建筑结构的长期健康监测,模态识别是结构健康监测的重要内容。希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang Transform, HHT)因其适用于非线性非平稳信号,且具有完全自适应性等特点,在模态识别领域中被广泛应用。与实验室中进行结构模态参数识别不同的是,长期监测中模态参数识别的算法不能出现主观的参数选择过程,而传统HHT的第一步经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)会产生虚假的固有模态函数(Intrinsic Mode Function, IMF)分量,对虚假分量的识别与剔除往往依赖研究人员的主观判断。本文提出了一种基于深度神经网络(Deep Neural Networks, DNN)与K-L(Kullback-Leibler Divergence)散度的新算法,可以自动化识别并剔除EMD产生的虚假分量,从而使得EMD后得到的固有模态函数均为真实分量。

关键词：自动化模态参数识别 DNN HHT EMD K-L散度

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