一个改进的内核热元件分析,用于环境和操作变化下的损害检测
Shuigen Hu1, Jian Yang2, Jiezhong Huang2,3
1Anhui Provincial International Joint Research Center of Data Diagnosis and Smart Maintenance on Bridge Structures, Chuzhou 239099, China.
Sensors (Basel, Switzerland)
|March 17, 2025
概括
结合变化模式分解 (VMD) 和动态内核成分分析 (DKECA) 的新方法减少了结构健康监测 (SHM) 中的错误报警. 这种方法通过过噪音和有效分析模态频率来提高损坏检测的准确性.
科学领域:
- 工程 工程师 工程师 工程师
- 数据科学数据科学数据科学
- 物理 物理学 物理
背景情况:
- 基于振动的结构健康监测 (SHM) 方法由于环境因素容易产生错误警报.
- 像主要组件分析 (PCA) 这样的传统技术与测量噪声,非线性和非高斯数据扎.
研究的目的:
- 开发一种新的,强大的SHM损伤检测方法,克服现有技术的局限性.
- 提高环境影响下识别结构损坏的准确性和可靠性.
主要方法:
- 建议采用混合方法,将变化模式分解 (VMD) 用于噪声和模式去除与动态内核构件分析 (DKECA) 结合起来.
- VMD预处理模态频率以消除噪音和季节性影响.
- 使用时间延迟数据矩阵的DKECA,识别了最大限度地提高Rényi的主要组件,以进行敏感的损坏检测.
主要成果:
- 拟议的VMD-DKECA方法在区分实际损害和环境变化方面表现出卓越的性能.
- 在模拟的7-DOF模型和现实世界Z24桥梁数据上的验证证实了该方法的有效性.
- 对比分析显示,相对于传统的PCA和协同整合技术,PCA具有显著的优势.
结论:
- 综合VMD-DKECA方法为基于振动的结构健康监测提供了更可靠的解决方案.
- 这种方法有效地减轻了错误报警,导致更准确的结构损坏评估.
- 这些发现表明,在确保结构的安全性和完整性方面取得了有希望的进展.
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