申请/专利权人：河海大学

申请日：2023-12-11

公开（公告）日：2024-03-15

公开（公告）号：CN117708734A

主分类号：G06F18/2433

分类号：G06F18/2433;G01M7/02;G06F18/23213

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.02#实质审查的生效;2024.03.15#公开

摘要：本发明公开了一种基于改进自适应噪声完备集成经验模态分解的结构损伤识别方法与存储介质，通过持续的振动测试获得结构的动力响应；基于改进自适应噪声完备集成经验模态分解以及频谱特征检验方法，计算各阶模态的功率谱密度；采用功率谱密度次峰抑制算法克服分解结果中模态混叠现象对分类准确性的影响；对处理后的模态分量采用K‑means++进行频域聚类，提取损伤子信号；计算瞬时振幅、相位等特征并构造复合能量因子，根据PELT算法自动判断结构损伤存在、损伤位置。本发明提出基于改进自适应噪声完备集成经验模态分解的PSD次峰抑制频域聚类算法，提取损伤特征子信号；构造了鲁棒的复合能量损伤识别因子，通过PELT实现损伤存在、损伤位置的可视化和自动预警处理。

主权项：1.一种基于改进自适应噪声完备集成经验模态分解的结构损伤识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、通过持续的振动测试获得结构的动力响应；步骤2、基于改进自适应噪声完备集成经验模态分解以及频谱特征检验方法，计算各阶模态的功率谱密度；步骤3、采用功率谱密度次峰抑制算法克服分解结果中模态混叠现象对分类准确性的影响；步骤4、对处理后的模态分量采用K-means++进行频域聚类，提取损伤子信号；步骤5、计算瞬时振幅、相位等特征并构造复合能量因子，根据PELT算法自动判断结构损伤存在、损伤位置。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 河海大学 一种基于改进自适应噪声完备集成经验模态分解的结构损伤识别方法与存储介质

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