作者：陈换过,江金寿,李剑敏,田莉,张利绍 单位：南京航空航天大学;全国高校机械工程测试技术研究会 出版：《振动.测试与诊断》2013年第01期 页数：8页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFZDCS2013010240 DOC编号：DOCZDCS2013010249 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 提出一种提升小波包分解、多传感器特征融合和神经网络模式分类相结合的结构损伤诊断方法。首先，对多个传感器采集的振动响应信号进行提升格式小波包分解，定义标准化相对能量并计算每个频带上的相对能量；然后，把这些传感器信号的小波包相对能量融合作为神经网络分类器的输入特征向量，实现损伤的诊断和评价。数值仿真结果表明，提升小波包分解的频带能量分布能够较好地反映结构的损伤特征；特征融合能够使不同传感器的信息相互补充，减小了损伤检测信息的不确定性，使诊断信息具有较高的精度和可靠性。

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