沈清华
- 作品数：5 被引量：13H指数：1
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- 基于EEMD与FastICA的损伤异常识别与定位
- 为了准确提取结构损伤异常信息，消除小波奇异值分解时存在需要特定的小波基和分解层数以及经验模态分解(EMD)存在诸如虚假模态混叠等问题，本文提出了一种基于改进的总体平均经验模态分解(EEMD)与快速独立分量分析(FastI...
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- 关键词：快速独立分量分析
- 一种低信噪比下结构响应异常检测方法
- 本发明涉及一种低信噪比下结构响应异常检测方法。该方法首先运用改进粒子群优化算法自适应随机共振系统对含噪声的测量响应进行预处理，以降低噪声干扰并增强结构响应；然后利用鲁棒性独立分量分析（RobustICA）对随机共振输出响...
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- 文献传递
- 基于EEMD与FastICA的损伤异常识别与定位被引量：12
- 2016年
- 为了准确地提取结构损伤异常信息,消除小波奇异值分解时存在需要特定的小波基和分解层数以及经验模态分解(EMD)方法存在诸如虚假模态混叠等问题,提出一种基于改进的总体平均经验模态分解(EEMD)与快速独立分量分析(Fast ICA)相结合的提取结构损伤特征并进行识别与定位的新方法。首先,通过EEMD对结构动力响应信号进行预处理并用Fast ICA提取出包含损伤信息的特征分量对结构响应异常进行识别和初步定位;然后,计算归一化的源分布向量(NSDV)的最大值,并根据该最大值精确定位结构损伤。最后,通过框架数值算例和试验进行了所提方法的验证,结果表明该算法能够较好地进行结构损伤异常的识别与定位。
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- 关键词：快速独立分量分析
- 随机共振结合RobustICA的两阶段结构损伤定位方法被引量：1
- 2014年
- 为实现强噪声背景低信噪比环境下的结构损伤识别,提出一种基于非线性随机共振降噪与鲁棒性独立分量分析(RobustICA)的两阶段损伤定位方法.第一阶段,运用非线性随机共振系统对强噪声低信噪比的测量响应进行预处理,以降低背景噪声的干扰并增强结构响应;第二阶段,结合RobustICA提取包含损伤信息的特征分量对结构响应异常进行识别,之后计算归一化的源分布向量(NSDV)的最大值对结构损伤异常进行定位.框架数值算例结果表明,所提出的算法能够较精确实现信噪比为5dB下的结构损伤异常识别与定位.
- 沈清华陈伟宏姜绍飞麻胜兰
- 关键词：随机共振独立分量分析
- 一种低信噪比下结构响应异常检测方法
- 本发明涉及一种低信噪比下结构响应异常检测方法。该方法首先运用改进粒子群优化算法自适应随机共振系统对含噪声的测量响应进行预处理，以降低噪声干扰并增强结构响应；然后利用鲁棒性独立分量分析（RobustICA）对随机共振输出响...
- 姜绍飞沈清华麻胜兰陈志刚
- 文献传递
