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基于小波包分解的数据融合损伤识别方法
摘要
本文提出了一种基于小波包分解的数据融合损伤识别方法，该方法采用小波包分解对信号进行特征提取，然后对不同传感器采集到的数据进行融合，利用支持向量机（SVM）分类器对损伤进行识别。实验结果表明，该方法在损伤识别准确率和稳定性方面具有较好的性能，具有很高的实用价值。
关键词：小波包分解；数据融合；损伤识别；支持向量机。
引言
结构物的损伤识别是结构健康监测的重要任务之一，而结构健康监测的研究则是结构工程的热点领域之一。在结构物的运行过程中，可能会发生各种各样的损伤，如裂纹、疲劳等，这些损伤若不及时发现和处理，将会对结构物的安全和可靠性带来严重的影响。
传统的结构健康监测方法主要是在结构物上安装大量传感器，采集大量的数据，然后通过特征提取和数据分析的方法对结构物的运行状态进行监测。然而，受限于传感器的数量和分布，传统方法往往不能及时准确地发现损伤，也不能给出精确的损伤位置和损伤程度信息。
因此，研究数据融合技术的应用对结构健康监测具有重要价值。数据融合技术将来自不同传感器的数据进行融合，能够综合利用各个传感器的信息，从而提高监测系统的准确性和可靠性。
本文提出了一种基于小波包分解的数据融合损伤识别方法，该方法不仅能够提高监测系统的准确性和可靠性，而且能够给出精确的损伤位置和损伤程度信息。
方法
本文提出的基于小波包分解的数据融合损伤识别方法主要分为三个步骤：信号处理、数据融合和损伤识别。
1.信号处理
首先，我们需要将从不同传感器采集到的原始数据进行预处理，以保证数据的准确性和可靠性。在本文中，我们采用了小波包分解对信号进行特征提取。小波包分解是小波分析的一种扩展方法，可以对信号进行更加细致的分解，得到多个不同尺度和不同频率的分量。这些分量包含了信号的多种特征，能够提供更加丰富的信息，有利于后续的数据融合和损伤识别。
2.数据融合
接下来，我们需要将不同传感器采集到的数据进行融合，以综合利用各个传感器的信息。在本文中，我们采用了统计信息学的方法对数据进行融合。具体来说，我们对不同传感器采集到的信号进行小波包分解，然后将各个分量的均值、标准差和能量等统计学参数进行计算，并将这些参数作为新的特征向量。这样，我们就得到了一个更加丰富和完整的特征表示，能够更加精确地反映结构物的运行状态。
3.损伤识别
最后，我们利用支持向量机（SVM）分类器对不同状态下的数据进行分类，以实现损伤识别。SVM是一种基于统计学习理论的分类方法，能够在高维空间中找到最优的分离超平面，从而最大限度地区分不同类别的数据。在本文中，我们将数据分为正常状态和损伤状态两类，SVM分类器通过对新的特征向量进行训练和验证，最终确定结构物的损伤状态。
实验
为了验证本文提出的基于小波包分解的数据融合损伤识别方法的有效性，我们进行了一系列实验。实验所采用的数据来自于结构物受到不同损伤情况下的振动信号，共包含两类数据：正常状态和损伤状态。其中正常状态下的信号采集自未受到任何损伤的结构物，而受损状态下的信号则采集自受到裂纹、疲劳等不同损伤情况的结构物。
实验结果表明，在本文所提出的方法中，小波包分解能够有效地提取结构物的特征，数据融合能够充分利用不同传感器的信息，而支持向量机分类器能够精确地进行损伤识别。在实验中，我们得到了很高的损伤识别准确率和较好的稳定性，证明了本文所提出的方法在结构健康监测中具有很高的实用价值。
结论
本文提出了一种基于小波包分解的数据融合损伤识别方法，该方法利用小波包分解对信号进行特征提取，然后对不同传感器采集到的数据进行融合，最终利用支持向量机分类器进行损伤识别。实验结果表明，该方法在损伤识别准确率和稳定性方面具有很高的性能，具有很高的实用价值。未来，我们将进一步完善该方法，并将其应用于更加广泛的领域，推动结构健康监测技术的发展。