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基于多尺度线调频基稀疏信号方法的结构损伤识别
基于多尺度线调频基稀疏信号方法的结构损伤识别
摘要：结构损伤的准确识别对于保障工程结构的安全性至关重要。本文提出了一种基于多尺度线调频基稀疏信号方法的结构损伤识别算法。该算法通过采集结构振动信号，并利用调频基稀疏表示模型进行特征提取和损伤识别。通过在多尺度下对结构振动信号进行分解，可以获得更丰富的结构特征信息。实验结果表明，该算法在结构损伤识别方面具有较好的性能和效果。
关键词：结构损伤识别、多尺度分解、线调频基稀疏信号、特征提取、算法性能
1.引言
结构损伤的准确识别在保障工程结构的安全性方面具有重要的意义。随着结构健康监测技术的发展，越来越多的方法被提出来用于结构损伤的识别。然而，由于结构振动信号的复杂性和多样性，目前仍然存在一些挑战，如提取有效的特征信息和准确的损伤识别。为了解决这些问题，本文提出了一种基于多尺度线调频基稀疏信号方法的结构损伤识别算法。
2.相关工作
过去几十年来，许多方法被提出来用于结构损伤的识别。其中一些方法基于模态参数和频域特征进行损伤识别，但由于模态参数对于某些结构存在不敏感性，这些方法的准确性较低。另一些方法基于时域特征和统计量来进行损伤识别，但由于这些特征受到噪声和干扰的影响，准确性也较低。为了解决这些问题，一些基于稀疏表示模型的方法被提出来用于结构损伤识别。
3.多尺度线调频基稀疏信号方法
本文提出的结构损伤识别算法基于多尺度线调频基稀疏信号方法。首先，通过采集结构振动信号，并将其转换为时域信号。然后，将时域信号进行多尺度分解，获得多个不同频率范围的子信号。接下来，对每个子信号进行线调频基稀疏表示，提取稀疏信号的特征信息。最后，利用这些特征信息进行结构损伤的识别。
4.算法性能评估
为了评估算法的性能，我们在几个不同的结构上进行了实验。实验结果表明，该算法在不同结构的损伤识别方面具有较好的准确性和稳定性。与传统方法相比，该算法能够更好地提取结构的特征信息，并对结构损伤进行准确的识别。
5.结论
本文提出了一种基于多尺度线调频基稀疏信号方法的结构损伤识别算法。该算法通过采集结构振动信号，并利用调频基稀疏表示模型进行特征提取和损伤识别。实验结果表明，该算法在结构损伤识别方面具有较好的性能和效果。未来的研究可以进一步改进算法的性能，并将其应用于实际工程结构的损伤识别中。
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