基于LS-SVM的压电智能结构损伤主动监测

被引：9

作者：

谢建宏 ^{[1
]}

石立华 ^{[2
]}

梁大开 ^{[3
]}

邓海 ^{[1
]}

机构：

[1] 江西财经大学电子学院

[2] 解放军理工大学工程兵工程学院

[3] 南京航空航天大学智能材料与结构航空科技重点实验室

来源：

压电与声光 | 2007年 / 03期

关键词：

压电智能结构; 主动监测技术; 功率谱密度; 最小二乘支持向量机;

D O I：

暂无

中图分类号：

TB381 [智能材料]; TH878 [无损探伤仪器];

学科分类号：

080401 [精密仪器及机械]; 082905 [生物质能源与材料];

摘要：

基于被动监测技术的局限性,搭建了损伤主动监测系统,对监测信号进行了功率谱密度最大值(PSM)特征提取,并提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的损伤检测方法。采用该方法,对压电智能复合材料层板进行了损伤定位的研究,并与改进的BP网络进行了对比,结果表明:在相同性能指标下,LS-SVM有比BP网络更高的损伤定位精度及更强的泛化能力。LS-SVM与主动监测技术的融合,为结构实现在线实时准确监测提供了一种新途径。

引用

页码：350 / 353

页数：4