【摘 要】
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针对由桥梁结构损伤和监测系统传感器故障引起的桥梁数据异常诊断问题,本文提出了一种基于主成分分析和超球面一类支持向量机的桥梁数据异常诊断方法.首先,对原始信号进行预
【机 构】
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南京航空航天大学智能材料与结构航空科技重点实验室 南京210016
【出 处】
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第四届大跨径桥梁结构损伤预警及状态评估技术研讨会
论文部分内容阅读
针对由桥梁结构损伤和监测系统传感器故障引起的桥梁数据异常诊断问题,本文提出了一种基于主成分分析和超球面一类支持向量机的桥梁数据异常诊断方法.首先,对原始信号进行预处理和小波阈值去噪,然后,统计信号的时域、频域及自回归模型系数特征,利用主成分分析进行特征提取获得重要特征,最后,利用超球面一类支持向量机进行异常模式识别.通过江阴大桥伸缩缝相关监测数据表明,该方法可以较好识别和伸缩缝相关的数据异常,防止监测系统误报漏报的发生.
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