【摘 要】
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作为检测并定位结构中的局部缺陷或损伤的有效工具，导波在结构健康监测领域一直是重要的研究内容。然而导波在传播过程中有多模态、频散等非常复杂的特性，使得实际导波监测信号非常难以分析，这在一定程度上限制了导波的实际工程中的应用。如何实测信号中提取与自缺陷或损伤相关的模态，对于损伤定位是至关重要的。为了准确识别导波信号中的多种模态，本文提出一种基于数据稀疏恢复的分析方法。可以认为结构中损伤是有限多个的，因
【机 构】
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哈尔滨工业大学,土木工程学院,黑龙江哈尔滨150090;哈尔滨工业大学,结构工程灾变与控制教育部重点实验室,黑龙江哈尔滨150090
【出 处】
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第六届全国结构抗振控制与健康监测学术会议
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作为检测并定位结构中的局部缺陷或损伤的有效工具，导波在结构健康监测领域一直是重要的研究内容。然而导波在传播过程中有多模态、频散等非常复杂的特性，使得实际导波监测信号非常难以分析，这在一定程度上限制了导波的实际工程中的应用。如何实测信号中提取与自缺陷或损伤相关的模态，对于损伤定位是至关重要的。为了准确识别导波信号中的多种模态，本文提出一种基于数据稀疏恢复的分析方法。可以认为结构中损伤是有限多个的，因此实测导波信号中与损伤相关的波包也是有限多个的，意味着这些波包在时间-频率域中是稀疏的。通过分析Lamb波在结构中的频散特性，基于二次调频信号(quadratic chirplet)模型，构造出5参数的过完备字典矩阵。借助于稀疏贝叶斯学习理论，可以将原始信号进行鲁棒分解，进而从中提取来自损伤部位的相关信号。通过分析提取信号的调频特性，即可判断该部分信号的模态类别，并依据各模态的时间信息和传播速度，即可判断损伤的位置，从而实现损伤定位。实验研究发现，本文提出的方法具有很好的准确性和有效性。
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