【摘 要】
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为保证坝工结构安全运行,防止安全事故发生,采用排列熵算法(Permutation Entropy,PE)实现高坝结构的运行状态监测.以拉西瓦拱坝为研究对象,首先,在坝体结构的关键位置布设传感器,并取得坝体各测点的流激振动数据;其次,联合CEEMDAN(Complete Ensemble E mpirical Mode Decomposition with adaptive noise)与SVD(S
【机 构】
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华北水利水电大学水利学院,郑州 450011
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为保证坝工结构安全运行,防止安全事故发生,采用排列熵算法(Permutation Entropy,PE)实现高坝结构的运行状态监测.以拉西瓦拱坝为研究对象,首先,在坝体结构的关键位置布设传感器,并取得坝体各测点的流激振动数据;其次,联合CEEMDAN(Complete Ensemble E mpirical Mode Decomposition with adaptive noise)与SVD(Singular Value Decomposition)方法提取坝体结构各个测点的特征信息,并以方差贡献率的方式将各测点特征信息进行数据级融合,得到一组能有效反映坝体结构整体振动特性的融合数据;最后,通过排列熵方法计算融合后数据的子序列熵值,分析结构不同振动状态的熵值特点,实现结构振动状态的在线监测.结果表明,排列熵方法能全面地提取结构的有效信息,以相对直观的形式表现结构的振动状态,且计算过程简单、效率较高,为高坝结构的安全运行与在线监测提供参考.
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