【摘 要】
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研究一种基于密度聚类的塔机结构状态诊断的方法。首先建立大型塔机的有限元模型,通过该塔机的型式试验报告验证模型的有效性,获取塔机在完好状态和损伤状态下的动态位移信号。再以完好状态的数据进行时间序列分析,建立自回归模型,求得该模型的参数均值,用待检状态的位移数值拟合模型。然后以计算出的残差和各组数据均值作为特征值,提出一种密度聚类的聚类半径的自适应计算方法,对提取的特征值进行密度聚类分析,最终实现塔机完好状态和结构损伤状态的自动判别。又通过单肢实验数据进行验证。这种基于密度聚类的诊断方法优势在于仅需极少的传感
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金资助项目(52005300)。
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研究一种基于密度聚类的塔机结构状态诊断的方法。首先建立大型塔机的有限元模型,通过该塔机的型式试验报告验证模型的有效性,获取塔机在完好状态和损伤状态下的动态位移信号。再以完好状态的数据进行时间序列分析,建立自回归模型,求得该模型的参数均值,用待检状态的位移数值拟合模型。然后以计算出的残差和各组数据均值作为特征值,提出一种密度聚类的聚类半径的自适应计算方法,对提取的特征值进行密度聚类分析,最终实现塔机完好状态和结构损伤状态的自动判别。又通过单肢实验数据进行验证。这种基于密度聚类的诊断方法优势在于仅需极少的传感
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