小波阈值降噪提升网架结构损伤识别精度

"基于小波阈值降噪的网架结构小波损伤识别"研究是针对网架结构健康监测领域的一项重要工作，由刘晖、查启斌、朱胜男和周昕许四位作者合作完成，其中刘晖教授作为主要研究者，专注于风工程和结构损伤识别的研究。他们的工作受到了国家自然科学基金面上项目的资助，项目编号为51078301。 网架结构是一种常见的轻型结构形式，广泛应用于许多工程领域。然而，由于其暴露在复杂的外部环境和传感器自身的精度限制，从布置在结构上的传感器收集到的结构响应信息往往包含噪声，这对后续的损伤识别造成了挑战。噪声的存在可能导致识别结果的不准确，甚至引起误判，因此提高损伤识别的精度是至关重要的。 文章的核心内容是提出了一种适合网架结构损伤识别的小波阈值降噪方法。小波分析是一种时频分析工具，它能有效地分离信号中的不同频率成分，这对于去除噪声信号具有显著的优势。首先，作者需要确定合适的小波基函数类型，如Haar、Daubechies或Mallat等，以及合适的分解层数，这些参数的选择会影响降噪的效果。接着，他们探讨了如何有效地选择阈值，这是小波阈值降噪的关键步骤，通常有硬阈值、软阈值等策略，选择合适的方法可以平衡信号保留和噪声消除。 通过数值算例，研究人员展示了将加速度响应进行小波变换后，利用小波阈值降噪技术可以显著提升识别网架结构损伤的准确性。这种方法能够更精确地提取结构响应信号中的有用信息，减少噪声干扰，从而提高损伤识别的可靠性。 关键词“网架结构”、“小波阈值降噪”、“加速度响应”和“损伤识别”揭示了论文的主要研究内容和关注点。这项研究对于提高网架结构健康监测系统的性能，确保结构安全，具有重要的实际应用价值和理论贡献。" 这篇首发论文不仅解决了实际工程中面临的问题，还推动了小波理论在结构健康监测领域的应用发展。