基于SVM的结构损伤识别方法：小波包与随机振动的融合

本文主要探讨了一种创新的结构损伤识别方法，发表于2013年的《厦门大学学报（自然科学版）》第52卷第1期。研究者们提出了一种结合随机振动响应的互相关函数、小波包分解和支持向量机（SVM）的综合策略。这种方法的关键步骤包括： 1. 随机振动响应互相关函数：研究者计算相邻测点的振动响应之间的互相关函数幅值，这是一种用来衡量信号相似性的统计量，可以有效地捕捉结构振动中的关键信息。 2. 小波包分解：对得到的幅值信号进行小波包分解，这使得能够在不同的频带中分离出信号的频率成分，每个频带的总能量提供了关于结构动态特性的不同视角。 3. 特征提取：利用各频带能量值的差异作为特征向量，这些差异反映了结构健康状态的变化，是损伤识别的重要依据。 4. 支持向量机（SVM）：作为一种机器学习算法，SVM被用来训练模型，通过特征向量对结构的损伤进行分类。SVM以其强大的泛化能力和非线性决策边界在许多领域，包括结构健康监测，表现出色。 5. 实验验证：作者将这种方法应用于Benchmark模型结构的损伤识别，并与其他基于SVM的方法进行了对比，结果显示该方法具有较高的识别精度，证明了其有效性。 6. 实际应用价值：建筑物在使用过程中可能会遭受各种因素导致的损伤，及时准确的损伤识别对于结构安全至关重要。这种方法的应用有助于早期发现和预防结构问题，减少潜在风险。 这篇文章提供了一种利用现代信号处理技术和机器学习方法进行结构损伤检测的新途径，对于结构健康监测领域具有重要的理论和实践意义。