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申请/专利权人：西安交通大学
申请日：2024-04-17
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118260554A
主分类号：G06F18/20
分类号：G06F18/20;G06F18/25;G06F18/213
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明提出一种视频驱动多尺度模态信息熵融合的结构微弱损伤识别方法，首先，利用工业相机对结构振动视频进行采集，并采用计算机视觉算法获取结构的振动信息矩阵；其次，采用二阶盲辨识算法对振动信息矩阵进行解耦，在无激励先验信息的条件下辨识结构高空间分辨率模态振型；然后，对所获得的振型进行多尺度表征，并引入熵概念对损伤特征进行定量描述，计算每个尺度下的振型局部信息熵；最后，在每个尺度下计算结构损伤概率分布，并采用Dempster‑Shafer证据理论对不同尺度下的损伤概率分布进行数据融合，最终损伤概率分布曲线的峰值处判定为微弱损伤位置。本发明能够实现噪声干扰环境下的微弱损伤识别，定位精度高，鲁棒性好。
主权项：1.一种视频驱动多尺度模态信息熵融合的结构微弱损伤识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：利用工业相机对结构的典型振动视频进行采集，并采用光流算法，对结构的典型振动视频进行分析，计算所有测量像素点的振动响应并进行组装，得到结构振动信息矩阵；步骤2：基于模态叠加原理，采用二阶盲辨识算法对结构振动信息矩阵进行解耦，在无激励先验信息的条件下获取结构的高空间分辨率模态振型；步骤3：根据离散信号的高斯多尺度分析理论，对所获得的结构的高空间分辨率模态振型进行多尺度表征，并计算每个尺度下的高空间分辨率模态振型局部信息熵；步骤4：根据振型局部信息熵计算结构的多尺度损伤概率分布，并采用Dempster-Shafer证据理论对不同尺度下的损伤概率分布进行数据融合，最终损伤概率分布曲线的峰值处判定为微弱损伤位置。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安交通大学 视频驱动多尺度模态信息熵融合的结构微弱损伤识别方法
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