论文摘要
为了能够及时发现并处理大型结构和设备在服役期出现的损伤问题,本文提出了一种基于EWT-FESN的结构健康状态趋势预测方法。首先,原始信号经EWT分解,对得到的AM-FM分量进行了希尔伯特变换得到瞬时频率;然后,将瞬时频率作为FESN预测模型的输入参数进行了结构健康状态趋势预测。仿真和工程实验结果表明:经验小波变换可以将信号的各个固有分量清楚地分解出来,不存在虚假模态;FESN模型与经典的ESN模型预测精度分别为0.0125、0.0389,显然前者更接近实际值,精度更高;同时,EWT与FESN的结合对于处理复杂工程结构信号的非线性、不平稳性等特点具有较好的适应性和稳定性。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 刘义艳,田甜,王彩霞
关键词: 经验小波变换,回声状态网络,模糊回声状态网络,结构健康状态,趋势预测
来源: 应用力学学报 2019年03期
年度: 2019
分类: 基础科学
专业: 力学
单位: 长安大学电子与控制工程学院
基金: 陕西省自然科学基础研究计划(2016JQ5103),长安大学中央高校基本科研业务费专项资金(300102328202)
分类号: O346.5
页码: 645-651+762
总页数: 8
文件大小: 1200K
下载量: 123
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标签：经验小波变换论文; 回声状态网络论文; 模糊回声状态网络论文; 结构健康状态论文; 趋势预测论文;