本项目主要针对来自大型结构健康监测系统中大量的多传感器数据,无法充分有效地利用这些数据进行结构的健康诊断这一实际问题,采用数据融合技术与损伤检测理论相结合的方法,开展了结构(损伤)模态参数识别技术、结构特征信息的提取技术、基于损伤识别的数据融合计算方法的研究. 通过研究,在非稳态及不同损伤状态下的结构响应信号,给出能够准确确定结构(损伤)模态参数的识别技术及基于HHT损伤检测与定位的方法,开发出基于多传感器数据融合的结构损伤检测新技术.并将它应用于实验室试验及实际工程中.本课题不仅可以解决影响结构健康监测的部分技术"瓶颈"问题,而且对于大型结构的结构安全运行智能化决策系统的开发提供技术支持. 可见,本项目具有重要的科学意义和工程实用价值。
{{i.achievement_title}}
数据更新时间:2023-05-31
基于国产化替代环境下高校计算机教学的研究
基于被动变阻尼装置高层结构风振控制效果对比分析
神经退行性疾病发病机制的研究进展
基于改进LinkNet的寒旱区遥感图像河流识别方法
基于腔内级联变频的0.63μm波段多波长激光器
随机信号检测与估计的多传感器数据融合问题
基于数据融合的系列卡尔曼滤波新方法及结构动位移实时估计和多尺度识别结构局部损伤
基于网络结构的分散型智能多传感器数据融合系统
多传感器数据融合处理方法研究