【摘 要】
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针对实际桥梁健康监测系统的数据异常识别和诊断问题,提出了一种异常数据特征库的构建方法。首先,对监测数据进行去噪处理,选取统计信号的时域、频域以及AR模型系数特征;然后
【机 构】
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南京理工大学机械工程学院,江苏省交通科学研究院股份有限公司,南京航空航天大学智能材料与结构航空科技重点实验室
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针对实际桥梁健康监测系统的数据异常识别和诊断问题,提出了一种异常数据特征库的构建方法。首先,对监测数据进行去噪处理,选取统计信号的时域、频域以及AR模型系数特征;然后,利用核主元分析的方法进行特征提取,建立包括传感器短路、拍波和船撞等异常数据的特征库;最后,通过BP神经网络方法识别桥梁监测系统的异常状态,以验证特征库构建的有效性。江阴长江大桥主梁振动监测数据的分析表明,桥梁异常数据特征库构建方法能够用于诊断桥梁振动。
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