典型文献
基于分布式光纤传感信号的结构损伤识别主成分分析方法
文献摘要：
航空航天复合材料结构在服役时需要对其健康状况进行监测.基于背向瑞利散射的分布式光纤传感器因其便于埋入、抗干扰能力强等优点被广泛应用于结构健康监测领域,但如何从光纤数据中识别其对应的损伤类型和位置一直是研究人员关注的问题.本文针对分布式光纤传感器应变测点密集、噪声影响显著等信号特征,提出了一种改进的主成分分析(Modified Prin-cipal Component Analysis,MPCA)方法,通过采用局部测点分量主成分分析(PCA)模型,并结合霍特林统计阈值进行损伤自动化识别.为了验证方法的可靠性,开展了预制裂纹损伤的铝合金板拉伸实验,通过表面粘贴的分布式光纤传感器精确测量了结构应变变化特征,光纤传感器的应变监测数据为PCA提供了有效模型数据.使用多级载荷下无损实验数据进行PCA建模,并采用预制裂纹后的含损应变数据进行了方法验证.结果表明,MPCA方法的训练模型可精确识别铝合金板内的损伤位置,并可为结构健康状态的在线评估提供有力支撑.
文献关键词：
结构健康监测;分布式光纤传感器;损伤识别;主成分分析
中图分类号：
作者姓名：
陈帅;黄念;李建乐;张佳奇;李腾腾;徐浩;武湛君
作者机构：
大连理工大学工业装备结构分析国家重点实验室,辽宁大连116024;北京空天技术研究所,北京100074
文献出处：
引用格式：
[1]陈帅;黄念;李建乐;张佳奇;李腾腾;徐浩;武湛君-.基于分布式光纤传感信号的结构损伤识别主成分分析方法)[J].实验力学,2022(06):838-846
A类：
多级载荷
B类：
传感信号,结构损伤识别,主成分分析方法,航空航天,航天复合材料,复合材料结构,服役,背向,瑞利散射,分布式光纤传感器,埋入,抗干扰能力,结构健康监测,光纤数据,损伤类型,噪声影响,信号特征,Modified,Prin,cipal,Component,Analysis,MPCA,霍特林,自动化识别,验证方法,预制裂纹,裂纹损伤,铝合金板,拉伸实验,粘贴,精确测量,变变,应变监测,模型数据,应变数据,方法验证,训练模型,精确识别,板内,结构健康状态,在线评估
AB值：
0.344077
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