基于小波包和概率主成份分析的损伤识别

由于大型结构环境复杂，噪声和温度效应明显，该文提出基于小波包和概率主成份分析的损伤识别方法，该方法充分利用了小波包作为损伤指标灵敏度高的特性，又用概率主成份分析(PPCA)的方法首先去除环境噪声和温度的影响，然后重构数据进行损伤工况的识别，用PPCA提供的概率模型判断损伤的上下界，使得损伤识别更易进行。通过对滨州黄河公路斜拉桥的仿真分析，识别出不同温度下设定损伤，证明该方法的可行性。