TY - JOUR A2 - Lu, Zeqi AU - Babajanian Bisheh, Hossein AU - Ghodrati Amiri, Gholamreza AU - Darvishan, Ehsan PY - 2020 DA - 2020/12/21 TI - Ensemble classifier and Feature-Based Methods for Structural Damage Assessment SP - 8899487 VL - 2020 AB -在本文中，提出了一种基于振动分析和模式识别的结构损伤检测框架，该框架包括两个阶段:(1)信号处理和特征提取;(2)结合分类结果进行损伤检测。在第一阶段，利用快速s变换、同步压缩小波变换、经验小波变换、小波变换、小波变换等5种时频技术，提取光谱统计矩和光谱形状特性相关的鉴别特征，作为一组拟合的描述子。以及短时傅里叶变换。然后利用前向特征选择去除冗余信息，从振动信号中选择损伤特征。通过应用不同的分类器，研究了特征集对损伤的识别能力。在第二阶段，利用集成分类器提高基于单个分类器的损伤检测的整体性能，增加可检测损伤的数量。通过一系列数值和全尺寸研究(桥梁健康监测基准问题、IASC-ASCE SHM基准结构和中国的斜拉桥)验证了该框架的有效性。结果表明，该框架优于现有的单一分类器，能够在减少误报的情况下对损伤进行评估。SN - 1070-9622 UR - https://doi.org/10.1155/2020/8899487 DO - 10.1155/2020/8899487 JF -冲击和振动PB - Hindawi KW - ER -