基于小波包支持向量機方法的結構件狀態(tài)識別.pdf

1、隨著計算機技術、測試技術、信號分析技術的發(fā)展，傳統的靠人工經驗識別結構件狀態(tài)的方法已經不合時宜，取而代之的是更有效的計算機模式識別方法。模式識別技術已經廣泛應用在人工智能、系統控制、生物醫(yī)學工程、遙感數據分析、軍事目標識別等各個學科領域，在國民經濟、國防建設、社會發(fā)展的各個方面都得到了廣泛的應用，已經產生了深遠的影響。
　　本文首先分析了結構狀態(tài)檢測的相關技術，分析了國內外關于聲學共振檢測技術的應用情況，比較分析了錘擊法與聲學共振

2、譜方法在結構件狀態(tài)檢測中的應用，提出對于精細結構件的狀態(tài)檢測，利用聲學共振譜方法有更好的適用性。
　　其次分析了小波方法在聲學共振譜信號特征提取中的應用，根據聲學共振譜信號特征，提出兩種利用小波包分解進行特征提取的方法。第一種方法是求取分解后的小波系數的能量；第二種方法是對分解后的小波系數求解奇異值；將能量與奇異值分別作為結構件狀態(tài)的特征變量，也即模式識別的樣本。
　　最后在統計學習理論的基礎上深入分析了支持向量機理論及分類