作者：刘义艳; 田甜; 王彩霞经验小波变换回声状态网络模糊回声状态网络结构健康状态趋势预测
摘要：为了能够及时发现并处理大型结构和设备在服役期出现的损伤问题,本文提出了一种基于EWT-FESN的结构健康状态趋势预测方法。首先,原始信号经EWT分解,对得到的AM-FM分量进行了希尔伯特变换得到瞬时频率;然后,将瞬时频率作为FESN预测模型的输入参数进行了结构健康状态趋势预测。仿真和工程实验结果表明:经验小波变换可以将信号的各个固有分量清楚地分解出来,不存在虚假模态;FESN模型与经典的ESN模型预测精度分别为0.0125、0.0389,显然前者更接近实际值,精度更高;同时,EWT与FESN的结合对于处理复杂工程结构信号的非线性、不平稳性等特点具有较好的适应性和稳定性。
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