作者：张建伟; 侯鸽; 赵瑜; 马晓君; 暴振磊水工结构环境激励排列熵损伤诊断识别
摘要：提出一种基于排列熵算法（permutation entropy,简称PE）的水工结构损伤诊断方法。首先,运用小波阈值-经验模态分解（empirical mode decomposition,简称EMD）降噪方法对原始信号进行降噪,减小环境噪声对结构损伤特征信息的干扰,提高信号的信噪比;其次,运用排列熵算法检测降噪后信号的复杂度,并计算其排列熵值。通过不同工况下信号熵值变化规律的对比,实现水工结构损伤的诊断。将该方法应用于泄流激励下悬臂梁模型的试验研究,结果表明,正常无损状态下结构振动信号的排列熵值最大;结构发生损伤时,其熵值降低,且损伤程度越大,熵值越小;排列熵对结构的初期损伤比较敏感;结构未发生损伤时,不同工况下的排列熵基本不变,说明排列熵能够有效确定结构的损伤,且具有较高的诊断精度。
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