申请号：CN202310651282.0

申请人：人工智能与数字经济广东省实验室(广州)

专利权人：人工智能与数字经济广东省实验室(广州)

申请日：2023-06-05

授权日：2024-04-09

专利类型：发明

法律状态：授权

发明人：王鑫伟 | 胡楠 | 赵盈皓

摘要：本发明公开一种基于改进极限学习机的结构损伤快速识别方法，包括以下步骤：传感器采集目标结构在不同损伤工况下的原始损伤振动数据；通过集合模态分级法将原始损伤振动数据分别分解为不同的内涵模态分量，计算各个内涵模态分量的特征，将特征拼接为一个向量，并将向量输入极限学习机训练模型；采用混沌游戏优化算法迭代更新极限学习机训练模型在训练过程中的每一轮权重，直至达到设定的混沌优化次数，输出损伤识别模型；传感器实时监测目标结构的实时损伤振动数据，损伤识别模型输出实时损伤振动数据对应的损伤工况。本发明的有益效果是：将混沌游戏优化和极限学习机模型结合，实现了快速、准确、运算量小的结构损伤识别。

摘要附图：