基于EMD-SVM的起重机主梁裂纹损伤识别

作者：张剑; 周瑾^*; 汤彤彤; 周超

来源：测试技术学报, 2023, 37(01): 1-4.

• 起重机
• 损伤识别
• 经验模式分解
• 支持向量机

识别起重机裂纹的工程实践中，存在着不能实时监测、识别效果不理想以及实验数据少的缺点。以实验室的多组起重机主梁为研究对象，通过加工模拟结构的裂纹损伤，对样机有裂纹处和无裂纹处分别贴应变片，进行动应变实验采集动应变信号；采用经验模式分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)方法分解采集到的原始信号并提取前五阶本征模函数(Intrinsic Mode Function, IMF);利用支持向量机(Support Vector Machine, SVM)对部分实验数据进行学习，并用其余数据来评估支持向量机的识别效果。结果表明，基于EMD-SVM的方法可以利用少量样本数据准确地识别出主梁上贴应变片的位置是否存在裂纹损伤。

• 单位
  南京航空航天大学; 江苏省特种设备安全监督检验研究院