基于频率和BP神经网络的井架钢结构损伤识别

为了快速、准确地诊断井架钢结构的损伤位置和程度,提出仅基于测试精度高的频率数据和BP神经网络的识别方法。首先,选择频率变化比和频率平方变化比组合参数作为损伤位置识别因子,频率变化率作为损伤程度识别因子;然后,分步构建损伤位置和损伤程度识别的BP神经网络;最后,利用前10阶频率数据和BP神经网络对现场某井架钢结构的损伤位置和程度进行识别。分析结果表明,在测试噪声为10%时,采用前6阶损伤位置识别因子,能够清楚识别损伤位置,识别结果分别是1,5,9,15,19号单元损伤;采用前10阶损伤程度识别因子,1号单元的损伤程度识别结果分别为0.106 9,0.318 2,0.505 4,0.710 2,0.915 9,识别误差均不超过10%。