朱军华，余 岭

(1.暨南大学 力学与土木工程系，广州 510632;2.暨南大学 重大工程灾害与控制教育部重点实验室，广州 510632)

基于频响函数的结构健康监测主成分分析法

朱军华1，2，余 岭1，2

(1.暨南大学 力学与土木工程系，广州 510632;2.暨南大学 重大工程灾害与控制教育部重点实验室，广州 510632)

基于测试频响函数，提出一种简单而有效的结构健康监测主成分分析(PCA)新方法。以结构的频响函数作为基本数据，首先将结构健康状态下的频响函数数据作为基本训练样本，通过PCA技术提取结构健康状态特征，并获得结构健康特征变换矩阵，即协方差的特征向量矩阵;然后再对损伤结构的测试频响函数数据进行转换以提取结构相应损伤状态特征;最后在二维PCA空间比较两次提取的结构状态特征分布图即可判断结构是否发生损伤并评估其损伤程度。两个数值算例表明基于频响函数的结构健康监测主成分分析新方法正确有效。该方法基于结构振动响应，与模型无关且诊断前无需大量的训练样本、计算量小、抗噪性能好，具有良好的应用前景。

主成分分析;频响函数;损伤识别;结构健康监测

结构健康监测问题本质上是一类统计模式识别问题［1］。因为损伤检测过程可以看作是对两类或多类信息的识别过程，如识别来自健康或损伤结构的信息、识别来自不同损伤程度或不同损伤位置的信息。由于从模式识别角度提出的方法一般是基于结构振动响应，对模型依……