张仲良，彭 飞，牟金磊，闵少松

(海军工程大学 舰船与海洋学院，湖北 武汉 430033)

0 引 言

裂纹是船体局部结构一种重要的损伤形式，对船体结构安全影响非常大。损伤模式分类是把样本数据分为若干类，对于待分析的新数据，基于某种分类方法对该数据所属类别进行判定[1]。船体结构在不同的损伤状态下会表现出不同的响应模式，提取出对应状态下的特征参数，以此作为分类依据，可以实现损伤模式分类。首先需要确定结构的各种基准模式状态，然后再将待分析模式状态与基准模式状态比较，最后确定待分析模式状态所属的类别。利用支持向量机的方法进行故障诊断和模式分类已经取得了一定的效果。高伟等[2]通过SVD方法得到有效奇异值并作为特征量，输入到多级SVM进行训练和分类识别，对配电网10种故障模式具有较高的识别正确率。李辉等[3]以水电机组振动信号作为分析对象，采用经验模态分解和SVM相结合的方法，确定故障类型并为机组维修人员提供参考依据。陈勇旗等[4]通过ITD方法处理滚动轴承振动信号，将特征值输入到支持向量机，实现了滚动轴承的故障诊断。可见，SVM方法在故障诊断方面具有一定的可行性和有效性，但是SVM在船体结构裂纹识别方向的研究成果并不多见。

本文以十字加筋板作为分析对象，裂纹所在不同位置代表不同的损伤模式，通过试验获得振动信号，采用ITD-SVD和SVM相结合的方法，实现裂纹损伤模式分类识别。……