| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3页 |
| 1 绪论 | 第6-15页 |
| 1.1 课题背景 | 第6-8页 |
| 1.2 国内外损伤识别研究发展现状 | 第8-12页 |
| 1.2.1 基于动力指纹的损伤识别技术国内外研究现状 | 第8-10页 |
| 1.2.2 基于分形理论的损伤识别技术国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.3 基于现代信号处理技术的损伤识别技术国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 课题研究意义与内容 | 第12-14页 |
| 1.4 本章小结 | 第14-15页 |
| 2 基于振动响应时域信号的损伤识别特征值方法 | 第15-43页 |
| 2.1 引言 | 第15-16页 |
| 2.2 基于振动响应时域信号的两种损伤识别特征值方法 | 第16-20页 |
| 2.2.1 损伤识别特征值的平均曲率差指标法 | 第17-18页 |
| 2.2.2 损伤识别特征值的曲率差概率指标法 | 第18-19页 |
| 2.2.3 损伤识别方法流程总结 | 第19-20页 |
| 2.3 分形维数损伤识别法 | 第20-42页 |
| 2.3.1 理论基础 | 第20-24页 |
| 2.3.2 具体方法流程 | 第24-26页 |
| 2.3.3 悬臂梁结构的损伤识别试验 | 第26-35页 |
| 2.3.4 方法抗噪声能力研究 | 第35-42页 |
| 2.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 3 基于信号小波降噪和经验模态分解处理的损伤识别 | 第43-57页 |
| 3.1 引言 | 第43页 |
| 3.2 小波降噪方法 | 第43-46页 |
| 3.3 经验模态分解(EMD) | 第46-49页 |
| 3.3.1 EMD分解原理和过程 | 第46-47页 |
| 3.3.2 EMD分解的正交性和完备性 | 第47-49页 |
| 3.4 基于振动信号小波降噪和EMD处理的损伤识别 | 第49-56页 |
| 3.4.1 基于小波降噪的损伤识别 | 第49-51页 |
| 3.4.2 基于小波消噪和EMD的损伤识别 | 第51-56页 |
| 3.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 4 基于信号小波降噪和固有时间尺度分解处理的损伤识别 | 第57-65页 |
| 4.1 引言 | 第57页 |
| 4.2 固有时间尺度分解(ITD) | 第57-61页 |
| 4.2.1 ITD分解原理和过程 | 第57-58页 |
| 4.2.2 ITD的滤波特性 | 第58-61页 |
| 4.3 基于振动信号ITD处理的损伤识别 | 第61-64页 |
| 4.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 结论与展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-73页 |
