| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 结构健康趋势预测的背景和意义 | 第9-11页 |
| 1.2 结构健康趋势预测的研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 现代信号处理方法和回声状态网络的研究现状 | 第13-16页 |
| 1.3.1 现代信号处理方法的研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3.2 回声状态网络的研究现状 | 第15-16页 |
| 1.4 课题来源、研究内容及章节安排 | 第16-19页 |
| 第二章 基于EWT的结构损伤特征提取 | 第19-49页 |
| 2.1 引言 | 第19-20页 |
| 2.2 经验小波变换（EWT） | 第20-30页 |
| 2.2.1 经验小波 | 第20-22页 |
| 2.2.2 经验小波变换 | 第22-23页 |
| 2.2.3 Hilbert谱分析 | 第23-24页 |
| 2.2.4 仿真信号分析的对比研究 | 第24-30页 |
| 2.3 工程仿真信号损伤特征提取 | 第30-40页 |
| 2.3.1 单自由度时变动力系统模型分析研究 | 第30-32页 |
| 2.3.2 基于EWT的单自由度结构阶梯损伤特征提取 | 第32-35页 |
| 2.3.3 EWT逆的重构消除噪声 | 第35-36页 |
| 2.3.4 多自由度时变动力系统模型分析研究 | 第36-38页 |
| 2.3.5 基于EWT的多自由度结构阶梯损伤特征提取 | 第38-40页 |
| 2.4 实际工程振动信号的特征提取 | 第40-48页 |
| 2.4.1 ASCE结构模型 | 第40-43页 |
| 2.4.2 结构外部振动加速度采集与信号分解 | 第43-46页 |
| 2.4.3 振动信号频谱边界探测和Hilbert变换 | 第46-48页 |
| 2.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第三章 基于FESN的非线性时间序列预测方法研究 | 第49-65页 |
| 3.1 引言 | 第49-50页 |
| 3.2 ESN的预测模型结构和关键参数 | 第50-52页 |
| 3.2.1 预测模型结构 | 第50-51页 |
| 3.2.2 关键参数 | 第51-52页 |
| 3.3 模糊回声状态网络 | 第52-59页 |
| 3.3.1 模糊回声状态网络的结构模型 | 第53-55页 |
| 3.3.2 FESN的推理算法及其训练过程 | 第55-57页 |
| 3.3.3 FESN的稳定性 | 第57-59页 |
| 3.3.4 预测性能评价指标 | 第59页 |
| 3.4 FESN模型的混沌时间序列预测和函数仿真预测 | 第59-64页 |
| 3.4.1 混沌时间序列预测 | 第59-61页 |
| 3.4.2 函数仿真预测 | 第61-64页 |
| 3.5 本章小结 | 第64-65页 |
| 第四章 基于EWT与FESN的结构健康状态趋势预测 | 第65-77页 |
| 4.1 引言 | 第65页 |
| 4.2 基于EWT-FESN的结构健康状态趋势预测 | 第65-66页 |
| 4.3 工程仿真数据状态趋势预测 | 第66-72页 |
| 4.3.1 单自由度结构的状态趋势预测 | 第66-68页 |
| 4.3.2 多自由度结构的状态趋势预测 | 第68-72页 |
| 4.4 工程振动信号的趋势预测 | 第72-76页 |
| 4.4.1 外部激励环境下的结构损伤状态趋势预测 | 第72-75页 |
| 4.4.2 预测结果分析 | 第75-76页 |
| 4.5 本章小结 | 第76-77页 |
| 第五章 总结与展望 | 第77-79页 |
| 5.1 总结 | 第77-78页 |
| 5.2 展望 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-84页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第84-85页 |
| 致谢 | 第85页 |
