文献类型：期刊文章

作　　者：姜绍飞[1] 王留生[2] 殷晓志[3] 刘明[1]

机构地区：[1]沈阳建筑大学土木学院,辽宁沈阳110168 [2]中国石油集团工程设计有限责任公司辽阳分公司,辽宁辽阳111003 [3]沈阳市建都工程建设监理有限公司,辽宁沈阳110001

出　　处：《沈阳建筑大学学报（自然科学版）》

基　　金：国家自然科学基金资助(50408033);国家十五科技攻关项目(2002BA806B-4-4C);辽宁省自然科学基金(20022136)

年　　份：2005

卷　　号：21

期　　号：1

起止页码：18-22

语　　种：中文

收录情况：CAS、CSA、CSA-PROQEUST、EI(收录号：2005139014297)、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：目的为了充分利用大型结构健康监测系统中来自不同时间与空间的多传感器信息资源,获得被测对象的一致性决策和估计任务,进而提高确诊率.方法从多传感器数据融合的概念、基本原理出发,探讨了数据融合技术在结构健康监测与诊断中应用的可行性,重点研究了基于人工智能的数据融合技术在结构健康监测及诊断中的应用方法.结果提出了小波概率神经网络数据融合损伤检测技术及其在结构损伤检测中的应用.结论基于多传感器数据融合的健康监测与诊断是可行的、有效的.

关 键 词：建筑结构 健康监测 多传感器数据融合 算法  神经网络

分 类 号：TU317] TP212]