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作者：韩东颖;田伟;黄岩;朱国庆;
单位：燕山大学车辆与能源学院;
摘要：井架钢结构损伤影响其承载安全性，为快速、准确对损伤位置进行识别，提出小波包与遗传算法优化BP神经网络相结合的井架钢结构损伤识别方法。首先利用小波包处理非平稳振动信号的优良性能对原始振动信号进行特征提取，获得表征井架钢结构损伤的信息；再通过特征参数建立数据集训练并测试井架钢结构损伤识别模型，该模型结合遗传算法自身特点改善了传统BP神经网络的不足。本文识别方法不需要损伤前的数据特征进行对比，便可对损伤位置进行确定。经过对石油井架钢结构模型实验验证：该方法对井架钢结构损伤识别准确率超过90%,相对于BP网络识别准确率以及识别速度均有所提高。
关键词：井架钢结构;;损伤;;小波包;;遗传算法;;优化的BP神经网络
基金资助：国家自然科学基金项目(51875500);; 河北省人社厅留学人员科技活动项目(C20190516)
