一种面向气动伺服弹性系统的基于张量的结构健康监测方法
机器学习
2018-12-13 v1 机器学习
摘要
结构健康监测是一个基于状态的研究领域，通过传感系统对基础设施进行监测。因此它被用于航空航天工程领域，以协助监测航空航天结构的健康状态。然而一个困难在于，结构健康监测中的数据输入通常来自传感器阵列，这导致数据高度冗余且相关，传统双向矩阵方法在解构与解释此类数据上面临困难。涉及张量分析的较新方法使我们能以连贯方式分析此类多向结构数据。在我们的方法中，我们在一个新颖的 -DoF 拉格朗日气动伺服弹性模型上展示了基于张量的学习结合损伤检测的有用性。
引用
@article{arxiv.1812.04845,
title = {A Tensor-based Structural Health Monitoring Approach for Aeroservoelastic Systems},
author = {Prasad Cheema and Nguyen Lu Dang Khoa and Moray Kidd and Gareth A. Vio},
journal= {arXiv preprint arXiv:1812.04845},
year = {2018}
}