作者：张燕君,王会敏,付兴虎,张亦男 单位：中国光学学会;中国科学院上海光学精密机械研究所 出版：《中国激光》2017年第10期 页数：7页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJJZZ2017100260 DOC编号：DOCJJZZ2017100269 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 基于光纤布拉格光栅(FBG)构建的传感器网络，将粒子群(PSO)算法与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合，应用于304钢板损伤识别研究中。以FBG中心波长变化量的信息特征为输入量，钢板结构损伤位置为输出量，构建基于LSSVM的损伤识别预测模型，并与相同条件下构建的反向传播(BP)神经网络预测模型进行对比验证。采用PSO算法优化LSSVM损伤识别模型的核函数参数σ和正则化参数γ，实现钢板结构的损伤位置识别。在300mm&#215；300mm&#215；1mm钢板实验区域，对34组样本进行了损伤位置识别测试。结果表明，33组损伤位置得到了准确识别，准确率达97.06%。这表明PSO优化后的LSSVM的损伤识别预测模型具有自诊断功能。

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