論文の概要: A Data-Driven Approach for Linear and Nonlinear Damage Detection Using Variational Mode Decomposition and GARCH Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.08620v1
• Date: Tue, 16 Nov 2021 17:01:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-17 17:19:49.230972
• Title: A Data-Driven Approach for Linear and Nonlinear Damage Detection Using Variational Mode Decomposition and GARCH Model
• Title（参考訳）: 変分モード分解とgarchモデルを用いた線形および非線形損傷検出のためのデータ駆動アプローチ
• Authors: Vahid Reza Gharehbaghi, Hashem Kalbkhani, Ehsan Noroozinejad Farsangi, T.Y. Yang, Seyedali Mirjalili
• Abstract要約: 信号処理と特徴抽出のための変分モード分解(VMD)と一般化された自己回帰条件不整合性(GARCH)モデルをデプロイする。 提案手法の性能を線形および非線形損傷評価の2つの実験モデルで評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.183011809131235
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this article, an original data-driven approach is proposed to detect both linear and nonlinear damage in structures using output-only responses. The method deploys variational mode decomposition (VMD) and a generalised autoregressive conditional heteroscedasticity (GARCH) model for signal processing and feature extraction. To this end, VMD decomposes the response signals into intrinsic mode functions (IMFs). Afterwards, the GARCH model is utilised to represent the statistics of IMFs. The model coefficients of IMFs construct the primary feature vector. Kernel-based principal component analysis (PCA) and linear discriminant analysis (LDA) are utilised to reduce the redundancy of the primary features by mapping them to the new feature space. The informative features are then fed separately into three supervised classifiers, namely support vector machine (SVM), k-nearest neighbour (kNN), and fine tree. The performance of the proposed method is evaluated on two experimentally scaled models in terms of linear and nonlinear damage assessment. Kurtosis and ARCH tests proved the compatibility of the GARCH model.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,出力のみ応答を用いた構造物の線形損傷と非線形損傷の両方を検出するために,オリジナルのデータ駆動手法を提案する。 信号処理と特徴抽出のための変分モード分解(VMD)と一般化された自己回帰条件不整合性(GARCH)モデルをデプロイする。 この目的のために、VMDは応答信号を固有のモード関数(IMF)に分解する。 その後、GARCHモデルはIMFの統計を表すために使用される。 IMFのモデル係数は一次特徴ベクトルを構成する。 カーネルベース主成分分析 (PCA) と線形判別分析 (LDA) を用いて, 特徴空間にマッピングすることで, 特徴量の冗長性を低減する。 情報的特徴は3つの教師付き分類器、すなわちサポートベクターマシン(SVM)、k-nearest neighbor(kNN)、ファインツリーに別々に供給される。 線形および非線形損傷評価の2つの実験モデルを用いて,提案手法の性能評価を行った。 クルトーシスとARCHテストはGARCHモデルの互換性を証明した。

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