摘要
近年来，结构损伤识别在土木和航空等领域迅速发展起来，但大量的损伤识别方法面对大型结构时却遇到了许多实践上的困难，尚有许多问题值得深入研究。在诸多结构损伤识别方法中，基于动力测试数据的识别方法有远程在线的潜在优势，因此动力损伤识别方法受到了极大的关注。本文首先对结构损伤识别的研究现状、研究的主要难点进行了分析。然后针对结构动力损伤识别中动力指纹的基本问题进行了系统研究，主要完成了以下六个方面的工作。
1．对于目前损伤识别领域所用到的动力指纹进行了概括和分类。将动力指纹分为四个大类：传递特性类动力指纹、复杂函数类动力指纹、传递曲率类动力指纹和特征参数类动力指纹。逐一对这些动力指纹进行分析研究，对每种动力指纹的计算方法、适用范围进行了系统的总结。
2．研究了几种常用动力指纹抵抗干扰的能力。首先对模态参数的噪声来源进行剖析，并据此给出其理想化的噪声分布公式。按概率统计相关理论推导了动力指纹的噪声分布，并得出了一些具有指导意义的结论。本文还基于系统灵敏度分析理论，推导了结构的损伤灵敏度理论公式。在动力指纹噪声灵敏度和损伤灵敏度分析的基础上，提出了衡量动力指纹抵抗干扰能力的综合性能评价指标，为特征比选提供了量化的参考依据。
3．利用模式识别中特征提取和特征选择的基本理论，将动力指纹库进行适当的变换，得到了具有良好可分性的优化特征库。主要对基于相关分析、遗传算法的特征选择和基于主成分分析、Fisher判别分析、三谱相辅分析的特征提取等方法开展研究。并提出了针对结构损伤识别问题的特征向量优化策略，为工程的实际应用提供了有效的实施方案。
4．从模式分类的角度对结构的损伤位置和损伤程度进行识别，其核心问题就是如何合理设计分类器。本文研究了近邻法、判别分析、人工神经网络(BP神经网络、RBF神经网络)三种分类器的具体算法，并分析了它们在结构损伤识别中各自的优势和局限性。
5．多重子步法是解决复杂结构损伤识别问题的有效途径，对结构进行区域划分是多重子步法的基础工作。本文将模糊关系聚类和模糊C均值聚类用于损伤区域的划分中，提出了基于优化动力指纹库的软分区方法。这相当于对优化特征库进行重组，使动力指纹从特征和模式两个不同角度均进行了优化，降低了损伤定位的难度，提高了损伤识别的精度。
6．研究了连续梁桥损伤识别过程中基本特征库的构建、灵敏度分析、特征库的优化、分类器的设计等相关问题的程序实现方法，并以MATLAB为平台编制相应的计算程序。以某三跨混凝土连续箱梁桥为例，验证了本文理论的正确性和可行性。
In recent decades, the development of structural damage identification approaches has been accelerating in the fields of civil and aerospace structures. But most of the approaches faced with a number of practical challenges when applied to large structures. There are many problems required to be solved. Because the damage identification based on dynamic test data has latent virtues of long-range and on-line, the dynamical damage identification attracts great attention. In the first content of this thesis, the state-of-art of structural damage identification is depicted. And then the foundational issues of dynamic fingerprints are researched systemically. The main research work is summarized as follows:
1. Dynamic fingerprints in the field of damage identification are generalized and classified. They are grouped into four categories: transfer property dynamic fingerprints, complex function dynamic fingerprints, transfer curvature dynamic fingerprints, and character parameter dynamic fingerprints. The computation methods and applicability of dynamic fingerprints are summarized systemically.
2. The anti-jamming capability of dynamic fingerprints is researched. At first the noise source of mode parameters is analyzed, and the idealization noise expressions are brought forward. On the basis of probability theory, the noise expressions of dynamic fingerprints are deduced. The damage sensitiveness of dynamic fingerprints is researched based on system sensitiveness theory. In order to provide the definite quantity index for feature selection, the comprehensive performance evaluation criteria for anti-jamming capability of dynamic fingerprints is defined.
3. According to feature selection and feature extraction technology in the filed of pattern recognition, the foundation feature storage is transformed with the proper means into the optimization feature storage. And the severability of the optimization feature storage will be improved. The pertinence analysis, genetic algorithm, principal component analysis, fisher discriminant analysis and three spectra analysis technology are researched for feature selection and feature extraction. And the optimization strategies of the foundation feature storage are advanced and provide the effective implementation for the practical application.
4. The structural damage location and damage extent are identified based on pattern classification. Near neighbor method, discriminant analysis method, artificial neural networks (Back-Propogation neural networks, Radial Basis Function neural networks) are researched, and their advantages and disadvantages are analyzed.
5. The multistage damage identification method is an effective ways for complex structures, and sub-area's partition is a foundational work. According to fuzzy relation clustering and fuzzy C means clustering, the soft sub-area's partition method is advanced based on the optimization feature storage. It is corresponded with recombining of the optimization feature storage. This method optimizes dynamic fingerprints from feature and pattern, and reduces the difficulty and heightens the precision of structural damage identification.
6. The plan of program design for structural damage identification of continuous girder bridge is researched. The main content includes building of the foundation feature storage, sensitiveness analysis, optimization of the feature storage, design of classification methods and so on. The corresponding software system is developed based on MATLAB. Finally, the correctness and feasibility of the presented methodology are demonstrated by a three spans continuous box-girder bridge.
引文
[1] Parag C. Das. Safety of bridge. Thomas Telford Publishing, 1996.
[2] Ou Jin-Ping, Li Hui. Recent advances on research and practical application of structural control and structural health monitoring in mainland China. The Proceeding of 4th China-Japan-US Symposium on Structural Control and Monitoring, 2006, 13～29.
[3] 黄方林，王学敏，陈政清．大型桥梁健康监测研究进展．中国铁道科学，2005，26(2)：1～7．
[4] Zong Zhou-hong, Wang T L, Huang D Z, Zheng Zhen-fei. State-of-theart report of bridge health monitoring. Journal of Fuzhou University (Natural Science), 2002,30(2):127～146.
[5] Farrar, C.R., Baker, W.E., Bell, T.M., Cone, K.M., Darling, T.W, Duffey, T.A., Eklund, A., and Migliori, A. Dynamic Characterization and Damage Detection in the Ⅰ-40 Bridge over the Rio Grande. Los Alamos National Laboratory report LA-12767-MS, 1994.
[6] Farrar, C.R., Sohn, H., Hemez, F.M., Anderson, M.C., Bement, M.T., Cornwell, P.J., Doebling, S.D., Lieven, N., Robertson, A.N., and Schultze, J.F. Damage Prognosis: Current Status and Future Needs. Los Alamos National Laboratory report, LA-14052-MS, 2003.
[7] 姚振纲，刘祖华．建筑结构试验．同济大学出版社，1996．
[8] Rytter, A. Vibration Based Inspection of Civil Engineering Structures. Ph.D. Dissertation, Dept. of Building Technology and Structural Eng., Aalborg University, 1993.
[9] 王登刚．非线性反演算法及其应用研究．大连理工大学博士学位论文，2001．
[10] Hoon Sohn, Charles R. Farrar, Francois M. Hemez, Devin D. Shunk, Daniel W. Stinemates, and Brett R. Nadler. A Review of Structural Health Monitoring Literature: 1996-2001. Los Alamos National Laboratory Report. LA-13976-MS, 2003.
[11] Liu Pei-ling, Lin Hwei-tser. Direct identification of non-uniform beams using static strains. Int. J. Solids Structures, 1996, 33(19): 2775～2787.
[12] Hajela P., Soeiro F.J. Recent developments in damage detection based on system identification methods. Struct. Optimization, 1990, 2:1～10.
[13] M.R. Banan, K.D. Hjelmstad. Parameter estimation of structures from static response. Ⅰ: Computational aspects. Journal of Structural Engneering, 1994, 120(11): 3243～3258.
[14] M.R. Banan, K.D. Hjelmstad. K. D. Parameter estimation of structures from static response. Ⅱ: Numerical simulation studies. Journal of Structural Engneering, 1994, 120(11): 3259～3283
[15] K.D. Hjelmstad, S. Shin. Damage detection and assessment of structure from static response. Journal of engineering mechanics, 1997, 6:568～576.
[16] Sanayei M., Michael J. Saletnik. Parameter estimation of structure from static strain measurements. Ⅰ: Formulation. Journal of Structural Engneering, 1996, 122(5):555～562.
[17] Sanayei M., Michael J. Saletnik. Parameter estimation of structure from static strain measurements. If: Error sensitivity. Journal of Structural Engneering, 1996, 122(5):563～572.
[18] Ling Zhao. Structure Health Monitoring and Damage Identifiction Using Best Appriximated Dead Load Stress Redistribution. Ph.D. Dissertation. The University of Delaware, 2004.
[19] 崔飞．桥梁参数识别与承载能力评估．上海，同济大学博士学位论文，2000．
[20] 蒋华．基于静力测试数据的桥梁结构损伤识别与理论评定理论．成都，西南交通大学博士学位论文，2005．
[21] Hajela P., Soeiro F. J. Structural damage detection based on static and modal analysis. AIAA J., 1989, 28(6): 1110～1115.
[22] Oh B. H., Jung B. S. Structural Damage Assessment with Combined Data of Static and Modal Tests. Journal of Structural Engneering, 1998, 124(8): 956～965.
[23] 张启伟．桥梁结构模型修正与损伤识别．上海，同济大学博士学位论文，1999．
[24] Vanlanduit S., Parloo E., Guillaume P. Combined damage detection techniques. Journal of Sound and Vibration, 2003, 266(4): 815～831.
[25] 李秀梅，崔飞，林春姣，谢开仲．基于振动与静载试验的桥梁结构损伤识别法．中南公路工程，2005，30(2)：23～26．
[26] 张清华，李乔等．斜拉桥结构损伤识别的概率可靠度法．铁道学报，2005，27(3)：71～75．
[27] 陈孝珍．基于静态测量数据的桥梁结构损伤识别研究．华中科技大学博士学位论文，2006．
[28] 李国强，李杰．工程结构动力检测与应用．科学出版社，2002．
[29] HoshiyaM, MaruymaO. Identification of running load and beam system. J. Eng. Mech., 1992, 113(6):813～824.
[30] Hjelmstad K D, Banan Mo R and Banan Ma R. Time-domain parameter estimation algorithm for structures Ⅰ: Computat ion aspects. J. Eng. Mech., 1995, 121(3):424～434.
[31] Banan Mo R, Banan Ma R and Hjelmstad K O. Time-domain parameter estimation algorithm for structures Ⅱ: Numerical simulation studies. J. Eng. Mech., 1995, 121(3):435～447.
[32] Wang D , Haldar A. Element level system Identification with unknown input. J. Eng. Mech., 1994, 120(1): 159～176.
[33] Wang D, Haldar A. System identification with limited observation and without input. J. Eng. Mech., 1997, 123(5):504～511.
[34] Sergio H.S. Carneiro. Modal-based Vibration Diagnostic of Crack Beams in the Time Domain. Ph.D. Dissertation, Virginia Polytechnic Institute and State University, 2000.
[35] 李杰，陈隽．未知输入条件下的结构物理参数识别研究．计算力学学报，1999，16(1)：32～40．
[36] 李杰，陈隽．部分输入未知时求解动力复合反演问题的补偿算法．计算力学学报，2002，19(3)：310～313．
[37] 李杰，赵昕．结构时域识别的超单元法．振动工程学报，2005，18(3)：30～ 35．
[38] 谢献忠，易伟建，刘锡军，禹见达．非线性时域识别方程的不适定性与正则化方法研究．振动与冲击，2006，25(5)：120～123．
[39] Mark J.S. Detecting structural damage using transmittance function. Proceedings of 15th IIVIAC, Florida, 1997, 638～644.
[40] Sampaio R.P.C, Mala N.M.M, Silva J. M.M. Damage detection using the frequency response function curvature methods. Journal of Sound and vibration, 1999, 226(5): 1029～1042.
[41] Lee U., Shin J.A. frequency response function-based structural damage identification method. Computers and Structures, 2002, 80 (2): 117～132.
[42] Park N., Park Y S. Damage detection using spatially incomplete frequency response functions. Mechanical Systems and Signal Processing, 2003, 17(3): 519～532.
[43] TAMAS ROBERT LISZKAI, Modern Heuristics in Structure Damage Detection Using Frequency Response Function. A dissertation of Doctor of Philosophy, Texas A&M University, 2003.
[44] Doebling S. W., Farrar C. R., Prime M. B., et al. Damage identifycation and health monitoring of structural and mechanical systems from changes in Their Vibration Characteristics: A literature review. USA: Los Alamos national laboratory, 1996, LA-10370-MS.
[45] 张清华．基于概率可靠度的结构损伤识别理论研究及应用．成都，西南交通大学博士学位论文，2006．
[46] 袁颖．桥梁结构损伤识别的相关问题研究．大连理工大学博士学位论文，2006．
[47] Baruch M., Bar Itzhack I. Y. Optimal weighted orthogonalization of measured modes. AIAA J., 1978, 16(4): 346～351.
[48] Chen J. C., Garba J. A. Analytical model improvement using modal test results. AIAA J., 1980, 18(6): 684～690.
[49] Kabe A. M. Stiffness matrix adjustment .using mode data. AIAA J., 1985, 23(9): 1431～1436.
[50] Kammer D. C. Optimal approximation for residual stiffness in linear system identification. AIAA J., 1988, 26(1): 104-112.
[51] Smith S. W. Iterative use of direct matrix updates: connectivity and convergence. Proc, of 33rd AIAA Structures, Structural Dynamics and Materials Conference, 1992, 1797—1806.
[52] Kaouk M. , Zimmerman D. C. Structural damage assessment using a generalized minimum rank perturbation theory. AIAA J., 1994, 32(4): 836-842.
[53] Zimmerman D C, Kaouk M. Structural damage detection using a minimum rank update theory. Journal of Vibration and Acoustics, 1994, 116:222-230.
[54] Kaouk M., Zimmerman D. C. Structural health assessment using a partition model update technique. Proc, of 13th International Modal Analysis Conf., 1995, 1673—1679.
[55] Doebling S. W. Damage detection and model refinement using elemental stiffness perturbations with constrained connectivity. Proc, of the AIAA/ASME/AHS Adaptive Structures Forum, 1996, 360— 370.
[56] Haug E. F., Choi K. K. Structural design sensitivity analysis with generalized global stiffness and mass matrices. AIAA J., 1984, 22(9): 1299-1303.
[57] N. Stubbs, T. H. Broome, R. Osegueda. Nondestructive construction error detection in large space structures. AIAA J. , 1990, 28 (1): 148-152.
[58] Sanayei M., Onipede O., Babu S. R. Selection of noisy measurement locations for error reduction in static parameter identification. AIAA J., 1992, 30(9): 2299-2309.
[59] Hemez F. M. Theoretical and experimental correlation between finite element models and modal tests in the context of large flexible space structures. Ph. D. Dissertation, Dept. of Aerospace Enginee ring Science, University of Colorado, 1993.
[60] Alvin K F. Finite element model update via Bayesian estimation and minimization of dynamic residuals. AIAA Journal, 1997, 35(5): 879— 886.
[61] Messing A, Williams E J, Contursi T. Structural damage detection by a sensitivityand statistical-based method. Journal of Sound and Vibration, 1998, 216(5):791-808.
[62] Cherki A, Lallemand B, Tison T, et al. Improvement of analytical model usinguncertain test data. AIAA Journal, 1999, 37(4):489—495.
[63] Zimmerman D. C., Kaouk M. Eigenstructure assignment approach for structural damage detection. AIAA Journal, 1992, 30(7): 1848—1855.
[64] Mohamed Kaouk. Structural Damage Assessment and Finite Element Modal Refinment Using Measured Modal Data. Ph. D. Dissertation, University of Florida, 1993.
[65] Lim T. W., Kashangaki T. A. L . Structural damage detection of space truss structure using best achievable eigenvectors. AIAA J., 1994, 32(5): 1049-1057.
[66] Lim T. W. Structural damage detection of a planar truss structures using a constrained eigenstructure assignment. Proc, of the 35th AIAA/ASME/ASCE/AHS/ASC Structures. Structural Dynamics and Materials Conf., 1994, 336—346.
[67] Lim T. W. Structural damage detection using a constrained eigenstructure assignment. Journal of Guidance, Control, and Dynamics, 1995, 18(3): 411-418.
[68] Kiddy J., Pines D. Eigenstructure assignment technique for damage detection in rotating structures. Proc, of the 39th AIAA/ASME/ ASCE/AHS/ASC Structures. Structural dynamics and materials Conf. 1998, 3337-3346.
[69] Wong C N, Chen J C, To W M. Perturbation method for structural damage detectionof multistory buildings. Proceedings of the 7th International Modal Analysis Conference, Las Vegas, Nevada, 1989, 1:87—94.
[70] Li C, Smith S W. A hybrid approach for damage detection in flexible structures. Proceedings of the 35th AIAA/ASME/ASCEIAHS/ASC Structures. Structural Dynamics and Material Conference. 1994, 285—295.
[71] Dos Santos J M C, Zimmerman D C. Structural damage detection using minimum rank update theory and parameter estimation. Proceedings of the AIAA/ASME/AHS Adaptive Structures Forum, 1996, 168～175.
[72] Kim H M, Bartkowicz T J. A two-step structural damage detection approach with limited instrumentation. Journal of Vibration and Acoustics, 1997, 119(2):258～264.
[73] James Q, Zimmerman D C, Cao T. Development of a coupled approach for structural damage detection with incomplete measurements. AIAA Journal. 1998, 36(12):2209～2217.
[74] Shi Z Y, Law S S, ZhangLM. Structural damage detection from modal strain energy changes. Journal of Engineering Mechanics, 2000, 126(12):1216～1223.
[75] Shie Qian, Dapang Chen. Joint Time-Frequency Analysis. IEEE Signal Processing Magazine, 1999, 16(2):53～67.
[76] Leon Cohen. Time-Frequency Distributions—A Review. Proceedings of the IEEE, 1989, 77 (7):941～981.
[77] Norden E, Huang Z S, Steven R, Long, et al. The Empirical mode Decomposition and the Hilbert Spectrum for Nonlinear and Non-Stationary Time Series Analysis. Proc. R. Soc. A, 1998, 454: 903～995.
[78] 连海宁．傅立叶、小波及希尔波特—黄变换在地震工程领域的应用研究．中国地震局工程力学研究所硕士学位论文，2004．
[79] 谭冬梅，姚三，瞿伟廉．振动模态参数识别综述．华中科技大学学报(城市科学版)，2002，19(3)：73～78．
[80] 王萍，扬培龙，罗颖昕译，Andrew R．Webb著．Statistic Pattern Recognition．电子工业出版社，2004．
[81] 徐扬，秦克云，刘军，等．模糊模式识别及其应用．西南交通大学出版社，1999．
[82] 杨光正，吴岷，张晓莉．模式识别．中国科学技术大学出版社，2001．
[83] 舒宁，马洪超，孙和利．模式识别的理论与方法．武汉大学出版社，2004．
[84] 虞和济，陈长征等．基于神经网络的智能诊断．冶金工业出版社，2000．
[85] Garcia, G., Stubbs, N. Application and Evaluation of Classifi- cation Algorithms to a Finite Element Model of A Three-Dimensional Truss Structure for Nondestructive Damage Detection. Smart Systems for Bridges, Structures, and Highways, Proceedings of SPIE, 1997, 3, 043:205～216.
[86] Sohn, H., and Farrar, C. R. Statistical Process Control and Projection Techniques for Damage Detection. European COST F3 Conference on System Identification and Structural Health Monitoring, Madrid, Spain, 2000, 105～114.
[87] 邱洪兴，蒋永生．古塔结构损伤的系统识别Ⅰ：理论．东南大学学报(自然科学版)，2001，31(2)：81～85．
[88] 邱洪兴，蒋永生．古塔结构损伤的系统识别Ⅱ：应用．东南大学学报(自然科学版)，2001，31(2)：81～85．
[89] Worden, K., Lane, A.J. Damage Identification Using Support Vector Machines. Smart Materials and Structures, 2001, Vol. 10: 540～547.
[90] 陈理渊，黄进．基于支持向量机的电机转子断条故障诊断．电工技术学报，2006，21(8)：48～52．
[91] Xie Jian hong. Application of Hilbert Transform and LS-SVMto Active Damage Monitoring for Composite Materials. The Proceeding of 4th China-Japan-US Symposium on Structural Control and Monitoring, 2006.
[92] 刘龙，孟光．基于曲率模态和支持向量机的结构损伤位置两步识别方法．工程力学，2006，23(增刊Ⅰ)：25～39．
[93] 刘龙，孟光．基于支持向量机和模态频率的结构损伤诊断．机械强度，2006，28(3)：349～352．
[94] 刘龙，孟光．基于支持向量机的结构损伤程度识别研究．强度与环境，2005，32(4)：12～16．
[95] 刘龙，盂光．支持向量回归算法在梁结构损伤诊断中的应用研究．振动与冲击，2006，25(3)：99～100．
[96] Mc Culloch W.W and Pitts W.A. Logic calculus of the ideas imment in neurons activity. Bulletin of Mathematics Biophysics, 1943, (5): 115～133.
[97] 姜绍飞．基于神经网络的结构优化设计与损伤识别．科学出版社，2002．
[98] Adeli H. Perceptron learning in engineering design. Micro-computer in civil Engineering, 1989, (4):247～256.
[99] Furuta H. A fuzzy expert system for damage assessment using genetic algorithms and neural networks. Microcomputer in civil Engineering, 1996, (11):37～45.
[100] Yen G G. Identification and control large structures using neural networks. Computers & structures. 1995, 52(5):859～870.
[101] 姜绍飞．神经网络在结构工程中的应用．哈尔滨建筑大学博士后研究报告，1999．
[102] 赵振宇等．模糊理论和神经网络的基础与应用．北京，清华大学出版社，1996．
[103] X. Wu, J. Ghaboussi, J. H. Garrett. Use ofneural networks in detection of structural damage. Computers&Structures. 1992, 42(2):649～659.
[104] M.F. elkordy, K.C. Chang, G.C. Lee. Neural networks trained by analytically simulated damage states. Journal of Computing in Civil Engineering, 1993, 7(2):130～145.
[105] H.M. Chen, et al., Neural network for structure dynamic model identification. Journal of Engineering Mechanics, 1995, 121 (12): 1377～1381.
[106] M.J. Palakal, et al., Intelligent computational methods for corrosion damage assessment . AIAA. J., 2001, 39(10):1936～1943.
[107] Soheil Saadat. Structure Health Monitoring and Detection of Progressive and Existing Damage Using Artificial Neural Networks-based System Identification. Ph.D. Dissertation, North Carolina State University, 2003.
[108] Hongpo Xu. Application of Artificial Neural Networks in Vibrationbased Damage Identification. Ph.D. Dissertation, Carleton University, Ottawa Canada, 2005.
[109] 王柏生，丁皓江，倪一清、高赞明．模型参数误差对神经网络进行结构损伤识别的影响．土木工程学报，2000，33(1)：50～55．
[110] 王柏生，倪一清，高赞明．用概率神经网络进行结构损伤位置识别．振动工程学报，2001，14(1)：60～64．
[111] 姜绍飞，刘明，倪一清，高赞明．大跨悬索桥损伤定位的自适应概率神经网络研究．土木工程学报，2003，36(8)：75～78．
[112] 孙宗光，倪一清，高赞明，丁皓江．基于斜拉索振动测量与神经网络技术的斜拉桥损伤位置识别方法．工程力学，2003，20(3)：27～30．
[113] 孙宗光，高赞明，倪一清．基于神经网络的桥梁损伤位置识别．工程力学，2004，21(1)：42～47．
[114] 孙宗光，高赞明，倪一清．基于神经网络的损伤构件及损伤程度识别．工程力学，2006，23(2)：18～22．
[115] 马祥森，史治宇．基于GA2BP神经网络的结构损伤位置识别．振动工程学报，2004，17(4)：452～457．
[116] 朱宏平，千力．利用振动模态测量值和神经网络方法的结构损伤识别研究．计算力学学报，2005，22(2)：193～196．
[117] 汤凯，刘济科．基于人工神经网络的复杂结构模态匹配．振动与冲击．2006，25(1)：42～46．
[118] Staszewski W.J. Identification of Damping in Mdof Systems Using Time-Scale Decomposition. Journal of Sound and Vibration, 1997, 203(2):283～305.
[119] Ghanem R, Romeo F. A Wavelet-Based Approach for the Identi- fication of Linear Time-Varying Dynamical Systems. Journal of Sound and Vibration, 2000, 234(4):555～576.
[120] Joseph Lardies, Stephane Gouttbroze. Identification of Modal Parameters Using the Wavelet Transform. International Journal of Mechanical Sciences. 2002, 44:2263～2283.
[121] Kijeswski T, Kareem A. Wavelet Transform for System Identification in Civil Engineering Computer Aided Civil and Infrastructure Engineering, 2003, 18:339～355.
[122] Zhang Z Y, Hua H X, Xu X Z, Huang Z. Modal Parameter Identi- fication through Gabor Expansion of Reponse Signals. Journal of Sound and Vibration, 2003, 266(5):943～955.
[123] 续秀忠，张志谊，华宏星．应用时频分析方法辨识时变系统的模态参数．振动工程学报，2003，16(6)：358～362．
[124] H.P. Yin, D. Duhamel, P. Argoul. Natural frequencies and damping estimation using wavelet transform of a frequency response function. Journal of Sound and Vibration, 2004, 271:999～1014.
[125] 高宝成，时良平等．基于小波分析的简支梁裂缝识别方法研究．振动工程学报，1997，10(1)：81～85．
[126] K.M. Liew, Q, Wang, Application of theory for crack indentifica- tion in structures. Journal of Engineering Mechanics, 1998,124(2): 152～157.
[127] Zhou Z, Noori M, Amand R St. Wavelet-Based Approach for Structural Damage Detection. Journal of Engineering Mechanics, 2000,126(7): 677～683.
[128] 丁幼亮，李爱群，韩晓林．基于小波包分析的结构实时损伤报警数值研究．东南大学学报(自然科学版)，2003，33(5)：643～646．
[129] Yang J N, Lei Y, Lin S, Huang N. Hilbert-Huang Based Approach for Structural Damage Detection. Journal of Engineering Mechanics, 2004, 130(1): 85～95.
[130] 郭健，孙炳楠．基于小波变换的桥梁健康监测多尺度分析．浙江大学学报(工学版)，2005，39(1)：115～120．
[131] Zheng Li, Shuman Xia, Jun Wang, Xianyue Su .Damage detection of cracked beams based on wavelet transform. International Journal of Impact Engineering, 2006, 32:1190～1200.
[132] Bonato P, Ceravolo R, Stefano A De, Knafilitz M. Bilinear Time-Frequency Transformations in the Analysis of Damaged Structures. Mechanical Systems and Signal Processing, 1997, 11 (4):509～527.
[133] Z. Sun, C.C. Chang, Structrue Damage assessment Based on Wavelet Packet Transform. Journal of structure Engineering, 2002, 128(10): 1354～1361.
[134] L.H. Yam, Y.J. Yan, J.S. Jiang, Vibration-based damage detection for composite structures using wavelet transform and neural network identification. Composite Structures, 2003, 60:403～412.
[135] 郭健．基于小波分析的结构损伤识别方法研究．杭州，浙江大学博士学位论文，2004．
[136] 于建华，谢用久，魏泳涛．高等结构动力学．四川大学出版社，2001．
[137] 吴业森，罗明廉．随机振动．机械工业出版社，1988．
[138] 胡志强，法庆衍，洪宝林，等．随机振动试验应用技术．中国计量出版社，1996．
[139] 王利恒，周锡远，阎维明．用锤击试验反应最大值检测钢筋混凝土简支梁桥结构损伤程度的试验研究．振动与冲击，2006，25(1)：90～94．
[140] 龚柄年，郝锐坤，赵宁．钢—混凝土结合结构模型动力特性的试验研究．建筑结构学报，1995，16(3)：37～42．
[141] 唐委笑，梁志强，郑效忠．模态参数识别的时域新方法及其应用．振动、测试与诊断，1998，18(3)：190～196．
[142] 张芳银，藩家英，程庆国，黄剑源．STD时域模态参数识别法的用户参数选择．中国铁道科学，1996，17(2)：1～10．
[143] 周传荣，赵纯生．机械振动参数识别及其应用．北京，科学出版社，1989．
[144] 姚志远．大型工程结构模态参数识别的理论和方法研究．东南大学博士学位论文，2004．
[145] Liu K. Modal parameter estimation using the state space method. Journal of Sound and Vibration, 1996, 197(4):387～402.
[146] 张笑华，任伟新，禹丹江．结构模态参数识别的随机子空间法．福州大学学报，2005，33(增刊)，46～49．
[147] 黄方林，何旭辉，陈政清，等．随机减量法在斜拉桥模态参数识别中的应用．机械强度，2002，24(3)：331～334．
[148] 欧进萍，何林，肖仪清．基于ARMA模型和自由振动提取技术的海洋平台结构的参数识别．应用数学和力学，2003，24(4)：398～404．
[149] 藩立登，藩仰东．系统辨识与建模．化学工业出版社，2004．
[150] 欧进平，何林，肖仪清．基于ARMA模型和自由振动提取技术的海洋平台结构参数识别．应用数学与力学，2003，24(4)：397～404．
[151] 姚志远，汪风权，刘艳．工程结构模态的连续型随机子空间分解识别方法．东南大学学报，2004，34(3)：382～385．
[152] 樊可清，倪一清，高赞明．改进随机子空间系统辨识方法及其在桥梁状态监测中的应用．中国公路学报，2004，17(4)：70～73．
[153] 任伟新．环境振动系统识别方法的比较分析．福州大学学报，2001，29(6)：80～85．
[154] 刘洋，田石柱．基于随机子空间的结构参数识别及振动台试验验证．地震 工程与工程振动，2004，24(2)：111～117．
[155] 徐良，江见鲸，过静珺．随机子空间识别在悬索桥试验模态分析中的应用．工程力学，2002，19(4)：46～48．
[156] Piet Vandaele, Marc Moonen. A stochastic subspace algorithm for blind channel identification in noise fields with unknown spatial covariance. Signal Processing, 2000, 357～364.
[157] J.B. Bodeux, J.C. Golinval. Modal Identification Damage Detection Using The Data-driven Stochastic Subspace and Armav Methods. Mechanical Systems and Signal Processing, 2003, 17(1):83～89.
[158] Bart Peeters, Guido De Roeck. Reference-based Stochastic Subspace Identification for Ooutput-only Modal Analysis. Mechanical Systems and Signal Processing, 1999, 13(6):855～878.
[159] 张子华．结构自由衰减振动的时域识别．中国公路学报，1994，7(2)：44～51．
[160] 马宏伟，杨桂通．结构损伤探测的基本方法和研究进展．力学进展，1999，29(4)：513～527．
[161] Stubbs N., Osegueda R. Global nondestructive damage evaluation in solids. Modal Analysis, 1990, 5(2):67～69.
[162] 张东利，李霆，孙锡龙．利用固有频率特征量诊断混凝土结构损伤位置．测试技术学报，2003，17(3)：265～269．
[163] Xia Y, Hao H. Statistical damage identification of structures with frequency. Journal of Sound and Vibration, 2003, 263(4): 853～870.
[164] 谢峻，韩大建．一种改进的基于频率测量的结构损伤识别方法．工程力学，2004，21(1)：21～25．
[165] P. Cawley, R.D. Adams. The lacation of defects in structures from measurements of natural frequencies. J. Strain Anal., 1979, 14(2): 49～57.
[166] Liu P-L. Identification and damage detection of trusses using modal data. Journal of structrure Engineering, 1995, 121:599～608.
[167] Mayes, R. L. Error localization using mode shapes - an application to a two link robot arm. Proc. 10th International Modal Analysis Conference, 1992, 886～891.
[168] Rizos, P. F., N. Aspragathos, and A. D. Dimarogonas. Identification of crack location and magnitude in a cantilever from the vibration modes. Journal of Sound and Vibration, 1990, 138(3):381～388.
[169] 杜思义，陈淮．基于应变模态法识别刚架桥梁的损伤．世界地震工程，2003，19(2)：112～115．
[170] 王文静，刘志明，缪龙秀．基于试验模态的结构应变模态分析．北方交通大学学报，2000，24(4)：20～23．
[171] 邓焱，严普强．梁及桥梁应变模态的与损伤测量的新方法．清华大学学报(自然科学版)，2002，40(11)：123～127．
[172] 姜增国，张桢．结构损伤检测类MAC应变频响函数识别指标的研究．交通科技，2006，1，7～9．
[173] 张刚刚，徐岳．桥梁结构损伤识别的动力指纹分析方法．中外公路，2005，25(2)：61～63．
[174] Zhao J, De Wolf J T. Sensitivity study for vibrational parameters used in damage detection. Journal of Structural Engineering, 1999, 125:410～416.
[175] 綦宝晖，邬瑞锋，蔡贤辉等．一种桁架结构损伤识别的柔度阵法．计算力学学报，2001，18(1)：42～46．
[176] Toksoy T, Aktan A E. Bridge-condition assessment by modal flexibility. Experimental Mechanics, 1994, 34:271～278.
[177] 秦仙蓉，张令弥，顾明，等．改进的基于模态参数的结构计算模型修正算法．同济大学学报，2002，30(11)：1295～1299
[178] 孙国，顾元宪．连续梁结构损伤识别的改进柔度阵方法．工程力学，2003，20(4)：50～54．
[179] A. K. Pandey, M. Biswas. Damage detection in structures using changes in flexibility. J. Sound and Vibration, 1994, 169(1): 3～17.
[180] Zhang, Z. and A.E. Atkan. The damage indices for constructed facilities. Proc. of the 13th International Modal Analysis Conference, 1995,1520～1529.
[181] Jay Ching Chen, John A. Garba. On-orbit damage assessment for large space structures. AIAA J., 1988, 26(9): 1118～1126.
[182] 陶恒亮．频率平方变化比法和小波变换在压力管道损伤识别中的应用研 究．大连理工大学硕士学位论文，2001．
[183] 张杨，李国强．通用频率指纹库在固结梁损伤定位中的应用．建筑科学与工程学报，2005，22(4)：40～43．
[184] Hearn G., Testa R.B. Modal analysis for damage detection in structures. Structural Engineering, 1991, 117(10):3042～3063.
[185] 林立香，腾海文，霍达，等．基于曲率模态比值的城市公路桥梁损伤识别．河南科学，2005，23(6)：896～899．
[186] 常军．曲率模态识别桁架梁损伤位置方法研究．昆明理工大学学报，2005，30(6)：57～59．
[187] J. Chance, G. R. Tomlinson and K. Worden. A simplified approach to the numerical and experimental modeling of the dynamics of a cracked beam. Proc. of the 12th International Modal Analysis Conference, 1994, 778～785.
[188] A.K. Pandey, M. Biswas, M.M. Samman. Damage detection from changes in curvature mode shapes. J. Sound and Vibration, 1991, 145(2): 321～332.
[189] 邓焱．桥梁动态测试技术与系统研究．北京，清华大学博士学位论文，2000．
[190] 曹晖，Michael I．Friswell．基于模态柔度曲率的损伤检测方法．工程力学，2006，23(4)：33～38．
[191] WU DI. Vibration--Based Structural Assessment With Damage Detection Oriented Models, A dissertation of Doctor of Philosophy. Hong Kong Polytechnic University, 2004.
[192] Zhou. L., M. Sin. Damage detection and assessment in fiber reinforced composite structures with embedded fiber optic sensors review. Smart materials and structures, 2002, (11):925～939.
[193] 欧进萍，周智，武湛军，等．黑龙江呼兰河大桥的光纤光栅智能监测技术．土木工程学报，2004，37(1)：45～64．
[194] 濮卫．基于光纤光栅监测技术的混凝土结构损伤识别试验研究．森林工程，2004，20(6)：15～17．
[195] 张丹，施斌，吴智深，等．BOTDP分布式光纤传感器及其在结构健康监测中的应用．土木工程学报，2003，36(11)：83～87．
[196] 刘沐宇，袁卫国．光纤传感器在桥梁健康监测系统中的应用研究．中南公路工程，2004，29(1)：108～111．
[197] 王丹生，朱宏平．光栅传感器在桥梁工程中的应用现状．世界桥梁，2002，3：49～51．
[198] 贺银芝，沈松，应怀樵，等．小波包分解及其能量谱在发动机连杆轴承故障诊断中的应用．振动工程学报，2001，14(1)：72～75．
[199] 袁慎芳，陶宝祺，朱晓荣，等．应用小波分析及主动监测技术的复合材料伤监测．材料工程，2001，(2)：43～46．
[200] Amaravadi V, Rao V, Kovai L R. Structural health monitoring using wavelet transforms. P roceedings of SPIE. Newport Beach, California, 2001, 258～269.
[201] Yah Y J, Yam L H. Online detect ion of crack damage in composite plates using embedded piezoelectric actuator sensors and wavelet analysis. Composite structures, 2002, 58(1):29～38.
[202] 郭健，陈勇，孙炳楠，楼文娟．基于多传感器信息融合的结构损伤识别研究．振动工程学报，2005，18(2)：155～161．
[203] 丁幼亮，李爱群，缪长青．大跨桥梁结构损伤预警的基本原理与方法．防灾减灾工程学报，2005，25(2)：140～146．
[204] Kunihiko Tanaka, Alan R. Hargens. Wavelet packet transform for R-R interval variability Medical. Engineering & Physics, 2004, (26): 313～319.
[205] Mizuno Yusuke, Monroig Evan, Fujino Yozo. Wavelet decomposition based approach for damage detection of civil structures. Safety and durability of structure. Zhejiang University Press, 2006, 117～123.
[206] 王步宇．基于分形的结构损伤检测方法．振动与冲击，2005，87～91．
[207] 曹茂森，任青文，史立红．小波一分形联合的结构损伤无损振动诊断．实验力学，2004，19(3)：359～366．
[208] 秦卫阳，孟光．采用小波方法计算关联维数．机械科学与技术，2000，19(6)：925～926．
[209] G. Wornell, et al., Estimation of fractal signal from noisy measurements using wavelet. IEEE Trans, SP-40(4), 1992, 611～623.
[210] 徐玉秀，原培新，杨文平．复杂机械故障诊断的分形与小波方法．机械工业出版社，2003．
[211] 刘彬，王霄，谢平．多重分形在复杂机械系统故障诊断中的应用．复杂系统与复杂性科学，2005，11(2)：66～70．
[212] 曹茂森．基于动力指纹小波分析的结构损伤特征提取与辩士基本问题研究．河海大学博士学位论文，2005．
[213] 李兆霞，李爱群．大跨桥梁结构以健康监测和状态评估为目标的有限元模拟．东南大学学报(自然科学版)，2003，33(5)：562～572．
[214] 杨茀康．结构动力学．人民交通出版社，1987．
[215] Savaidis G, Vormwald M. Hotspot stress evaluation of fatiguein welded structural connections supported by finite element analysis. International Journal of Fatigue, 2000, 22(2):85～91.
[216] Tsou P., Shen M. H. H. Structural damage detection and identification using neural networks. AIAA J, 1994, 32(1):176～183.
[217] Szewczyk P. Z., Hajela P. Damage detection in structures based on feature- sensitive neural networks. Journal of Computing in Civil Engineering, 1994, 8 (2):163～178.
[218] Kirkegaard P., Rytter A. Use of neural networks for damage assessment in a steel mast. Proc. of the 12th International Modal Analysis Conference, 1994,1128～1134.
[219] Klenke S. E., Paez T. L. Damage identification with probabilistic neural networks. Proc. of the 14th International Modal Analysis Conference, 1996, 99～104.
[220] Masri S. F., Nakamura M., Chassiakos A. G., Caughey T. K. Neural network approach to detection of changes in structural parameters. Journal of Engineering Mechanics, 1996,122(4):350～360.
[221] Marvala T. Damage identification using committee of neural networks. Journal of Engineering Mechanics, 2000,126(1):43～50.
[222] Yeung W. T., Smith J. W. Damage detection in bridges using neural networks for pattern recognition of vibration signatures. Engineering Structures, 2005, 27(5): 684～698.
[223] 刘文峰，柳春图，应怀樵．通过频率改变率进行损伤定位的方法研究．振动与冲击，2004，23(2)：28～30．
[224] Law S. S., Wu D., Shi Z. Y. Model updating of semirigid jointed structure using generic parameters. Journal of Engineering Mechanics, 2001,127(11): 1174～1183.
[225] 史治宇，罗绍湘，张令弥．结构破损定位的单元模态应变能变化率法．振动工程学报，1998，11(3)：356～360．
[226] 李学平，冯新，周晶．黄河胜利大桥动力测试和安全评估．世界地震工程，2005，21(3)：135～142．
[227] 庄军生．桥梁支座．中国铁道出版社，2000．
[228] 黄跃平，胥明，周明华．公路桥梁板式橡胶支座抗压弹性模量测试．橡胶工业，2006，53(9)：561～564．
[229] 薛素铎，庄鹏，李彬双．SMA-橡胶支座的力学性能试验研究．世界地震工程，2005，21(4)：10～15．
[230] 张启伟．斜拉桥正常运营条件下振动特性的变异性．同济大学学报，2002，30(6)：661～666．
[231] 李扬海，鲍卫刚，郭修武等．公路桥梁结构可靠度与概率极限状态设计．人民交通出版社，1997．
[232] 张建仁，刘扬，许福友等．结构可靠度理论及其在桥梁工程中的应用．人民交通出版社，2003．
[233] 何平．数理统计与多元统计．西南交通大学出版社，2004．
[234] 胡峰强，徐远明，陈艾荣．连续梁桥的动力特性测试与分析．结构工程师，2005，21(3)：15～18．
[235] 李惠彬，秦权，钱良忠．青马悬索桥的时域模态识别．土木工程学报，2001，35(5)：52～56．
[236] 陈宜言，许有胜，宗周红．九跨预应力混凝土连续梁的环境振动试验与模态分析福州大学学报(自然科学版)，2005，33(6)：782～792．
[237] 左小刚，宗周红．洪塘大桥六跨预应力连续梁的动力特性分析．福州大学学报(自然科学版)，2005，33(增刊)：249～253．
[238] 朱乐东，张之勇，张志成．香港汲水门大桥的模态识别，振动工程学报，1999，12(4)：504～512．
[239] Wei-Xin Ren, IssamE. Harik, George E. Blandford, M. Lenett, T.M. Baseheart. Roebling Suspension Bridge. Ⅱ: Ambient Testing and Live-Load Response. Journal of Bridge Engineering, 2004, 9(2): 119～126.
[240] James M.W. Brownjohn, Pin-Qi Xia. Dynamic Assessment of Curved Cable-Stayed Bridge by Model Updating. Journal of Structural Engineering, 2000, 126(2):252～260.
[241] A. Teughels, G. De Roeck. Structural damage identification of the highway bridge Z24 by FE model updating. Journal of Sound and Vibration, 2004, 278:589～610.
[242] 罗键．系统灵敏度理论导论．西北工业大学出版社．1990．
[243] 冯新，李国强，范颖芳．几种常用动力指纹的适应性研究．振动、测试与诊断，2004，24(2)：277～280．
[244] 李超，王金诺．结构系统广义可靠性及数值仿真．铁道学报，2004，26(3)：36～40．
[245] A. Bermanand E.J. Nagy. Improvement of a large analytical model using test data. AIAA Journal, 1983,21(8): 1168～1173.
[246] Farhat C., Hemez F. M. Updating finite element dynamic models using an element-by-element sensitivity methodology. AIAA J, 1993, 31(9):1702～1711.
[247] Lipkins J, Vandeurzen U. The Use of Smoothing Techniques for Structural Modification Applications. Leuven, Belgium: Proceedings of 12 International Seminar on Modal Analysis, S123, 1987.
[248] 汪晓虹，周传荣，徐庆华．结构分析模型的修正与振型扩充技术．东南大学学报(自然科学版)，2000，30(2)：143～147．
[249] 曾庆华．结构动力修改技术若干问题研究．南京航空航天大学博士学位论文，1989．
[250] 袁永新．用振动试验最优修正振型矩阵与柔度矩阵．华东船舶工业学院学报，2005，19(4)：32～35．
[251] 王小平，曹立明．遗传算法——理论、应用与软件实现．西安交通大学出版社，2002．
[252] 徐利治．现代数学手册——计算机数学卷．华中科技大学出版社，1999．
[253] 王欣，秦斌，阳春华，吴敏．基于混沌遗传混合优化算法的短期负荷环境 和经济调度．中国电机工程学报，2006，26(11：128～133．
[254] Dash M, et al. Feature selection for classification. Intelligent Data Analysis, 1997, 1～131.
[255] 李云，等．基于特征关联性的特征选择算法研究．微型机与应用，2004，(6)：58～60．
[256] 詹艳梅，曾向阳，等．基于粗糙集理论的目标特征选择方法，自然科学进展，2004，14(12)：1483～1487．
[257] Battiti R. Using mutual information for selecting feature in supervised neural net learning. IEEE Trans. Neural Networks, 1994, 5(4):537～550.
[258] NojunKwak, Chong-Ho Choi. Input feature select ion for classification problems. IEEE Trans. Neural Networks, 2002, 13(1): 143～159.
[259] 刘开第，薛俊峰，等．特征选择及常用算法．河北建筑科学技术学院学报，2004，21(4)：111～113．
[260] 边肇祺，张学工．模式识别．清华大学出版社，2000．
[261] 常传勇，周美立．系统相似度量中特征选择方法．机械工程师，2005，6：68～70．
[262] 沈清，汤霖．模式识别导论．国防科技大学出版社，1991．
[263] 余昆，倪海波，唐小兵．基于神经网络和遗传算法结合的桥梁结构损伤诊断．武汉理工大学学报，2006，309(2)：279～281．
[264] 候胜利，李应红，尉询楷．基于遗传规划和线性鉴别分析的故障特征提取模型及应用．推进技术，2006，27(3)：270～275．
[265] 吴大宏．基于遗传算法与神经网络的桥梁结构健康监测系统研究．成都，西南交通大学博士学位论文，2000．
[266] 武兆慧，张桂娟，刘希玉．基于模拟退火遗传算法的关联规则挖掘．计算机应用，2005，25(5)：1009～1011．
[267] Jeong II-Kwon, Lee Ju-Jang. Adaptive Simulated Annealing Genetic Algorithm for Control Applications. International Journal of Systems Science, 1996, 27(2):241～253.
[268] Bergy Paul K, Ragsdale Cliff T, noskoteMangesh. ASimulated Annealing Genetic Algorithm for the Electrical Districting Problem. Annals of Operations Research, 2003, 121:33～35.
[269] 吕军，冯博琴，李波．免疫遗传算法及其应用研究．微电子学与计算机，2005，22(6)：221～224．
[270] Coello Carlos A Coello, Cortes Nareli Cruz. Hybridizing A Genetic Algorithm with An Artificial Immune System for Global Optimization. Engineering Optimization, 2004, 36(5):607～634.
[271] 黄聪明，陈湘秀．小生境遗传算法的改进．北京理工大学学报，2004，24(8)：675～678．
[272] 班书昊，杨慧珠．小生境遗传算法在孔隙介质反演中的应用研究．石油勘探与开发，2005，32(2)：78～81．
[273] Wei Lingyun, ZhaoMei. A Niche Hybrid Genetic Algorithm for Global Optimization of Continuous Multimodal Functions. Applied Mathematics and Computation(NewYork), 2005, 160(3): 649～661.
[274] 王兴成，郑紫微．模糊遗传算法及其应用研究．计算机术语自动化，2000，19(2)：5～9．
[275] Yun Youngsu, Gen Mitsuo. Performance Analysis of Adaptive Genetic Algorithms with Fuzzy Logic and Heuristics. Fuzzy Optimization and Decision Making, 2003, 2(2):161～175.
[276] Pal Sankar K, Bhandari Dinabandhu. Genetic Algorithms with FuzzyFitness Function for Object Extraction Using Cellular Networks. Fuzzy Sets and Systems, 1994(2):129～139.
[277] Song Y H, Wang G S, Johns A T, et al. Improved Genetic Algorithms with Fuzzy Logic Controlled Crossover and Mutation. ICE Conference Publication, 1996, 427(1):140～144.
[278] 周晓，胡以华，陈修桥，等．混沌遗传算法及其在函数优化中的应用．计算机与数字工程，2005，33(7)：68～70．
[279] Qingzhang Lu, Guoli Shen, Ruqin Yu. A Chaotic Approach to Maintain the Population Diversity of Genetic Algorithm in Network Training. Computational Biology and Chemistry, 2003, 27(3):363～371.
[280] 周露芳，古乐野．基于量子遗传算法的二位最大熵图像分割．计算机应用，2005，25(8)：1805～1807．
[281] Grigorenko I, GarciaME. Calculation of the Partition Function Using Quantum Genetic Algorithms. Physical A, 2002, 313(3):463～470.
[282] AAahin Mehmet, Tomak Mehmet. The Self-consistent Calculation of A Spherical QuantumDot: A Quantum Genetic Algorithm Study. Physica E:Low-dimensional Systems, 2005,28(3):247～256.
[283] 陈伦军．机械优化设计遗传算法．机械工业出版社，2005．
[284] 王正志．进化计算．国防科技大学出版社，2000．
[285] 云庆夏，黄光球等著．遗传算法和遗传规划．北京：冶金工业出版社，1997．
[286] 陈国良，王煦法等著．遗传算法及其应用．北京：人民邮电出版社，1996．
[287] Johnson, Dallas E. Applied multivariate methods for data analysts. Higher Education Press, 2005.
[288] 王学仁，王松桂．实用多元统计分析．上海科学技术出版社，1990．
[289] 段晨东，何正嘉，姜洪开．非线性小波变换在故障特征提取中的应用．振动工程学报，2005，18(1)：129～132．
[290] 姜洪开，何正嘉，段晨东，陈雪峰．基于提升方法的小波构造及早期故障特征提取．西安交通大学学报，2005，39(5)：494～498．
[291] 姜洪开，何正嘉，段晨东，陈雪峰．自适应冗余第2代小波设计及齿轮箱故障特征提取．西安交通大学学报，2005，39(7)：715～739．
[292] 江涌涛，张春良，胡耀斌，张学文．小波变换在切削颠振特征提取中的应用．中国测试技术，2006，32(3)：7～15．
[293] 罗志忠，张丰焰．主成分分析法在公路网节点重要度指标权重分析中的应用．交通运输系统工程与信息，2005，5(6)：78～81．
[294] 张承彪，罗运柏，文习山．主成分分析在变压器故障诊断中的应用研究．高电压技术，2005，31(8)：9～11．
[295] 李增芳，何勇，宋海燕．基于主成分分析和集成神经网络的发动机故障诊断模型研究．农业工程学报，2006，22(4)：131～133．
[296] Tipping M E, Bishop C M. Probabilistic principal component analysis. Journal of the Royal Statistical Society, Series B, 1999, 61(3): 611～622.
[297] 陈念贻．模式识别优化技术及其应用．北京：中国石化出版社，1997．
[298] 和延滨，黄荣华，等．柴油机故障诊断的Fisher判别分析方法．华中科技大学学报(自然科学版)，2002，30(2)：42～43．
[299] 周玉元，周铁军．DNA序列分类的Fisher判别法．湖南农业大学学报(自 然科学版)，2003，29(5)：437～439．
[300] 刘佳，王威，杨建军．核Fisher判别分析方法在项目评估中的应用．武汉理工大学学报．信息与管理工程版，2006，28(2)：131～134．
[301] 孙即祥．现代模式识别．长沙，国防科技大学出版社，2002．
[302] Abdulkadir Sengur, Ibrahim Turkoglu, M. Cevdet Ince. Wavelet packet neural networks for texture classification. Expert Systems with Applications, 2007, 14(32):527～533.
[303] Benedetto. J.J. Harmonic Analysis and Applications. CRS Press, Boca Raton. FL, 1997
[304] Albert Boggess等著，芮国胜，康健等译．小波与傅立叶分析基础．电子工业出版社，2004．
[305] Adams M D, Kossentini F. Reversible Integer-to-Integer Wavelet Transforms for Image Compression. Performance Evaluation and Analysis. IEEE Trans. on Image Processing, 2000,6:1010～1023.
[306] Kudur D, HatzinakosDo Diversity and Attack Characterization for Improved Robust Watermarking. IEEE Trans. on Signal Processing, 1998,7(2):561～572.
[307] 李洪泉，宗德，吕西林．用小波变换方法测试高层建筑物动力特性的原理与实际应用．南京工业大学学报，2002，24(5)：102～105．
[308] 曹晖，赖明，白绍良．基于小波分析的结构动力可靠度估计．世界地震工程，2000，16(4)：70～78．
[309] 陈雪峰，李兵，胡桥，何正嘉．基于小波有限元的裂纹故障诊断．西安交通大学学报，2004，38(3)：295～299．
[310] W. J. Staszewski.Wavelet Based Compression and Feature Selection for Vibration Analysis. Journal of Sound and Vibration, 1998, 211(5):735～760.
[311] W. J. Staszewski. Identifycation of Non-Linear System Using Multi-Scale Ridges and Skeletons of The Wavelet Transform. Journal of Sound and Vibration, 1998, 214(4):639～658.
[312] 徐晨，赵瑞珍，甘小冰．小波分析应用算法．科学出版社，2004．
[313] 陈礼智．王红霞．罗永．小波的理论与应用．科学出版社，2004．
[314] 彭玉华．小波变换与工程应用．科学出版社，2000．
[315] 杨福生．小波变换的工程分析与应用．科学出版社，2000．
[316] 李水根，吴纪桃．分形与小波．科学出版社，2003．
[317] Mallat S, Hwang W L. Singularity detection and processing with wavelet. IEEE trans, on information theory, 1992, 38 (2): 617～643.
[318] 李钊，马瑞恒，王伟策，等．小波多重分形及其在岩石爆破振动信号分析中的应用．解放军理工大学学报(自然科学版)，2005，6(2)：158～161．
[319] Venugopal V., Stéphane G. Roux, Efi Foufoula-Georgiou, Alain Arnéodo. Scaling behavior of high resolution temporal rainfall: New insights from a wavelet-based cumulant analysis. Physics Letters A, 2006, 348:335～345.
[320] Yu Shimizu, Markus Barth, Christian Windischberger, Ewald Moser, and Stefan Thurnerb. Wavelet-based multifractal analysis of fMRI time series. NeuroImage, 2004, 22:1195～1202.
[321] Donoho, D.L., I.M. Johnstone. Ideal spatial adaptation by wavelet shrinkage. Biometrika, 1994, 81:425～455.
[322] Donoho, D.L., I.M. Johnstone. Adapting to unknown smoothness via wavelet shrinkage via wavelet shrinkage. JASA, 1995, 90(432):1200～1224.
[323] 胡国定，张润楚．多元数据分析方法．南开大学出版社，1990．
[324] Richard O．Duda，Peter E．Hart，David G．stork著．李宏东，姚天翔等译．模式分类．机械工业出版社，中信出版社，2003．
[325] 邓乃扬，田英杰．数据挖掘中的新方法：支持向量机．北京，科学出版社，2004．
[326] Martin T．Hagan，Howard B．Demuth，Mark H．Beale著，戴葵等译．神经网络设计．机械工业出版社，2004．
[327] 张青贵．人工神经网络导论．中国水利水电出版社，2004．
[328] 许东，吴铮．基于MATLAB6．X的系统分析与设计——神经网络(第二版)．西安电子科技大学出版社，2002．
[329] 谢峻，江见鲸，韩大建，王国亮．大跨度斜拉桥损伤识别的三步法．工程力学，2006，23(8)：53～41．
[330] 吴金志，张毅刚．基于BP神经网络的网格结构损伤识别与试验研究．世界地震工程，2005，21(4)：71～76．
[331] 李忠献，杨晓明，丁阳．应用人工神经网络技术的大型斜拉桥子结构损伤识别研究．地震工程与工程振动，2003，23(3)：92～99．
[332] 瞿伟廉，黄东梅．大型复杂结构的两阶段损伤诊断方法．世界地震工程，2003，19(2)：72～78．
[333] 陈贻源，模糊数学．华中工学院出版社，1984．