● 摘要
飞行器结构健康监测系统目前已成为航空航天领域研究的热点，而结构损伤识别是结构健康监测的核心技术之一，其识别算法需要解决复杂的结构耦合问题与满足在线的结构监测需求。本文研究了飞机受力最复杂的机翼结构的损伤识别方法，其主要内容概括如下：
在对典型飞机机翼结构特征、材料特性、受力分析、损伤机理及损伤监测方法做全面研究基础上，提出基于应变数据的结构损伤检测方案。进而设计出一套包括夹具、分布式加载机构的机翼结构健康监测实验系统。
针对应变数据实现了基于支持向量机算法的结构损伤识别；基于“一对多”的多分类SVM算法提出了面向复杂机翼结构的树状层次多点损伤识别方法，该方法提高了复杂结构下的损伤发现与损伤定位的决策性能与效率。
使用SVDD异常检测算法来获取新的未知损伤数据样本，进而实现在线动态异步更新SVM模式库的学习型损伤识别方法。解决了SVM算法无法识别未知损伤模式，且获取复杂机翼结构足量且完备的损伤数据样本非常困难的问题。并对于SVDD异常检测，提出一种适用于应变数据的特征参数提取算法。
使用基于Mysql的数据库管理技术实现了复杂机翼结构的系统信息交换、检测数据与诊断模型管理难题。
整合上述研究内容进而提出了一整套面向飞行器结构健康监测的基于支持向量理论的在线学习型损伤识别方法。