由于在实践中获取无损结构响应信息具有挑战性，依赖无损响应数据的损伤识别方法在工程应用中面临显著限制。此外，测量噪声的影响、高计算成本以及损伤识别方法理论可解释性弱等问题限制了结构健康监测技术的发展和应用。本文旨在开发一种简单、有效且抗噪声的非线性损伤识别方法。为实现这一目标，提出了一种结合高阶谱的强抗噪声特性与自回归（AR）模型优势的结构非线性损伤识别方法，该模型具有明确的物理可解释性和低计算成本。所提出的方法为结构加速度响应建立了AR模型，并将AR模型残差的双谱图像波动水平视为损伤敏感特征，开发基于该特征的损伤指标用于非线性损伤定位。分析验证使用了洛斯阿拉莫斯国家实验室的三层框架模型和一个缩放的中继塔模型的非线性损伤实验数据。分析结果验证了所提出的方法能够有效识别和表征结构加速度响应中的非线性特征，准确识别由呼吸性裂缝和螺栓松动引起的非线性特征，并高效确定结构非线性损伤源的位置.
Zuo等（星期四）研究了这个问题.