一种基于卷积神经网络的机电阻抗连接结构损伤检测方法

摘要

本发明提出一种基于卷积神经网络的机电阻抗连接结构损伤检测方法，能够在不同温度指标下检测连接机构的损伤情况；对阻抗实部数据进行最大值最小值归一化后将结果转换为汉克矩阵，克服了现有技术无法一维阻抗数据转换为二维图像输入的方法的不足，同时建立了卷积神经网络模型，实现了低模型参数量情况下的，大幅提高了损伤识别精度当训练集的环境温度变化范围涵盖了验证集温度范围时，识别准确率提高至99.22％；同时在训练集温度范围没有涵盖验证集环境温度变化范围时，损伤的识别准确率至96.05％。