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基于平行卷积神经网络的结构损伤识别方法和装置

摘要

本发明提供基于平行卷积神经网络的结构损伤识别方法和装置,该方法包括:S11数据采样:采集由加速度传感器记录的加速度数据;S12数据预处理:对每个加速度传感器记录的加速度数据进行预处理,得到加速度数据序列及其时频图;S13损伤识别:将各个加速度传感器对应的输入数据集输入到训练好的基于平行卷积神经网络的损伤识别模型中,由损伤识别模型对输入数据集进行特征提取和损伤类别预测,得到符合各损伤工况数据特征的概率;并根据符合各损伤工况特征的概率得到相应的结构损伤识别结果;其中输入数据集包括加速度时间序列及其时频图。本发明有助于提高结构损伤的识别效果。

著录项

  • 公开/公告号CN114357855A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-04-15

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 广州大学;

    申请/专利号CN202111422491.5

  • 申请日2021-11-26

  • 分类号G06F30/27;G06K9/62;G06F119/02;

  • 代理机构北京高航知识产权代理有限公司;

  • 代理人刘艳玲

  • 地址 510006 广东省广州市番禺区大学城外环西路230号

  • 入库时间 2023-06-19 14:57:41

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-04-15

    公开

    发明专利申请公布

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