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基于振动数据二维化和多类别增广的结构损伤识别方法 

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申请/专利权人:湖南科技大学

摘要:本发明公开了一种基于振动数据二维化和多类别增广的结构损伤识别方法,涉及损伤识别算法技术领域,所述识别方法,首先,为充分利用传感器之间的时间与空间关联信息,将多个传感器的信号构建为二维多通道时频谱图,作为多尺度特征提取网络GoogLeNet的输入;接着,针对实际工程中难以获得数量足够训练深度学习网络的损伤样本的问题,利用辅助判别器生成对抗网络ADC‑GAN实现多类别样本数据增广;然后,采用提出的混合损失函数训练多尺度特征提取网络GoogLeNet,提升骨干网络的训练效果;最后,利用GoogLeNet对实时输入样本进行分类,获得结构状态的评估结果。

主权项:1.一种基于振动数据二维化和多类别增广的结构损伤识别方法,其特征在于,所述识别方法,先根据传感器之间的时间与空间关联信息,将多个传感器的信号构建为二维多通道时频谱图,作为多尺度特征提取网络的输入;接着,利用辅助判别器生成对抗网络进行多类别样本数据增广;然后,采用混合损失函数训练多尺度特征提取网络;最后,利用多尺度特征提取网络对实时输入样本进行分类,获得结构状态的评估结果;所述多个传感器的信号构建为二维多通道时频谱图,包括以下步骤:S1-1,对由C个传感器采集的多振动信号,先对振动信号进行连续小波变换,获得×的时频谱系数矩阵: (1)其中,为的小波变换系数,为频率尺度数,为的序列长度,为 取模运算;的计算公式为: (2) (3)其中,是Gabor母小波的共轭,为的尺度伸缩因子,为的平移因 子; S1-2,将的数值范围映射至[0,255]的灰度值区间,并将尺寸缩放至224x224像素, 得到时频谱灰度图;然后,对时频谱灰度图进行伽马校正获得,计算公式为: (4)其中,和分别为取最大值运算和取最小值运算,为的伽马系数;的 计算公式为: (5)其中,为可调节的伽马系数,为的图像熵和灰度梯度的平均值,; S1-3,拼接伽马校正后的时频谱灰度图获得多通道时频谱图;通过增加空间维度的 方式,将多个传感器信号的空间信息关联。

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