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一种基于压电振动波的混凝土损伤分类方法及系统

申请号: CN202311658127.8
申请人: 济南大学
更新日期: 2026-03-09

专利详细信息

项目 内容
专利名称 一种基于压电振动波的混凝土损伤分类方法及系统
专利类型 发明授权
申请号 CN202311658127.8
申请日 2023/12/6
公告号 CN117349601B
公开日 2024/3/5
IPC主分类号 G06F18/10
权利人 济南大学
发明人 陈贞翔; 姜琳琳; 黄世峰; 郭瑞
地址 山东省济南市市中区南辛庄西路336号

摘要文本

本发明涉及混凝土损伤识别技术领域,提供了一种基于压电振动波的混凝土损伤分类方法及系统。该方法包括采集混凝土损伤三类压电振动波;预处理混凝土损伤时序信号;提取混凝土损伤样本特征向量;构建混凝土损伤识别轻量级卷积经网络模型进行混凝土损伤分类。本发明提供混凝土损伤识别方法和系统,根据损伤压电振动波突发性、时序性特点,提出适用混凝土损伤的NL‑Fbank特征,构建基于混凝土压电振动波损伤信号识别的轻量级卷积神经网络模型LSS‑CNN,准确率达97.5%,轻量化特点对环境算力部署条件要求更宽容。实现复杂环境下实时在线监测,获得混凝土土木工程结构损伤鉴别结果,实现结构失效的及时感知。 更多数据:搜索专利查询网来源:

专利主权项内容

1.一种基于压电振动波的混凝土损伤分类方法,其特征在于,包括:S1、使用压电传感器监测混凝土损伤产生的三类压电振动波并采集,制备强度范围从30到50MPa、尺寸为15×15×15cm混凝土块作为单轴压缩实验试件,通过数模转换采集仪导出时序信号数据,时序信号的样本序列由1024个特征点组成:D{a,a,...a},分类标注损伤类别,损伤类别包括拉伸损伤、剪切损伤及混合损伤,记为第一类损伤C1、第二类损伤C2和第三类损伤C3;3121024S2、预处理混凝土损伤时序信号,插补缺失值,数据标准化,样本增广;S3、基于优化后的非线性梅尔滤波器组对混凝土损伤时序数据样本特征提取,提取混凝土损伤样本特征向量步骤包括:预加重,使用差分一阶滤波器预加重,采用公式:A=a-β·a,其中,a为第i个时序信号值,β取0.97,A为预加重后的时序信号;iii-1ii分帧处理,将预加重后的时序信号D{A,A,...,A}分帧,分帧长度为128,设置帧重叠率为0.5,获得总帧数15帧信号;121024加窗处理,对获得的15帧信号进行加窗,选择窗函数公式为:其中,N是分帧长度为128,α取0.46,得到尺寸为15×128的矩阵;计算能量谱密度,对矩阵每一行进行快速傅里叶变换,得到尺寸为15×4096的矩阵,计算矩阵每行的能量谱密度E和能量总和F;梅尔值映射,根据混凝土产生的压电振动波的频谱特性,频率范围在100KHz~150KHz之间,使用非线性梅尔滤波器组NL-Fbank特征进行梅尔滤波,在NL-Fbank标度中,实际频率到NL-Fbank频率的换算公式如下:NL_Fbank(f)=θ×lg(1+f/ε),其中θ=2595,ε=700,f取值范围为:0~1MHz/2,得到NL-Fbank的最大值和最小值分别是NLmax=618.6599、NLmin=0,即每个滤波器组刻度长度为618.6599,定义28个NL-Fbank滤波器组,选择其第2个到第27个,共使用26个滤波组求频率响应,计算公式为:H(K(i-1, j))=2×(j-k(i-1))/(k(i+1)-k(i-1))×(k(i)-k(i-1)),其中k(i)代表第i个梅尔值在新范围内的映射,H是15×26频率响应矩阵;获得特征向量,将H做自然对数运算,计算公式为:H′=log(H×E),其中,H为矩阵H的转置,×表示矩阵与能量谱密度相乘;再对矩阵H′每行减去将所有行的平均值做归一化,最终得到NL-Fbank特征向量;TTS4、构建混凝土损伤识别轻量级时序信号卷积神经网络模型LSS-CNN,将输入样本被平铺成一维数据,一个损伤样本输入特征值共计15×13+1=196,其中1为损伤类别;将196个特征值通过输入层归一化,再经过二维卷积层生成16卷积核;经过进行批归一化,使用ReLU函数对特征线性激活,利用大小为2×1,步长为1池化层进行最大池化,再经过二维卷积层生成32卷积核再经过批归一化、线性激活和批归一化,将特征向量送入全连接层后经过编码器结构处理,基于训练后的模型进行混凝土损伤分类。。 (来 自 马 克 数 据 网)