一种基于深度学习与声发射技术的拉索损伤识别方法
基本信息
| 申请号 | CN201911188370.1 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN111044617A | 公开（公告）日 | 2020-04-21 |
| 申请公布号 | CN111044617A | 申请公布日 | 2020-04-21 |
| 分类号 | G01N29/14;G01N29/44 | 分类 | 测量；测试; |
| 发明人 | 吴刚;董斌;蒋剑彪;侯士通 | 申请（专利权）人 | 东衢智慧交通基础设施科技（江苏）有限公司 |
| 代理机构 | 南京苏高专利商标事务所（普通合伙） | 代理人 | 江苏东印智慧工程技术研究院有限公司;东衢智慧交通基础设施科技（江苏）有限公司;东南大学 |
| 地址 | 211189 江苏省南京市江宁区东南大学路2号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于深度学习与声发射技术的拉索损伤识别方法，首先，利用声发射设备测量正常状态与损伤状态拉索的声发射信号各N组，形成数据集，将数据集中的信号序列打上标签，将N组信号归一化，并划分为训练集和测试集；建立长短期记忆全卷积神经网络，对声发射信号进行训练，保存训练好的模型和参数；利用声发射设备在现场获取拉索的声发射信号，将信号输入上述训练好的模型中，自动判别拉索是否存在损伤。本发明直接处理声发射的原始信号，效率高，成本低，相对于传统的人工检测法以及磁通量法更具有明显的自动化优势。 |
