基于一维卷积神经网络的结构损伤识别

传统结构损伤识别需对采集数据进行分析,提取相应特征进行损伤诊断。特征提取过程需消耗大量的计算成本,无法满足结构健康监测在线损伤识别的需求。为提高损伤识别的计算效率和自动化程度,提出基于一维卷积神经网络的结构损伤识别方法,其特点是可以直接从原始振动信号中自主学习损伤特征,并准确快速地识别结构的损伤位置和损伤程度。采用简支梁数值模型和IABMAS BHM Benchmark数值模型验证所提方法的有效性。数值结果表明：所建立的一维卷积神经网络模型能够准确识别结构的损伤位置和损伤程度,具备一定的抗噪性能,整体模型收敛快,对单条样本测试延迟低。设计了钢框架结构损伤识别试验,采用所提方法对框架结构的损伤情况进行了识别。分析结果表明：所提方法可准确识别结构损伤程度及损伤类别,测试集准确率为100%,验证了方法在实际结构损伤识别的应用可行性。