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基于卷积神经网络的钢桥面板疲劳裂纹识别方法研究
被引量：
11
1
作者
石林泽
程斌
+1 位作者
董华能
刘天成
《桥梁建设》
EI
CSCD
北大核心
2023年第4期62-69,共8页
为准确识别钢桥面板在车辆反复荷载作用下产生的疲劳裂纹,构建了一种用于Lamb导波信号分析和疲劳裂纹扩展尺寸识别的卷积神经网络方法。该方法先用小波函数对导波信号进行卷积处理,获取导波特征,然后对时域参数和频域参数进行优化,最后...
为准确识别钢桥面板在车辆反复荷载作用下产生的疲劳裂纹,构建了一种用于Lamb导波信号分析和疲劳裂纹扩展尺寸识别的卷积神经网络方法。该方法先用小波函数对导波信号进行卷积处理,获取导波特征,然后对时域参数和频域参数进行优化,最后运用全连接网络对导波特征与先验性裂纹尺寸信息进行学习,实现疲劳裂纹扩展过程中的裂纹尺寸智能识别。以某大跨度钢箱梁斜拉桥钢桥面板的疲劳裂纹扩展过程监测为背景,通过数值模拟和实桥测试,并与小波变换法和傅里叶变换法进行对比,验证该方法的有效性和优越性。结果表明:卷积神经网络方法提取得到的导波特征随裂纹尖端扩展的变化趋势具有明显且稳定的规律性,裂纹扩展长度识别结果与裂纹真实值之间的识别误差均在1 mm内。卷积神经网络方法适用于工程实测中导波信号处理分析,可在钢桥面板裂纹监测中推广应用。
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关键词
钢桥面板
疲劳裂纹监测
裂纹尺寸识别
导波信号
卷积神经网络方法
有限元法
实桥测试
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职称材料
基于卷积神经网络的直流XLPE电缆局部放电模式识别技术
被引量：
59
2
作者
朱煜峰
许永鹏
+2 位作者
陈孝信
盛戈皞
江秀臣
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第3期659-668,共10页
针对现有的直流交联聚乙烯(XLPE)电缆局部放电模式识别对强随机性信号的特征提取缺乏一定自适应能力的问题,该文提出基于卷积神经网络(CNN)的模式识别算法,采用卷积神经网络框架CAFFE进行网络训练和识别检测。首先采集四种典型绝缘缺陷...
针对现有的直流交联聚乙烯(XLPE)电缆局部放电模式识别对强随机性信号的特征提取缺乏一定自适应能力的问题,该文提出基于卷积神经网络(CNN)的模式识别算法,采用卷积神经网络框架CAFFE进行网络训练和识别检测。首先采集四种典型绝缘缺陷电缆的局部放电信号作为样本,再利用自适应的卷积核进行特征提取,池化层进行特征映射,非线性多分类器进行回归分类,最终得到训练完成的CAFFE网络。通过设置不同求解器参数、网络结构和训练样本数量对缺陷识别结果进行对比分析,发现利用改进的Alexnet网络,采用衰减学习率方式的模式识别框架的平均识别正确率最高,达到了91.32%,相比于传统模式识别算法至少提高了8.97%。该方法具有强大的自适应学习能力,为应用于直流电缆故障诊断的模式识别提供了新的思路。
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关键词
卷积
神经网络
卷积
神经网络
框架
方法
自适应特征提取
直流XLPE电缆
局部放电
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职称材料
题名
基于卷积神经网络的钢桥面板疲劳裂纹识别方法研究
被引量：
11
1
作者
石林泽
程斌
董华能
刘天成
机构
上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院
江苏高速公路工程养护技术有限公司
中交公路长大桥建设国家工程研究中心有限公司
出处
《桥梁建设》
EI
CSCD
北大核心
2023年第4期62-69,共8页
基金
国家重点研发计划项目(2021YFE0107800)
中交集团院士专项科研项目(YSZX-03-2021-01-B)。
文摘
为准确识别钢桥面板在车辆反复荷载作用下产生的疲劳裂纹,构建了一种用于Lamb导波信号分析和疲劳裂纹扩展尺寸识别的卷积神经网络方法。该方法先用小波函数对导波信号进行卷积处理,获取导波特征,然后对时域参数和频域参数进行优化,最后运用全连接网络对导波特征与先验性裂纹尺寸信息进行学习,实现疲劳裂纹扩展过程中的裂纹尺寸智能识别。以某大跨度钢箱梁斜拉桥钢桥面板的疲劳裂纹扩展过程监测为背景,通过数值模拟和实桥测试,并与小波变换法和傅里叶变换法进行对比,验证该方法的有效性和优越性。结果表明:卷积神经网络方法提取得到的导波特征随裂纹尖端扩展的变化趋势具有明显且稳定的规律性,裂纹扩展长度识别结果与裂纹真实值之间的识别误差均在1 mm内。卷积神经网络方法适用于工程实测中导波信号处理分析,可在钢桥面板裂纹监测中推广应用。
关键词
钢桥面板
疲劳裂纹监测
裂纹尺寸识别
导波信号
卷积神经网络方法
有限元法
实桥测试
Keywords
steel deck plate
fatigue crack monitoring
crack dimension identification
guided wave signal
convolutional neural network approach
finite element method
field testing
分类号
U443.32 [建筑科学—桥梁与隧道工程]
U441.4 [建筑科学—桥梁与隧道工程]
U446 [建筑科学—桥梁与隧道工程]
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职称材料
题名
基于卷积神经网络的直流XLPE电缆局部放电模式识别技术
被引量：
59
2
作者
朱煜峰
许永鹏
陈孝信
盛戈皞
江秀臣
机构
上海交通大学电气工程系
国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
出处
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第3期659-668,共10页
基金
国家重点研发计划资助项目（2016YFB0900705）
文摘
针对现有的直流交联聚乙烯(XLPE)电缆局部放电模式识别对强随机性信号的特征提取缺乏一定自适应能力的问题,该文提出基于卷积神经网络(CNN)的模式识别算法,采用卷积神经网络框架CAFFE进行网络训练和识别检测。首先采集四种典型绝缘缺陷电缆的局部放电信号作为样本,再利用自适应的卷积核进行特征提取,池化层进行特征映射,非线性多分类器进行回归分类,最终得到训练完成的CAFFE网络。通过设置不同求解器参数、网络结构和训练样本数量对缺陷识别结果进行对比分析,发现利用改进的Alexnet网络,采用衰减学习率方式的模式识别框架的平均识别正确率最高,达到了91.32%,相比于传统模式识别算法至少提高了8.97%。该方法具有强大的自适应学习能力,为应用于直流电缆故障诊断的模式识别提供了新的思路。
关键词
卷积
神经网络
卷积
神经网络
框架
方法
自适应特征提取
直流XLPE电缆
局部放电
Keywords
Convolutional neural network
convolutional architecture for fast feature embedding
self-adaptive feature extraction
DC XLPE cable
partial discharge
分类号
TM85 [电气工程—高电压与绝缘技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于卷积神经网络的钢桥面板疲劳裂纹识别方法研究
石林泽
程斌
董华能
刘天成
《桥梁建设》
EI
CSCD
北大核心
2023
11
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于卷积神经网络的直流XLPE电缆局部放电模式识别技术
朱煜峰
许永鹏
陈孝信
盛戈皞
江秀臣
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2020
59
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职称材料
已选择
0
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统计分析
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