针对于框架结构的使用环境恶劣,同时常常伴随着大量的噪声,在使用普通的一维卷积神经网络对框架结构进行故障诊断时,存在无法做出有效故障诊断的问题。本研究在一种抗噪声能力较强的卷积神经网络中加入Inception模块,提出了一种识别率...针对于框架结构的使用环境恶劣,同时常常伴随着大量的噪声,在使用普通的一维卷积神经网络对框架结构进行故障诊断时,存在无法做出有效故障诊断的问题。本研究在一种抗噪声能力较强的卷积神经网络中加入Inception模块,提出了一种识别率和抗噪声能力更高的卷积神经网络—BICNN(Convolution Neural Network based on Inception),并用BICNN卷积神经网络基于数据驱动的方式,对楼体框架模型进行了集成故障诊断研究。集成诊断结果表明BICNN具有更高的识别率和较强的抗噪声能力,而且在训练步数较少的情况下振荡次数少收敛情况良好。因此采取本研究所提出的方法,对框架结构进行故障诊断时具有高诊断率和稳定性,为维护框架结构的稳定运行具有重大安全意义。展开更多
文摘针对于框架结构的使用环境恶劣,同时常常伴随着大量的噪声,在使用普通的一维卷积神经网络对框架结构进行故障诊断时,存在无法做出有效故障诊断的问题。本研究在一种抗噪声能力较强的卷积神经网络中加入Inception模块,提出了一种识别率和抗噪声能力更高的卷积神经网络—BICNN(Convolution Neural Network based on Inception),并用BICNN卷积神经网络基于数据驱动的方式,对楼体框架模型进行了集成故障诊断研究。集成诊断结果表明BICNN具有更高的识别率和较强的抗噪声能力,而且在训练步数较少的情况下振荡次数少收敛情况良好。因此采取本研究所提出的方法,对框架结构进行故障诊断时具有高诊断率和稳定性,为维护框架结构的稳定运行具有重大安全意义。
