基于长短期记忆网络的桥梁拉索断丝信号识别方法及系统

    公开(公告)号:CN114595733B

    公开(公告)日:2024-04-02

    申请号:CN202210500249.3

    申请日:2022-05-10

    申请人: 山东大学

    摘要: 本申请属于桥梁拉索状态监测技术领域,具体涉及一种基于长短期记忆网络的桥梁拉索断丝信号识别方法及系统,从时域、频域、时频分析等多维度进行信号特征提取,选取了分类能力较强的特征参数,构建了表征声发射信号的综合特征向量;基于LSTM构建断丝信号识别模型,在测试集上表现出较好的性能;和传统机器学习算法模型相比,所构建的断丝信号识别模型可以准确识别绝大部分断丝和非断丝信号,表现出对断丝信号的较好识别能力。

    一种声发射信号的截取方法及系统

    公开(公告)号:CN114324616B

    公开(公告)日:2022-06-07

    申请号:CN202210249387.9

    申请日:2022-03-15

    申请人: 山东大学

    IPC分类号: G01N29/48 G01N29/38 G01N29/14

    摘要: 本发明涉及声音处理技术领域,特别是涉及一种声发射信号的截取方法及系统,所述方法包括:获取待处理的信号流;从待处理信号流中,确定声发射时间的开始时间点;确定声发射时间的结束时间点;计算声发射事件的开始时间点与结束时间点之间的信号持续时间;根据信号持续时间,确定信号的总长度。本发明可以准确地截取声发射信号,并完成简单的特征参数计算,可以提高声发射技术在工程健康监测领域的使用效率与准确率,具有推广意义。

    基于长短期记忆网络的桥梁拉索断丝信号识别方法及系统

    公开(公告)号:CN114595733A

    公开(公告)日:2022-06-07

    申请号:CN202210500249.3

    申请日:2022-05-10

    申请人: 山东大学

    摘要: 本申请属于桥梁拉索状态监测技术领域,具体涉及一种基于长短期记忆网络的桥梁拉索断丝信号识别方法及系统,从时域、频域、时频分析等多维度进行信号特征提取,选取了分类能力较强的特征参数,构建了表征声发射信号的综合特征向量;基于LSTM构建断丝信号识别模型,在测试集上表现出较好的性能;和传统机器学习算法模型相比,所构建的断丝信号识别模型可以准确识别绝大部分断丝和非断丝信号,表现出对断丝信号的较好识别能力。

    一种声发射信号的截取方法及系统

    公开(公告)号:CN114324616A

    公开(公告)日:2022-04-12

    申请号:CN202210249387.9

    申请日:2022-03-15

    申请人: 山东大学

    IPC分类号: G01N29/48 G01N29/38 G01N29/14

    摘要: 本发明涉及声音处理技术领域,特别是涉及一种声发射信号的截取方法及系统,所述方法包括:获取待处理的信号流;从待处理信号流中,确定声发射时间的开始时间点;确定声发射时间的结束时间点;计算声发射事件的开始时间点与结束时间点之间的信号持续时间;根据信号持续时间,确定信号的总长度。本发明可以准确地截取声发射信号,并完成简单的特征参数计算,可以提高声发射技术在工程健康监测领域的使用效率与准确率,具有推广意义。