公开(公告)号：CN116502060B

公开(公告)日：2024-04-23

申请号：CN202310467312.2

申请日：2023-04-25

Applicant: 浙江大学长三角智慧绿洲创新中心

Inventor： 万华平 ,  朱一凯 ,  张文杰 ,  葛荟斌

IPC: G06F18/21 ,  G06F18/241 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/045

Abstract: 一种基于WGANGP‑Unet的结构健康监测缺失数据重构方法，改进损失函数及参数优化过程，实现高精度结构健康监测缺失数据重构。具体实施流程如下：A.预采集与预处理结构健康监测完整数据，并构建训练与验证数据集；B.构建具备跳跃连接技术的多层U‑net生成器和引入Wasserstein距离的判别器，组合构成WGANGP‑Unet框架；C.构建混合损失函数，循环最小化损失函数以实现WGANGP‑Unet网络模型的对抗式训练；D.采用损失函数、信号时域的根均方误差、频域根均方误差、中心频率相对误差和均方频率相对误差多项指标综合验证数据重构效果，确定重构参数；E.输入传感器采集的存在缺失的监测数据，进行缺失数据重构。本发明公开的方法能够实现结构健康监测缺失数据的高精度重构，为结构状态诊断和预测提供支持。

公开(公告)号：CN116502060A

公开(公告)日：2023-07-28

申请号：CN202310467312.2

申请日：2023-04-25

Applicant: 浙江大学长三角智慧绿洲创新中心

Inventor： 万华平 ,  朱一凯 ,  张文杰 ,  葛荟斌

IPC: G06F18/21 ,  G06F18/241 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/045

Abstract: 一种基于WGANGP‑Unet的结构健康监测缺失数据重构方法，改进损失函数及参数优化过程，实现高精度结构健康监测缺失数据重构。具体实施流程如下：A.预采集与预处理结构健康监测完整数据，并构建训练与验证数据集；B.构建具备跳跃连接技术的多层U‑net生成器和引入Wasserstein距离的判别器，组合构成WGANGP‑Unet框架；C.构建混合损失函数，循环最小化损失函数以实现WGANGP‑Unet网络模型的对抗式训练；D.采用损失函数、信号时域的根均方误差、频域根均方误差、中心频率相对误差和均方频率相对误差多项指标综合验证数据重构效果，确定重构参数；E.输入传感器采集的存在缺失的监测数据，进行缺失数据重构。本发明公开的方法能够实现结构健康监测缺失数据的高精度重构，为结构状态诊断和预测提供支持。