CN114595733A - 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 - Google Patents

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 Download PDF

Info

Publication number
CN114595733A
CN114595733A CN202210500249.3A CN202210500249A CN114595733A CN 114595733 A CN114595733 A CN 114595733A CN 202210500249 A CN202210500249 A CN 202210500249A CN 114595733 A CN114595733 A CN 114595733A
Authority
CN
China
Prior art keywords
signal
bridge
cable
broken wire
long
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202210500249.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN114595733B (zh
Inventor
李光明
丁鹤鸣
姜瑞鹏
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shandong University
Original Assignee
Shandong University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shandong University filed Critical Shandong University
Priority to CN202210500249.3A priority Critical patent/CN114595733B/zh
Publication of CN114595733A publication Critical patent/CN114595733A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN114595733B publication Critical patent/CN114595733B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2218/00—Aspects of pattern recognition specially adapted for signal processing
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N29/00—Investigating or analysing materials by the use of ultrasonic, sonic or infrasonic waves; Visualisation of the interior of objects by transmitting ultrasonic or sonic waves through the object
    • G01N29/14—Investigating or analysing materials by the use of ultrasonic, sonic or infrasonic waves; Visualisation of the interior of objects by transmitting ultrasonic or sonic waves through the object using acoustic emission techniques
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N29/00—Investigating or analysing materials by the use of ultrasonic, sonic or infrasonic waves; Visualisation of the interior of objects by transmitting ultrasonic or sonic waves through the object
    • G01N29/44—Processing the detected response signal, e.g. electronic circuits specially adapted therefor
    • G01N29/4409—Processing the detected response signal, e.g. electronic circuits specially adapted therefor by comparison
    • G01N29/4418—Processing the detected response signal, e.g. electronic circuits specially adapted therefor by comparison with a model, e.g. best-fit, regression analysis
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N29/00—Investigating or analysing materials by the use of ultrasonic, sonic or infrasonic waves; Visualisation of the interior of objects by transmitting ultrasonic or sonic waves through the object
    • G01N29/44—Processing the detected response signal, e.g. electronic circuits specially adapted therefor
    • G01N29/4454—Signal recognition, e.g. specific values or portions, signal events, signatures
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/21—Design or setup of recognition systems or techniques; Extraction of features in feature space; Blind source separation
    • G06F18/214—Generating training patterns; Bootstrap methods, e.g. bagging or boosting
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
    • G06N3/044—Recurrent networks, e.g. Hopfield networks
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2291/00—Indexing codes associated with group G01N29/00
    • G01N2291/02—Indexing codes associated with the analysed material
    • G01N2291/028—Material parameters
    • G01N2291/0289—Internal structure, e.g. defects, grain size, texture
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2291/00—Indexing codes associated with group G01N29/00
    • G01N2291/26—Scanned objects
    • G01N2291/269—Various geometry objects
    • G01N2291/2698—Other discrete objects, e.g. bricks
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2218/00—Aspects of pattern recognition specially adapted for signal processing
    • G06F2218/02—Preprocessing
    • G06F2218/04—Denoising
    • G06F2218/06—Denoising by applying a scale-space analysis, e.g. using wavelet analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2218/00—Aspects of pattern recognition specially adapted for signal processing
    • G06F2218/08—Feature extraction
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2218/00—Aspects of pattern recognition specially adapted for signal processing
    • G06F2218/12—Classification; Matching

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Acoustics & Sound (AREA)
  • Testing Of Devices, Machine Parts, Or Other Structures Thereof (AREA)
  • Measurement Of Mechanical Vibrations Or Ultrasonic Waves (AREA)

Abstract

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。

Description

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
技术领域
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。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本申请相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。
随着桥梁建设的蓬勃发展，桥梁运维安全尤为重要。受到桥梁长期服役和自然因素的影响，拉索作为斜拉桥等大型桥梁的受力构件，其安全性和耐久性会降低。因此，实现对桥梁拉索的健康监测是保障桥梁正常运营的关键。声发射是一种动态无损检测方法，在桥梁拉索等局部监测中应用愈发广泛；声发射长期监测会产生海量的信号，且信号复杂多样。
据发明人了解，桥梁拉索的声发射监测及对损伤信号的识别研究主要存在着以下问题：
(1)多数研究者对声发射信号的分析参数较少，一般只分析常见的声发射参数，用参数的变化来表征损伤的程度或者用一个或两个表征损伤变化明显的指标来进行损伤预警，有的研究仅基于参数的统计分析来区分损伤，对于声发射信号提取的特征数量有限，会对最终的识别造成一定影响。
(2)目前的声发射监测研究较少采用机器学习算法来做断丝信号的识别；即使采用机器学习的算法来建模分析，也多数是采用一般的分类算法，如聚类算法，神经网络等。
发明内容
为了解决上述问题，本申请提出了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，选取分类能力较强的特征参数，构建表征声发射信号的综合特征向量；基于长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，简称LSTM）构建断丝信号识别模型，实现断丝信号的较好识别。
根据一些实施例，本申请的第一方案提供了一种基于长短期记忆网络的桥梁拉索断丝信号识别方法，采用如下技术方案：
一种基于长短期记忆网络的桥梁拉索断丝信号识别方法，包括以下步骤：
获取桥梁拉索声发射信号；
对所获取的桥梁拉索声发射信号进行多维度特征提取，构建综合特征向量；
基于所构建的综合特征向量和预设的信号识别模型，识别桥梁拉索断丝信号；
其中，信号识别模型采用长短期记忆网络。
长短期记忆网络适用于时间序列问题的处理，该网络设计可以应对循环神经网络的梯度衰减问题，并更好的捕捉时间序列中时间步距离较大的依赖关系。
作为进一步的技术限定，通过搭建的桥梁拉索声发射系统可以获得拉索的声发射信号，该系统包括：声发射传感器、声发射前置放大器、声发射采集卡以及上位机。首先需要在拉索钢绞线表面布署传感器，在对钢绞线施加荷载进行拉伸过程中，上位机软件驱动声发射采集卡采集监测数据并上传至上位机，上位机将每个采集的信号转换保存为txt格式信号文件。
作为进一步的技术限定，基于时域分析、频域分析和时频分析实现所获取的桥梁拉索声发射信号的多维度特征提取。
进一步的，对所获取的桥梁拉索声发射信号的时域波形提取信号参数进行时域分析，得到桥梁拉索声发射信号的时域特征。
进一步的，基于快速傅里叶变换对所获取的桥梁拉索声发射信号进行时域到频域的变换分析，基于桥梁拉索声发射信号的频谱得到频域特征。
进一步的，对所所获取的桥梁拉索声发射信号进行连续小波变换，对连续小波变换后的信号进行尺度能量比特征的计算，得到时频特征。
进一步的，将所获取的桥梁拉索声发射信号样本的特征向量作为行向量，将所得到的时域特征、频域特征和时频特征作为所述行向量的元素，构建综合特征向量。
作为进一步的技术限定，在桥梁拉索断丝信号识别的过程中，基于所构建的信号识别模型进行训练样本标签值的设定，根据信号识别模型的输入信号的信号预测的标签值，完成桥梁拉索断丝信号的识别。
作为进一步的技术限定，信号识别模型采用长短期记忆网络，模型输入层将信号提取的综合特征向量输入至该模型，模型的隐藏层的LSTM单元进一步挖掘综合特征向量的深度信息，并输出至全连接层，全连接层完成对最终输出的维度转换，全连接层将结果输出至softmax分类层，完成对输入信号的预测，输出层输出预测值。根据损失函数，模型进行反向计算来更新模型的参数，经过多轮的训练，模型参数调整完成，基于训练集可以构建起信号的识别模型。
根据一些实施例，本申请的第二方案提供了一种基于长短期记忆网络的桥梁拉索断丝信号识别系统，采用如下技术方案：
获取模块，被配置为获取桥梁拉索声发射信号；
构建模块，被配置为对所获取的桥梁拉索声发射信号进行多维度特征提取，构建综合特征向量；
识别模块，被配置为基于所构建的综合特征向量和预设的信号识别模型，识别桥梁拉索断丝信号；其中，信号识别模型采用长短期记忆网络。
与现有技术相比，本申请的有益效果为：
本申请从时域、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。
附图说明
构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。
图1是本申请实施例一中的基于长短期记忆网络的桥梁拉索断丝信号识别方法的流程图；
图2是本申请实施例一中的测试集混淆矩阵的结构示意图；
图3是本申请实施例一中的不同模型的F1-Score对比示意图；
图4是本申请实施例二中的基于长短期记忆网络的桥梁拉索断丝信号识别系统的结构框图。
具体实施方式
下面结合附图与实施例对本申请作进一步说明。
应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
实施例一
本申请实施例一介绍了一种基于长短期记忆网络的桥梁拉索断丝信号识别方法。
如图1所示的一种基于长短期记忆网络的桥梁拉索断丝信号识别方法，包括以下步骤：
步骤S01：获取桥梁拉索声发射信号；
步骤S02：对所获取的桥梁拉索声发射信号进行时域、频域以及时频分析，从多维度对信号进行特征提取，构建综合特征向量；
步骤S03：根据采集的信号样本，建立训练集和测试集；
步骤S04：训练LSTM模型；
步骤S05：利用训练好的模型判别信号的所属类别。
作为一种或多种实施方式，在步骤S01中，在实验室中利用千斤顶对拉索钢绞线进行张拉，同时利用声发射信号采集设备对声发射信号进行采集，采集频率设为3MHz，选用的钢绞线和真实桥梁拉索中单丝涂覆环氧涂层预应力钢绞线一致，钢绞线由7股钢丝组成，直径约为15.24mm，极限抗拉强度1860MPa。
作为一种或多种实施方式，声发射信号的特征提取从三个角度展开，分别为时域、频域以及时频分析。时域特征提取指的是基于声发射信号的时域波形提取信号参数。频域特征提取基于快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,简称FFT)算法展开，利用FFT算法可以将离散的声发射信号从时域变换至频域进行分析，频域特征参数可从信号的频谱进一步得到。时域和频域共选择17维特征：频谱熵、峰值、持续时间、下降时间、振铃计数、质心频率、峰值因子、均方根、均方根频率、均方频率、频率方差、能量、上升时间、频率标准差、整流平均值、波形因子和方差。时域特征的计算公式分别如表1和表2所示，其中，表1中的特征参数是信号的时域波形统计参数，表2中的特征参数是信号的声发射参数，频域特征的计算公式如表3所示。
表1 信号的时域波形统计参数
Figure 187150DEST_PATH_IMAGE001
注：1.表中
Figure 397683DEST_PATH_IMAGE002
表示信号的长度；2.表中
Figure 1971DEST_PATH_IMAGE003
表示信号
Figure 956151DEST_PATH_IMAGE004
时刻的幅值。
表2信号的声发射参数
Figure 329495DEST_PATH_IMAGE005
频域特征参数的计算公式如下所示：
1.质心频率（kHz），用于表征整个频谱的重心处频率，其计算公式为
Figure 976508DEST_PATH_IMAGE006
；
2.频谱熵，用于表征频谱的不确定度，反映频谱信息，其计算公式为
Figure 802513DEST_PATH_IMAGE007
；
3.频率标准差（kHz 2 ），用于频谱能量变化的波动，其计算公式为
Figure 560384DEST_PATH_IMAGE008
；
4. 均方根频率(kHz 2 )，用于描述频谱中主频带的偏移，其计算公式为
Figure 805813DEST_PATH_IMAGE009
；
5.频率方差(kHz 2 )，用于频谱能量分布，其计算公式为
Figure 623727DEST_PATH_IMAGE010
；
6.均方频率(kHz 2 )，用于反映频谱中主频带的变化，其计算公式为
Figure 937028DEST_PATH_IMAGE011
；
其中，
Figure 498590DEST_PATH_IMAGE012
表示频谱
Figure 580947DEST_PATH_IMAGE013
处的频率；
Figure 569763DEST_PATH_IMAGE014
表示FFT点数；
Figure 370359DEST_PATH_IMAGE015
表示频谱幅值的绝对值。
时频分析方法采用连续小波变换，经过参数选择，采用morlet小波基、7尺度的分解尺度。对采集的断丝信号和非断丝信号进行连续小波变换处理，对变换后每个尺度计算能量占比。以断丝信号为例，设断丝信号共分解的尺度为
Figure 470034DEST_PATH_IMAGE016
，各个尺度分解的小波系数为
Figure 401037DEST_PATH_IMAGE017
，进一步可以计算得到每个尺度
Figure 764017DEST_PATH_IMAGE018
信号的能量为：
Figure 724014DEST_PATH_IMAGE019
(1)
其中，
Figure 627379DEST_PATH_IMAGE020
表示信号长度，则每个尺度信号能量
Figure 684328DEST_PATH_IMAGE021
所占比例为：
Figure 749367DEST_PATH_IMAGE022
(2)
经计算比较，两类信号在第二、三、四、六和七尺度上能量比特征差异明显，因此，选择这5个尺度能量比特征作为时频分析提取的信号特征。
基于上述提取的多维度特征，可以构建起信号样本的综合特征向量，特征向量
Figure 524556DEST_PATH_IMAGE023
为一个行向量，其形式如下：
Figure 225752DEST_PATH_IMAGE024
(3)
其中，行向量内每个元素代表前面提取的一个信号特征，对每个信号样本可以得到其特征向量。对不同类型的信号打上标签，用于区分不同的信号样本，进一步划分训练集和测试集，利用训练集可以实现LSTM模型的训练。
搭建的LSTM模型包括输入层、LSTM隐藏层、全连接层、softmax分类层以及输出层。输入层主要作用是将每个声发射信号的特征向量导入LSTM网络中。LSTM隐藏层负责对输入的批量样本的特征向量进一步分析，将有价值信息传递至全连接层，全连接层主要负责将LSTM输出向量的维度进行转换，即转换为模型标签向量的维度，这样才能计算损失函数。最后softmax层主要作用是将全连接层输出的类别分数映射到正数范围，再归一化到(0,1)，从而得到每个类别的概率。从输出层最终获取每个声发射信号样本的所属类别。经过参数的调优，其模型结构参数如下：输入层共22维度；LSTM隐藏层包含10个网络模块单元，采用的激活函数包含sigmoid和tanh等函数；一层全连接层包括2个神经元用于维度转换；softmax分类层输出接两种信号类别，训练参数设置如表3所示。
表3长短期记忆网络训练参数
Figure 74891DEST_PATH_IMAGE025
用训练集训练完成LSTM模型后，该模型对测试集样本进行了测试，测试集的混淆矩阵如图2所示，所构建的模型可准确识别绝大部分断丝信号和非断丝信号。
本实施例针对LSTM模型和传统的机器学习模型在断丝信号识别能力上的差异进行了比较，主要对比的模型包括：支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)、粒子群算法优化的支持向量机(PSO-SVM)、多层感知机、K-最邻近法（K-Nearest Neighbor，简称KNN）、决策树以及朴素贝叶斯模型。针对信号测试集，各个模型的断丝信号识别准确率如表4所示。
表4不同模型断丝信号识别准确率
Figure 310831DEST_PATH_IMAGE026
在Matlab软件中给测试集信号加入信噪比（Signal-to-Noise Ratio，简称 SNR）为30dB的高斯白噪声，对于SNR为30dB的测试集，各个模型对于断丝信号的识别准确率如表5所示。
表5不同模型断丝信号识别准确率（信噪比为30dB）
Figure 573316DEST_PATH_IMAGE027
从表4中可以看出，LSTM模型相较于其它模型，对于断丝信号的识别准确率最高。从表5可以看出，SNR为30dB的信号测试集条件下，LSTM模型仍可以实现最高的断丝信号识别准确率。
为了综合比较模型的性能，本实施例对比了上述不同模型对于真实信号测试集和SNR为30dB的信号测试集的F1分数，即F1-Score，（F1-Score是统计学中用来衡量二分类模型精确度的一种指标，它同时兼顾了分类模型的精确率和召回率；F1分数可以看作是模型精确率和召回率的一种调和平均，它的最大值是1，最小值是0）。F1-Score可以综合考虑识别精度
Figure 818484DEST_PATH_IMAGE028
和召回率
Figure 584446DEST_PATH_IMAGE029
指标，该参数是表征模型性能的综合评价指标，其计算如下：
Figure 256867DEST_PATH_IMAGE030
(4)
F1-Score即为
Figure 672893DEST_PATH_IMAGE031
取1时的值，F1-Score计算结果如表6所示，不同模型的F1-Score在两种测试集上的对比结果如图3所示。
表6不同模型的F1分数
Figure 721751DEST_PATH_IMAGE032
由图3可以看出，对于真实信号测试集和含有一定噪声的信号测试集，LSTM模型均可得到较高的F1-Score值，表明LSTM建立的断丝信号识别模型效果较好。
本实施例从时域、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。
实施例二
本申请实施例二介绍了一种基于长短期记忆网络的桥梁拉索断丝信号识别系统。
如图4所示的一种基于长短期记忆网络的桥梁拉索断丝信号识别系统，包括：
获取模块，被配置为获取桥梁拉索声发射信号；
构建模块，被配置为对所获取的桥梁拉索声发射信号进行多维度特征提取，构建综合特征向量；
识别模块，被配置为基于所构建的综合特征向量和预设的信号识别模型，识别桥梁拉索断丝信号；其中，信号识别模型采用长短期记忆网络。
详细步骤与实施例一提供的基于长短期记忆网络的桥梁拉索断丝信号识别方法相同，在此不再赘述。
以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于长短期记忆网络的桥梁拉索断丝信号识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取桥梁拉索声发射信号；
对所获取的桥梁拉索声发射信号进行多维度特征提取，构建综合特征向量；
基于所构建的综合特征向量和预设的信号识别模型，识别桥梁拉索断丝信号；
其中，信号识别模型采用长短期记忆网络。
2.如权利要求1中所述的一种基于长短期记忆网络的桥梁拉索断丝信号识别方法，其特征在于，对待识别的桥梁拉索钢绞线施加荷载并拉伸，基于设置在所述桥梁拉索钢绞线表面的声发射传感器采集桥梁拉索声发射信号。
3.如权利要求1中所述的一种基于长短期记忆网络的桥梁拉索断丝信号识别方法，其特征在于，基于时域分析、频域分析和时频分析实现所获取的桥梁拉索声发射信号的多维度特征提取。
4.如权利要求3中所述的一种基于长短期记忆网络的桥梁拉索断丝信号识别方法，其特征在于，对所获取的桥梁拉索声发射信号的时域波形提取信号参数进行时域分析，得到桥梁拉索声发射信号的时域特征。
5.如权利要求4中所述的一种基于长短期记忆网络的桥梁拉索断丝信号识别方法，其特征在于，基于快速傅里叶变换对所获取的桥梁拉索声发射信号进行时域到频域的变换分析，基于桥梁拉索声发射信号的频谱得到频域特征。
6.如权利要求5中所述的一种基于长短期记忆网络的桥梁拉索断丝信号识别方法，其特征在于，对所所获取的桥梁拉索声发射信号进行连续小波变换，对连续小波变换后的信号进行尺度能量比特征的计算，得到时频特征。
7.如权利要求6中所述的一种基于长短期记忆网络的桥梁拉索断丝信号识别方法，其特征在于，将所获取的桥梁拉索声发射信号样本的特征向量作为行向量，将所得到的时域特征、频域特征和时频特征作为所述行向量的元素，构建综合特征向量。
8.如权利要求1中所述的一种基于长短期记忆网络的桥梁拉索断丝信号识别方法，其特征在于，在桥梁拉索断丝信号识别的过程中，基于所构建的信号识别模型进行训练样本标签值的设定，根据信号识别模型的输入信号的信号预测的标签值，完成桥梁拉索断丝信号的识别。
9.如权利要求1中所述的一种基于长短期记忆网络的桥梁拉索断丝信号识别方法，其特征在于，信号识别模型采用长短期记忆网络，模型输入层将信号提取的综合特征向量输入至该模型，模型的隐藏层的长短期记忆网络单元进一步挖掘综合特征向量的深度信息，并输出至全连接层，全连接层完成对最终输出的维度转换，全连接层将结果输出至softmax分类层，完成对输入信号的预测，输出层输出预测值；根据损失函数，模型进行反向计算来更新模型的参数，经过多轮的训练，模型参数调整完成，基于训练集可以构建起信号的识别模型。
10.一种基于长短期记忆网络的桥梁拉索断丝信号识别系统，其特征在于，包括：
获取模块，被配置为获取桥梁拉索声发射信号；
构建模块，被配置为对所获取的桥梁拉索声发射信号进行多维度特征提取，构建综合特征向量；
识别模块，被配置为基于所构建的综合特征向量和预设的信号识别模型，识别桥梁拉索断丝信号；其中，信号识别模型采用长短期记忆网络。
CN202210500249.3A 2022-05-10 2022-05-10 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 Active CN114595733B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210500249.3A CN114595733B (zh) 2022-05-10 2022-05-10 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

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210500249.3A CN114595733B (zh) 2022-05-10 2022-05-10 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

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN114595733A true CN114595733A (zh) 2022-06-07
CN114595733B CN114595733B (zh) 2024-04-02

Family

ID=81812096

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210500249.3A Active CN114595733B (zh) 2022-05-10 2022-05-10 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

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114595733B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN118376697A (zh) * 2024-06-25 2024-07-23 山东大学 一种桥梁拉索断丝信号识别方法、系统、设备及介质

Citations (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110153801A (zh) * 2019-07-04 2019-08-23 西南交通大学 一种基于多特征融合的刀具磨损状态辨识方法
CN110231117A (zh) * 2019-06-10 2019-09-13 中设设计集团股份有限公司 一种基于s变换的拉索基频特征辨识方法
CN110568082A (zh) * 2019-09-02 2019-12-13 北京理工大学 一种基于声发射信号的缆索断丝的判别方法
CN111104891A (zh) * 2019-12-13 2020-05-05 天津大学 基于BiLSTM的复合特征光纤传感扰动信号模式识别方法
CN111521687A (zh) * 2020-05-09 2020-08-11 山东大学 一种基于声发射信号分析的拉索断丝判别方法及系统
CN111687689A (zh) * 2020-06-23 2020-09-22 重庆大学 一种基于lstm和cnn的刀具磨损状态预测方法及装置
CN112362756A (zh) * 2020-11-24 2021-02-12 长沙理工大学 一种基于深度学习的混凝土结构损伤监测方法及系统
CN112362368A (zh) * 2021-01-14 2021-02-12 西门子交通技术(北京)有限公司 列车牵引电机的故障诊断方法、装置、系统和可读介质
WO2021068454A1 (zh) * 2019-10-12 2021-04-15 联合微电子中心有限责任公司 一种基于bp神经网络的微能源器件能量识别方法
CN112669879A (zh) * 2020-12-24 2021-04-16 山东大学 一种基于时频域深度学习算法的空调内机噪声异常检测方法
GB202107666D0 (en) * 2021-05-28 2021-07-14 Bae Systems Plc Apparatus and method of classification
CN113496312A (zh) * 2021-07-05 2021-10-12 山东大学 基于多维特征提取融合与长短期记忆网络的刀具剩余寿命预测方法、设备及存储介质
CN113536894A (zh) * 2021-05-27 2021-10-22 深圳先进技术研究院 缺陷检测方法、缺陷检测装置和计算机可读存储介质
CN113609789A (zh) * 2021-09-15 2021-11-05 重庆大学 一种基于时空特征并行提取的刀具磨损状态预测方法
CN114091544A (zh) * 2021-11-29 2022-02-25 西南交通大学 基于振动信号与神经网络的tbm盘形滚刀磨损识别系统
CN114169374A (zh) * 2021-12-10 2022-03-11 湖南工商大学 一种斜拉桥斜拉索损伤识别方法及电子设备

Patent Citations (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110231117A (zh) * 2019-06-10 2019-09-13 中设设计集团股份有限公司 一种基于s变换的拉索基频特征辨识方法
CN110153801A (zh) * 2019-07-04 2019-08-23 西南交通大学 一种基于多特征融合的刀具磨损状态辨识方法
CN110568082A (zh) * 2019-09-02 2019-12-13 北京理工大学 一种基于声发射信号的缆索断丝的判别方法
WO2021068454A1 (zh) * 2019-10-12 2021-04-15 联合微电子中心有限责任公司 一种基于bp神经网络的微能源器件能量识别方法
CN111104891A (zh) * 2019-12-13 2020-05-05 天津大学 基于BiLSTM的复合特征光纤传感扰动信号模式识别方法
CN111521687A (zh) * 2020-05-09 2020-08-11 山东大学 一种基于声发射信号分析的拉索断丝判别方法及系统
CN111687689A (zh) * 2020-06-23 2020-09-22 重庆大学 一种基于lstm和cnn的刀具磨损状态预测方法及装置
CN112362756A (zh) * 2020-11-24 2021-02-12 长沙理工大学 一种基于深度学习的混凝土结构损伤监测方法及系统
CN112669879A (zh) * 2020-12-24 2021-04-16 山东大学 一种基于时频域深度学习算法的空调内机噪声异常检测方法
CN112362368A (zh) * 2021-01-14 2021-02-12 西门子交通技术(北京)有限公司 列车牵引电机的故障诊断方法、装置、系统和可读介质
CN113536894A (zh) * 2021-05-27 2021-10-22 深圳先进技术研究院 缺陷检测方法、缺陷检测装置和计算机可读存储介质
GB202107666D0 (en) * 2021-05-28 2021-07-14 Bae Systems Plc Apparatus and method of classification
CN113496312A (zh) * 2021-07-05 2021-10-12 山东大学 基于多维特征提取融合与长短期记忆网络的刀具剩余寿命预测方法、设备及存储介质
CN113609789A (zh) * 2021-09-15 2021-11-05 重庆大学 一种基于时空特征并行提取的刀具磨损状态预测方法
CN114091544A (zh) * 2021-11-29 2022-02-25 西南交通大学 基于振动信号与神经网络的tbm盘形滚刀磨损识别系统
CN114169374A (zh) * 2021-12-10 2022-03-11 湖南工商大学 一种斜拉桥斜拉索损伤识别方法及电子设备

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
HAOHUI XIN 等: "Fracture acoustic emission signals identification of stay cables in bridge engineering application using deep transfer learning and wavelet analysis", 《ADVANCES IN BRIDGE ENGINEERING》, 31 December 2020 (2020-12-31) *
王中明，: "《信号与系统》", 31 January 2019, pages: 315 - 316 *
王旭 等: "UHMWPE/LDPE层合板复合材料损伤声发射信号识别", 《宇航材料工艺》, vol. 49, no. 2, pages 78 - 81 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN118376697A (zh) * 2024-06-25 2024-07-23 山东大学 一种桥梁拉索断丝信号识别方法、系统、设备及介质
CN118376697B (zh) * 2024-06-25 2024-09-06 山东大学 一种桥梁拉索断丝信号识别方法、系统、设备及介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN114595733B (zh) 2024-04-02

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Mukund et al. Transient classification in LIGO data using difference boosting neural network
CN103617684B (zh) 干涉型光纤周界振动入侵识别算法
CN111048114A (zh) 一种设备异常声音检测的设备及方法
CN110491416A (zh) 一种基于lstm和sae的电话语音情感分析与识别方法
KR102198273B1 (ko) 머신러닝 기반의 음성데이터 분석 방법, 장치 및 프로그램
CN102163427A (zh) 一种基于环境模型的音频异常事件检测方法
CN109961794A (zh) 一种基于模型聚类的分层说话人识别方法
CN112985574B (zh) 基于模型融合的光纤分布式声波传感信号高精度分类识别方法
CN115294994A (zh) 一种真实环境中的鸟类鸣声自动识别系统
Zhang et al. A supervised machine learning-based sound identification for construction activity monitoring and performance evaluation
CN103761965B (zh) 一种乐器信号的分类方法
CN113086799B (zh) 一种基于图像识别的电梯故障检测及预警方法
CN108694953A (zh) 一种基于Mel子带参数化特征的鸟鸣自动识别方法
CN114595733B (zh) 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
CN116153337B (zh) 合成语音溯源取证方法及装置、电子设备及存储介质
CN112200238B (zh) 基于声响特征的硬岩拉剪破裂识别方法与装置
CN109512390A (zh) 基于eeg时域多维度特征及m-wsvm的睡眠分期方法及可穿戴装置
CN114373452A (zh) 基于深度学习的嗓音异常识别和评价的方法及系统
CN113111786A (zh) 基于小样本训练图卷积网络的水下目标识别方法
CN114118219A (zh) 基于数据驱动的长期加电设备健康状态实时异常检测方法
CN111696670A (zh) 一种基于深度森林的产前胎儿监护智能判读方法
CN117782198B (zh) 一种基于云边端架构的公路机电设备运行监测方法及系统
CN118050703A (zh) 一种基于Transformer和多尺度卷积神经网络的毫米波雷达跌倒检测方法
CN105006231A (zh) 基于模糊聚类决策树的分布式大型人口语者识别方法
CN112581940A (zh) 基于边缘计算与神经网络的放电声音检测方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant