[发明专利]一种基于声发射与1D CNNs的中小桥梁轻量化健康监测方法与系统

权利要求书

1.一种基于声发射与1D CNNs的中小桥梁轻量化健康监测方法与系统，其特征在于：包括以下步骤：

步骤一，根据中小桥的力学特征安装基于声发射传感器的监测系统。在桥梁结构上布置由数据采集系统和结构健康状态与安全评估系统这两个子系统组成的健康监测系统。

步骤二，利用经验模态分解(EMD)进行数据去噪。该信号处理方法可以把输入信号分解为若干个本征模态函数(IMF)之和，依据能量法则直接抛弃若干阶数小的IMF，将剩余IMF进行重构，得到去噪后的数据。

步骤三，利用缩尺模型建立桥梁损伤下声发射信号的基准分类数据库。对桥进行缩尺试验，进行加载卸荷并用声发射传感器测得数据，循环往复以考虑Kai ser effect(凯塞效应)，根据中小桥体破坏现象对中小桥梁损伤阶段进行划分，并确定对应声发射信号的标签信息。

步骤四，根据基准分类数据库进行1D CNNs模型的训练。将缩尺模型实验的信号输入一维卷积神经网络模型中；将所采样本分成两部分，一部分用于对模型的训练，另一部分用于对模型的测试，根据1D CNNs对损伤特征的划分，判定损伤属于哪种损伤阶段。

步骤五，将训练好的1D CNNs模型用于实桥的预警，根据实际测到的声发射信号的分类进行实时的安全预警。当1D CNNs模型判别损伤处于裂缝发展前期阶段、裂缝发展后期阶段或破坏阶段时，发出预警信号。

2.根据权利要求1所述的基于声发射与1D CNNs的中小桥梁轻量化健康监测方法与系统，其特征在于：步骤一中，在接近桥墩与桥面接触面、且靠近预应力钢筋的位置布置一定数量的传感器。通过传感器、放大器和声发射分析仪来采集和记录声发射信号，由声发射分析仪提取声发射特征参数并输入计算机中存储。

3.根据权利要求1所述的基于声发射与1D CNNs的中小桥梁轻量化健康监测方法与系统，其特征在于：步骤三中，对桥进行缩尺试验，进行加载卸荷，循环往复，用声发射传感器测得声发射信号，根据该类中小桥体破坏现象将中小桥梁损失阶段划分为未裂阶段、裂缝发展前期阶段、裂缝发展后期阶段和破坏阶段。在用声发射传感器获得数据的过程中考虑凯塞效应。即在试验中加载卸荷分为10组进行，其中最后一组产生破坏。采集10组加卸荷载所产生的声发射信号，根据裂缝发展阶段确定相应声发射信号的标签信息，用于后续的模型训练。

4.根据权利要求1所述的基于声发射与1D CNNs的中小桥梁轻量化健康监测方法与系统，其特征在于：步骤四中，在1D CNNs模型训练过程中采用full卷积和最大池化，用线性整流函数(ReLU)函数作为神经元的激活函数，神经网络输出层使用归一化指数函数(Softmax)函数计算输入数据归为各类的概率。在进行1D CNNs模型训练中，使用自适应参数的优化方法实现神经网络模型参数更新，利用误差反向传播修正各单元的权值，使用dropout算法防止过拟合。

5.根据权利要求1所述的基于声发射与1D CNNs的中小桥梁轻量化健康监测方法与系统，其特征在于：步骤四中的缩尺模型与被测中小桥为一种结构类型的桥梁，所测声发射信号能够代表实桥声发射特征。将缩尺模型所得声发射信号样本用于训练和测试1D CNNs模型。采用混淆矩阵评价模型性能。现场试验所得声发射信号样本用于验证1D CNNs模型。

6.根据权利要求1所述的基于声发射与1D CNNs的中小桥梁轻量化健康监测方法与系统，其特征在于：步骤五中根据训练好的模型将信号进行划分，当监测到桥梁由于重车经过或其他累积损伤导致损伤处于裂缝发展前期阶段、裂缝发展后期阶段或破坏阶段时或者原有损伤处于裂缝发展前期阶段、裂缝发展后期阶段或破坏阶段时，发出预警信号。当监测到损伤处于裂缝发展前期阶段、裂缝发展后期阶段、破坏阶段时，分别发出蓝色、橙色、红色预警信号。