[发明专利]一种基于传感器、结构部件的多维数据集构建方法及系统

权利要求书

1.一种基于传感器的多维数据集构建方法，其特征在于，包括：

对初始数据信号进行预处理，得到所述初始数据信号对应的若干个第一本征模态函数分量；其中，所述初始数据信号是由结构部件上的传感器采集得到的；

按照预设的算法，分析计算各所述第一本征模态函数分量在对应的所述初始数据信号中的占比程度，并根据所述占比程度，从所有所述第一本征模态函数分量中，选取多个所述第一本征模态函数分量，作为所述初始数据信号对应的多个第二本征模态函数分量；

根据所述初始数据信号和对应的所有所述第二本征模态函数分量，构建所述传感器对应的多维数据集；其中，所述多维数据集用于训练结构部件损伤识别模型。

2.如权利要求1所述的一种基于传感器的多维数据集构建方法，其特征在于，所述按照预设的算法，分析计算各所述第一本征模态函数分量在对应的所述初始数据信号中的占比程度，并根据所述占比程度，从所有所述第一本征模态函数分量中，选取多个所述第一本征模态函数分量，作为所述初始数据信号对应的第二本征模态函数分量，具体为：

在所述结构部件处于若干种结构部件损伤情况下，获取各所述第一本征模态函数分量对应的多个第三本征模态函数分量，并计算所有所述第三本征模态函数分量的方差贡献值；

计算各所述第一本征模态函数分量对应的多个所述第三本征模态函数分量的方差贡献值的平均值，并以所述平均值作为各所述第一本征模态函数分量在对应的所述初始数据信号中的占比程度；

根据各所述占比程度从大到小的顺序，对所有所述第一本征模态函数分量进行排列，选取排列结果中前M个所述第一本征模态函数分量，作为所述第二本征模态函数分量。

3.如权利要求1所述的一种基于传感器的多维数据集构建方法，其特征在于，所述根据所述初始数据信号和对应的所有所述第二本征模态函数分量，构建所述传感器对应的多维数据集，具体为：

当所述多维数据集为二维数据集时，将所述初始数据信号和对应的所有所述第二本征模态函数分量进行依次纵向排列拼接，构成所述传感器对应的第一二维数据集，完成所述传感器的多维数据集构建；

当所述多维数据集为Q维数据集时，以所述初始数据信号作为Q维数据集的第一面，并以所有所述第二本征模态函数分量依次作为Q维数据集的第二面至第Q面，构成所述传感器对应的Q维数据集，完成所述传感器的多维数据集构建；其中，Q≥3。

4.如权利要求3所述的一种基于传感器的多维数据集构建方法，其特征在于，还包括：

当所述多维数据集为二维数据集时，若所述第一二维数据集的数据量不满足预设要求，则按照时程信息，对所述第一二维数据集进行截断和拼接，得到对应的第二二维数据集，并将所述第二二维数据集作为所述第一二维数据集，进行迭代优化，直至所述第一二维数据集的数据量满足预设要求，则将当前所述第一二维数据集作为所述传感器的多维数据集构建结果。

5.如权利要求1所述的一种基于传感器的多维数据集构建方法，其特征在于，所述对初始数据信号进行预处理，得到所述初始数据信号对应的若干个第一本征模态函数分量，具体为：

对所述初始数据信号进行经验模态分解，得到所述初始数据信号对应的多个第四本征模态函数分量；

根据所述第四本征模态函数分量对应的频率从高到低的顺序，对所有所述第四本征模态函数分量进行排列，并选取排列结果中前N个所述第四本征模态函数分量，作为所述第一本征模态函数分量。

6.一种基于结构部件的多维数据集构建方法，其特征在于，包括：

通过结构部件上的多个传感器，采集多个初始数据信号；其中，所述传感器和所述初始数据信号一一对应；

根据权利要求1至5任意一项所述的基于传感器的多维数据集构建方法，依次对所述多个初始数据信号进行多维数据集构建，获得每个所述传感器对应的多维数据集；

将所有所述传感器对应的多维数据集，作为所述结构部件的多维数据集，完成所述结构部件的多维数据集构建；其中，所述结构部件的多维数据集用于训练结构部件损伤识别模型。