[发明专利]一种基于深度学习与声发射技术的拉索损伤识别方法有效
| 申请号： | 201911188370.1 | 申请日： | 2019-11-28 |
| 公开（公告）号： | CN111044617B | 公开（公告）日： | 2022-08-02 |
| 发明（设计）人： | 吴刚;董斌;蒋剑彪;侯士通 | 申请（专利权）人： | 东南大学;江苏东印智慧工程技术研究院有限公司;东衢智慧交通基础设施科技（江苏）有限公司 |
| 主分类号： | G01N29/14 | 分类号： | G01N29/14;G01N29/44 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 柏尚春 |
| 地址： | 211189 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习与声发射技术的拉索损伤识别方法，首先，利用声发射设备测量正常状态与损伤状态拉索的声发射信号各N组，形成数据集，将数据集中的信号序列打上标签，将N组信号归一化，并划分为训练集和测试集；建立长短期记忆全卷积神经网络，对声发射信号进行训练，保存训练好的模型和参数；利用声发射设备在现场获取拉索的声发射信号，将信号输入上述训练好的模型中，自动判别拉索是否存在损伤。本发明直接处理声发射的原始信号，效率高，成本低，相对于传统的人工检测法以及磁通量法更具有明显的自动化优势。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 声发 技术 损伤 识别 方法 | ||
【主权项】：
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