[發明專利]一種基于堆疊自編碼器的分布式應變微小裂縫檢測系統及方法

有效

• 申請號: 201910973652.6
• 申請日: 2019-10-14
• 公開（公告）號: CN110715929B
• 公開（公告）日: 2022-03-25
• 發明（設計）人: 宋青松;武金睿;陳禹
• 申請（專利權）人: 長安大學
• 主分類號: G01N21/88
• 分類號: G01N21/88;G01B11/16
• 代理公司: 西安通大專利代理有限責任公司 61200
• 代理人: 郭瑤

本發明公開了一種基于堆疊自編碼器的分布式應變裂縫檢測系統及方法，利用深度神經網絡良好的特征表征能力，將裂縫檢測視為一個二分類問題，構建一個基于堆疊自編碼器的深度神經網絡，實現結構體應變子序列的裂縫與非裂縫分類。本發明方法在實驗室鋼梁上可以準確并且無遺漏地檢測張口寬度為32μm的微小裂縫，為結構體表面分布式應變裂縫檢測提供了一種具有良好噪聲魯棒性的解決方案。

技術領域

本發明屬于模式識別領域，具體涉及一種基于堆疊自編碼器的分布式應變微小裂縫檢測系統及方法。

背景技術

裂縫檢測一直是結構健康監測領域中的重要課題。裂縫檢測方法包含了人工觀測的方法和無損檢測方法。人工觀測的方法需要專門的維護人員使用專業的工具進行定期檢查，該方法效率低、主觀性強。無損檢測方法主要通過超聲波、X射線、探地雷達以及攝像機等獲得的數據對結構體裂縫進行檢測。這些傳感器都是點對點傳感器，無法針對結構體的整體數據進行測量，容易遺漏裂縫。

發明內容

本發明的目的在于提供一種基于堆疊自編碼器的分布式應變微小裂縫檢測系統及方法，以克服上述現有技術存在的缺陷，本發明能夠對結構體的整體應變數據進行有效的采集，結構體整體應變數據進行裂縫檢測，顯著改善了裂縫檢測的正確率，提升裂縫檢測的檢測效果，為結構健康監測提供了一種高效的裂縫檢測方案。

為達到上述目的，本發明采用如下技術方案：

一種基于堆疊自編碼器的分布式應變微小裂縫檢測系統，包括：應變序列采集模塊，用于對結構體表面的分布式應變進行采集；應變序列預處理模塊：用于將采集所得的應變序列進行z-score標準化并截取為應變子序列；基于堆疊自編碼器的特征自學習與表征模塊：用于提取所劃分的應變子序列的特征；Softmax分類識別模塊，用于對提取到的子序列特征進行二分類，判別每一個子序列屬于裂縫子序列和非裂縫子序列的概率；

進一步地，應變序列采集模塊：將光纖傳感器敷設于結構體表面，使用基于BOTDA的分布式光纖傳感系統對結構體表面的分布式應變進行采集；應變序列預處理模塊包括：

進一步地，z-score標準化模塊和滑窗截取模塊，z-score標準化模塊將應變序列標準化為0均值1標準差的數據?；澳K通過長度為21，步長為1的滑動窗口將標準化后的應變序列截取了一組長度都是21的應變子序列?；诙询B自編碼器的特征自學習與表征模塊：由3個自動編碼器模塊構成，將3個自動編碼器模塊的編碼部分用作特征表征。

進一步地，基于堆疊自編碼器的特征自學習與表征模塊：由3個自動編碼器模塊構成，用于提取所劃分的應變子序列的特征，自動編碼器模塊對于輸入數據x，特征h與輸出之間的關系可以表示為f_θ(·)和g_θ'(·)兩個函數，具體如下所示：

h＝f_θ(x)＝s_f(Wx+b_h)

其中，W和b_h分別為輸入數據x和特征h之間的連接矩陣和偏置向量，W^T和b_v分別為特征h和輸出之間的連接矩陣和偏置向量，W^T為W的轉置矩陣。s_f和s_g是激活函數。

基于堆疊自編碼器的特征自學習與表征模塊的過程具體如下所示：

h_i＝s_f(W_ix_i+b_h,i)