[发明专利]一种基于内积矩阵及深度学习的结构健康监测方法有效
| 申请号： | 202011447691.1 | 申请日： | 2020-12-09 |
| 公开（公告）号： | CN112528849B | 公开（公告）日： | 2023-03-24 |
| 发明（设计）人： | 王乐;陈宇;张敏照;杨智春 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G06F18/241 | 分类号： | G06F18/241;G06F18/213;G06N3/0464;G01H17/00 |
| 代理公司： | 西安凯多思知识产权代理事务所(普通合伙) 61290 | 代理人： | 云燕春 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明一种基于内积矩阵及深度学习的结构健康监测方法，属于结构健康监测技术领域；首先对被测结构的一种健康状态进行振动信号采集，然后每个数据子集的数据进行内积运算，得到该数据子集的内积矩阵；将获得的m个内积矩阵组成被测结构A的当前健康状态下的结构健康特征数据集C作为神经网络的输入层进行分析，然后得到被测结构在获得的m个内积矩阵下的健康状态；将被测结构不同健康状态下的健康特征数据集C作为输入数据提交神经网络时，即可训练出被测结构的健康状态与健康特征数据集C之间的关系，实现结构健康监测。利用神经网络深度学习方法可以直接将采集的内积矩阵作为输入层进行深度学习，大大减少在采集数据后对数据处理的时间和精力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 内积 矩阵 深度 学习 结构 健康 监测 方法 | ||
【主权项】：
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