摘要
本发明涉及桥梁支座早期损伤诊断技术领域,更具体地说,涉及基于振动特征的桥梁支座早期损伤智能诊断方法及其系统,包括:利用微型振动传感器阵列采集桥梁支座的振动信号;基于所述振动信号,执行多尺度时频特征提取操作,得到时频特征矩阵;根据所述时频特征矩阵,执行拓扑特征提取操作,得到拓扑特征向量;基于所述拓扑特征向量,执行非线性动力学特征提取操作,得到动力学特征向量;根据所述时频特征矩阵、所述拓扑特征向量和所述动力学特征向量,执行多模态特征融合操作,得到融合特征向量;基于所述融合特征向量,执行损伤识别操作,得到桥梁支座的损伤状态信息,本方法能够捕捉到微小的结构变化,显著提高了早期损伤的检测灵敏度。
技术关键词
桥梁支座
智能诊断方法
振动特征
微型振动传感器
多模态特征融合
非线性动力学
小波变换系数
多尺度
矩阵
训练深度学习模型
智能诊断系统
连续小波变换
专家知识库
信号
决策
特征提取模块
拓扑特征
数据采集模块
特征值
系统为您推荐了相关专利信息
苹果识别方法
Laplacian算子
多模态特征融合
深度学习训练
果实
文本
图像
多模态特征融合
通道注意力机制
融合特征
强化学习模型
加密方法
交叉注意力机制
加密策略
节点