一种斜拉桥基于海量数据的损伤识别方法及装置

本发明涉及一种斜拉桥基于海量数据的损伤识别方法及装置。该方法包括：构建斜拉桥基准有限元模型，采集多种损伤工况下的结构动力响应数据；提出了一种改进的完全自适应噪声集合经验模态分解算法(ICEEMDAN)对数据进行分解，通过标准差反馈机制动态调整噪声水平，得到IMF分量；创新的利用Hurst指数筛选满足H>0.5且重构误差MSE<0.0003的目标IMF分量；构建并训练一维卷积神经网络模型，输入目标IMF分量，输出损伤位置和程度的识别结果。该模型包括前导卷积层组、中级特征层组、深度抽象层组和分类输出层。此外，还提供了一种损伤识别装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品，以实现所述方法。本发明可有效识别斜拉桥损伤，为桥梁健康监测提供技术支持。