摘要
本发明公开了一种基于声发射和深度学习技术的FRP‑混凝土界面剥离预警方法,属于FRP‑混凝土界面剥离检测技术领域。方法包括:通过布设在FRP‑混凝土结构的待监测界面区域上的多个声发射传感器周期性采集动态声发射信号,构建第一数据集;构建背景信号动态阈值,用于对第一数据集中的数据进行信号异常识别,并提取被标记为异常识别结果的数据构建第二数据集;对第二数据集中的数据进行预处理,得到若干目标信号进行时域特征提取,得到时频特征参数;输入时频特征参数至基于深度学习的剥离状态预测模型中,输出得到当前FRP‑混凝土界面的剥离状态;根据剥离状态发出对应预警信号。本发明能够对FRP‑混凝土界面剥离实现实时监测和精准预警。
技术关键词
混凝土界面
深度学习技术
预警方法
信号
声发射传感器
混凝土结构
数据
频域特征
时域特征提取
卷积神经网络模型
标记
时间段
周期性
动态
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非工作
频率
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