基于频域分割策略与卷积神经网络的复合材料混合模式声发射信号识别方法

本发明提供一种基于频域分割策略与卷积神经网络的复合材料混合模式声发射信号识别方法，包括：1.开展拉伸实验获取声发射信号；2.提出结合聚类分析与扫描电子显微镜图像的损伤模式峰值频率分界线确定方法，为频域分割策略提供参考；3.基于损伤模式峰值频率分界线结果，提出基于频域分割策略与卷积神经网络的复合材料混合模式声发射信号识别方法，识别信号中具体的混合情况。本发明创新性地将频域分割策略与卷积神经网络相结合，克服了混合模式信号在频域上分布情况复杂对识别精度的影响，可用于建立高精度的混合信号识别模型，并提供丰富的混合信息，为深入理解声发射信号混合现象，拓展声发射技术可用性提供了有力工具。