本發明公開了一種基于分布式光纖傳感和深度學習的管道早期損傷識別方法,解決目前管道無損檢測領域難以實現快速、全面損傷檢測的技術問題。本發明包括:通過高靈敏分布式光纖傳感系統獲取管道動力學響應信號;通過多尺度小波分解和重構方法,從含有外界環境噪聲、隨機相位噪聲等干擾信號的原始信號中提取出振動信號,提高系統的信噪比;將已知損傷的管道振動信號設置標簽,作為訓練集,訓練一個自定義結構的卷積神經網絡模型,通過多次迭代計算,得到分類模型參數;完成模型訓練之后,對待測管道的損傷位置、損傷程度進行識別和評估。本發明能夠從底層振動數據分析得到更加抽象出高層特征表達,避免了傳統模態分析的復雜計算,實現實時管道早期損傷的定位和分類。
聲明:
“基于分布式光纖傳感和深度學習的管道早期損傷模式識別方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)