【摘 要】
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浮空器工作环境复杂恶劣,微小损伤都可能导致严重后果,因此实现浮空器囊体的表面损伤识别对评估浮空器健康状态,规划服役计划十分重要。但是囊体结构复杂,材质特殊,提高了囊体表面损伤识别的难度。针对以上问题,本文提出了小样本条件下的损伤识别方法,并应用于小型浮空器囊体的表面损伤识别,取得了92%的准确率,实现了小样本条件下浮空器囊体的表面损伤识别。首先,针对小型浮空器囊体的结构特点,设计了基于音频激励的囊
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“基于集成传感网络与数据驱动的浮空器囊体结构健康监测与安全分析”(52075202); 企业合作项目“不确定环境下小样本识别算法应用”;
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浮空器工作环境复杂恶劣,微小损伤都可能导致严重后果,因此实现浮空器囊体的表面损伤识别对评估浮空器健康状态,规划服役计划十分重要。但是囊体结构复杂,材质特殊,提高了囊体表面损伤识别的难度。针对以上问题,本文提出了小样本条件下的损伤识别方法,并应用于小型浮空器囊体的表面损伤识别,取得了92%的准确率,实现了小样本条件下浮空器囊体的表面损伤识别。首先,针对小型浮空器囊体的结构特点,设计了基于音频激励的囊体应变信号采集实验,包含硬件设备布置、传感器布置、缺陷制造和构建囊体数据集等环节。通过数据预处理转换数据格式,强化特征表达,构建囊体数据集。其次,优化卷积神经网络模型结构,加深网络深度,提高图像边缘信息学习能力,提出CNN-3模型。基于该模型的损伤识别方法在帕德博恩大学轴承数据集上取得了99%的准确率,并应用在囊体数据集上取得了87%的准确率。最后,针对样本数量少或不平衡的小样本条件,从网络结构和距离判别公式两个方面对原始生成对抗网络进行改进,提出深度卷积Wasserstein生成对抗网络以实现数据扩充。使用西储大学轴承数据集人为构造小样本条件,数据扩充后识别准确率和完备数据集几乎一致,说明小样本条件下,数据扩充可以有效提升损伤识别准确率。不平衡的囊体数据集经数据扩充后,识别准确率由87%提升至92%,实现了小样本条件下囊体的表面损伤识别。
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