基于注意力改进卷积网络的隧道风机预埋基础损伤识别

摘要：

针对隧道风机预埋基础损伤信息微弱、特征难以提取等问题,提出一种基于度量-频段注意力卷积神经网络的隧道风机预埋基础损伤识别方法.首先,通过预埋基础冲激试验的激励信号和响应信号,计算预埋基础的频率响应函数并作为损伤识别模型的输入;然后,使用多层卷积将输入的频率响应函数映射到特征空间提取损伤特征信息;再次,采用频段注意力机制对不同频段上的特征进行自适应加权融合,并采用度量损失进一步增强提取特征的可辨识性;最后,将提取的特征输入全连接层以实现预埋基础损伤识别.实测数据验证结果表明,所提方法对比现有的神经网络模型具有更高识别率,能够对隧道风机预埋基础健康状态进行有效地评估.

关键词：隧道风机、损伤识别、深度学习、卷积神经网络、度量-频段注意力机制

所属期刊栏目：42

分类号：U459.2(隧道工程)

资助基金：重庆市技术创新与应用发展专项重点项目;国家重点研发计划

在线出版日期：2023-06-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：307-313