【技术实现步骤摘要】
本申请涉及结构损伤识别，特别是涉及一种设备损伤识别方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
1、结构损伤识别是近年来新兴的一个研究方向，随着土木行业的蓬勃发展，道路，桥梁、房屋等建筑物和构筑物越来越多。伴随而来的问题也逐步浮现，世界各地因结构损伤而导致的事故灾害屡见不鲜。由此推进了结构损伤识别等相关行业的发展。结构损伤识别是指通过一定方法，获取结构自身信息，进而推断结构损伤情况
2、传统的结构损伤识别方法包括混凝土表观裂缝的目视检测、混凝土裂纹渗透法探伤、混凝土碳化深度测量、混凝土氯离子含量测定、钢筋分布扫描仪、钢筋锈蚀的版电池点位试验方法等等，这类检测方法需要人为判断结构是否损伤和损伤程度，存在识别效率与准确性低的问题。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高结构损伤识别效率和准确性的结构损伤识别方法、装置、计算机设备和存储介质。
2、第一方面，本申请提供了一种结构损伤识别方法，所述方法包括：
3、获取目标设备的振动响应信号；
4、根据所述振动响应信号，提取所述目标设备的模态参数；
5、将所述模态参数输入预训练的损伤识别模型，得到所述目标设备的损伤等级。
6、在其中一个实施例中，所述方法还包括：
7、获取目标设备的振动测试响应信号；
8、基于所述振动测试响应信号，确定所述目标设备的模态参数以及损伤等级；
9、根据所述模态参数以及损伤等级，对待
10、在其中一个实施例中，所述震动测试响应信号包括：目标设备正常运行时的振动响应信号，以及目标设备在不同损伤等级下的振动响应信号。
11、在其中一个实施例中，所述基于所述振动测试响应信号，确定所述目标设备的模态参数以及损伤等级包括：
12、根据所述振动测试响应信号，提取所述振动测试响应信号对应的模态参数；
13、将所述振动测试响应信号对应的模态参数，以及目标设备正常运行时的模态参数进行对比，得到所述测试震动响应信号的损伤等级；其中，所述损伤等级包括无损伤、轻度损伤、中度损伤和重度损伤。
14、在其中一个实施例中，所述根据所述模态参数以及损伤等级，对待训练的神经网络模型进行训练，得到所述预训练的损伤识别模型，包括：
15、基于损伤等级为无损伤的振动测试响应信号以及对应的模态参数，按照预定义的自监督任务，对所述神经网络模型进行预训练；
16、基于损伤等级为轻度损伤、中度损伤和重度损伤的振动测试响应信号以及对应的模态参数，对所述神经网络模型进行微调，得到所述预训练的损伤识别模型。
17、在其中一个实施例中，所述获取目标设备的振动响应信号，包括：
18、获取所述数据采集系统采集的目标设备的振动响应信号；所述数据采集系统包括：加速度传感器、速度传感器、应力传感器、声发射传感器、激光多普勒测振仪、温度传感器、湿度传感器以及风速传感器。
19、在其中一个实施例中，所述根据所述振动响应信号，提取所述目标设备的模态参数包括：
20、对所述振动响应信号进行变换处理，得到所述目标设备的模态参数；其中，所述变换处理包括傅里叶变换、短时傅里叶变换和小波变换中的至少一种，所述模态参数包括自然频率、阻尼比、模态形状和模态保证度。
21、第二方面，本申请还提供了一种结构损伤识别装置，所述装置包括：
22、信号获取模块，用于获取目标设备的振动响应信号；
23、模态参数提取模块，用于根据所述振动响应信号，提取所述目标设备的模态参数；
24、损伤识别模块，用于将所述模态参数输入预训练的损伤识别模型，得到所述目标设备的损伤等级。
25、第三方面，本申请还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
26、获取目标设备的振动响应信号；
27、根据所述振动响应信号，提取所述目标设备的模态参数；
28、将所述模态参数输入预训练的损伤识别模型，得到所述目标设备的损伤等级。
29、第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
30、获取目标设备的振动响应信号；
31、根据所述振动响应信号，提取所述目标设备的模态参数；
32、将所述模态参数输入预训练的损伤识别模型，得到所述目标设备的损伤等级。
33、上述结构损伤识别方法、装置、计算机设备和存储介质，获取目标设备的振动响应信号；根据振动响应信号，提取目标设备的模态参数；将模态参数输入预训练的损伤识别模型，得到目标设备的损伤等级。通过本申请的方法进行结构损伤识别，能够提高损伤识别的效率和准确性。
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1.一种结构损伤识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述震动测试响应信号包括：目标设备正常运行时的振动响应信号，以及目标设备在不同损伤等级下的振动响应信号。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述振动测试响应信号，确定所述目标设备的模态参数以及损伤等级包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述模态参数以及损伤等级，对待训练的神经网络模型进行训练，得到所述预训练的损伤识别模型，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标设备的振动响应信号，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述振动响应信号，提取所述目标设备的模态参数包括：
8.一种结构损伤识别装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种结构损伤识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述震动测试响应信号包括：目标设备正常运行时的振动响应信号，以及目标设备在不同损伤等级下的振动响应信号。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述振动测试响应信号，确定所述目标设备的模态参数以及损伤等级包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述模态参数以及损伤等级，对待训练的神经网络模型进行训练，得到所述预训练的损伤识别模型，包括：
<...【专利技术属性】
技术研发人员：李强，王电处，余荣兴，张世洪，雷鸣东，杨旭，刘玉安，谢强，
申请(专利权)人：中国南方电网有限责任公司超高压输电公司大理局，
类型：发明
国别省市：
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