【技术实现步骤摘要】
本公开涉及传感器故障识别，具体涉及用于桥梁结构健康监测的传感器故障识别定位方法及系统。
技术介绍
1、本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。
2、桥梁结构健康监测（bridge system health monitoring，bshm）技术具有确保桥梁结构安全和耐久性的潜力，并在过去几十年中迅速发展。bshm的目标是通过传感器网络对桥梁状态进行定量、连续的监测，以实现桥梁结构的损伤识别，主要由传感器系统、数据采集与传输系统、数据处理与分析系统以及结果显示与报警系统，其中传感器系统是bshm的基础。此外，测量数据还可用于负载识别、响应重构和振动控制等方面。为了实现这些目标，现在许多在役桥梁都配备了传感器网络，不断测量桥梁的响应（如加速度）以及环境条件（如温度）。bshm的功能在很大程度上依赖于大量测量数据的准确性和有效性。随之带来问题是由于传感器和相关的传输硬件在恶劣的环境下运行，获取的监测数据中不可避免地包含各种故障，手动检查故障非常费时。然而，由于监测数据的故障相对复杂，检测过程很大程度...
【技术保护点】
1.用于桥梁结构健康监测的传感器故障识别定位方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的用于桥梁结构健康监测的传感器故障识别定位方法，其特征在于，所述1DFCN-Net网络由三层卷积层，一层全局平均池化层以及一层全连接层组成，网络的输入为12000×1的经过归一化以及均值聚合的一维时间序列数据，输出为某一种故障信号对应的标签。
3.如权利要求1所述的用于桥梁结构健康监测的传感器故障识别定位方法，其特征在于，对故障信号进行分类，添加随机长度的故障包括：漂移故障、完全故障、偏置故障以及增益故障。
4.如权利要求1所述的用于桥梁结构健...
【技术特征摘要】
1.用于桥梁结构健康监测的传感器故障识别定位方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的用于桥梁结构健康监测的传感器故障识别定位方法，其特征在于，所述1dfcn-net网络由三层卷积层，一层全局平均池化层以及一层全连接层组成，网络的输入为12000×1的经过归一化以及均值聚合的一维时间序列数据，输出为某一种故障信号对应的标签。
3.如权利要求1所述的用于桥梁结构健康监测的传感器故障识别定位方法，其特征在于，对故障信号进行分类，添加随机长度的故障包括：漂移故障、完全故障、偏置故障以及增益故障。
4.如权利要求1所述的用于桥梁结构健康监测的传感器故障识别定位方法，其特征在于，利用min-max归一化以及均值聚合，对生成的故障信号数据预处理。
5.如权利要求1所述的用于桥梁结构健康监测的传感器故障识别定位方法，其特征在于，一阶差分为时间序列的某一刻数据。
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