【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及无损检测，具体为一种基于应力波信号的裂纹扩展定量检测的增量学习方法。
技术介绍
1、裂纹扩展监测与评估在航空航天、桥梁建筑、工业设备等领域至关重要。传统裂纹检测方法主要依赖视觉检测、超声波检测或电磁检测，但这些方法往往受限于人工经验、复杂工况以及较高的检测成本。近年来，基于应力波信号的裂纹扩展监测技术逐渐成为研究热点，该方法通过传感器实时监测结构内部应力波信号变化，从而推断裂纹扩展情况，具备高灵敏度和非接触式检测的优势。
2、裂纹扩展过程通常呈现出复杂的非线性特征，并且不同裂纹阶段的信号模式存在较大差异，导致传统机器学习模型难以有效泛化。此外，固定结构的深度学习模型在引入新裂纹数据时容易遗忘旧知识，影响检测的稳定性。
3、深度学习技术，特别是双向长短期记忆网络(bilstm)，因其在时序数据建模上的优势，为裂纹扩展监测提供了新的解决方案。在实际应用中，裂纹扩展数据随着时间不断积累，传统的静态训练模型难以适应新增数据的特征变化，容易导致模型性能退化。因此，采用增量学习策略，使模型能够在引入新数据的同时...
【技术保护点】
1.一种基于应力波信号的裂纹扩展定量检测的增量学习方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于应力波信号的裂纹扩展定量检测的增量学习方法，其特征在于，通过安装在结构体上的传感器监测裂纹扩展过程中的应力波，将传感器和信号采集系统连接，使用数据采集仪器采集应力波信号；所述传感器包括压电传感器、振动传感器和加速度计。
3.根据权利要求1所述的一种基于应力波信号的裂纹扩展定量检测的增量学习方法，其特征在于，频域特征包括频谱混合熵、谐振跃迁率、模态离散因子、频率交叉耦合指数和频移偏态指数；
4.根据权利要求1所述的一种基于应力波...
【技术特征摘要】
1.一种基于应力波信号的裂纹扩展定量检测的增量学习方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于应力波信号的裂纹扩展定量检测的增量学习方法，其特征在于，通过安装在结构体上的传感器监测裂纹扩展过程中的应力波，将传感器和信号采集系统连接，使用数据采集仪器采集应力波信号；所述传感器包括压电传感器、振动传感器和加速度计。
3.根据权利要求1所述的一种基于应力波信号的裂纹扩展定量检测的增量学习方法，其特征在于，频域特征包括频谱混合熵、谐振跃迁率、模态离散因子、频率交叉耦合指数和频移偏态指数；
4.根据权利要求1所述的一种基于应力波信号的裂纹扩展定量检测的增量学习方法，其特征在于，构建bilstm模型的步骤包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于应力波信号的裂纹扩展定量检测的增量学习方法，其特征在于，将从bilstm模型全连接层提取的高维特征向量，利用差异度量函数进行降维操作，将高维特征向量映射到二维空间，差异度量函数的计算逻辑为：其中，w为差异度量、pij为样本xi和xj在高维空间里的相似度、qij为降维后的数据点yi和yj之间的相似度、表示两种分布的比值，pij的计算逻辑为：其中，∥xi-xj∥为样本xi和xj之间的距离、σ2为高维空间中每对点的相似性尺度，qij的计算逻辑为：其中，yi和yj为降维后的低维表示；
6.根据权利要求1所述的一种基于应力波信号的裂纹扩展定量检测的增量学习方法，其特征在于，动态调整的计算逻辑为：rt＝max(rmin,min(rt-1·exp(-λ1h(st,dt)+λ2δa(t)),rmax))，其中，rt为在t时间时刻，历史数据的保留比例、h(st,dt)为裂纹样本特征分布差异、δa(t)为检测精度、rmin和rmax...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈洪良，袁江峰，季经纬，王龙翔，丁俊，高恩南，许飞云，
申请(专利权)人：江苏省特种设备安全监督检验研究院，
类型：发明
国别省市：
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