【摘 要】
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桥梁表面裂缝检测对桥梁的安全运营具有重要意义。分布式光纤传感器可采集沿着光纤轴向分布的应变,即分布式应变。但采集到的分布式应变往往存在信噪比低的问题,裂缝处的应变异常改变容易被噪声“淹没”,从而给后续的裂缝检测造成巨大的问题。深度学习方法可以自动提取可判别的特征且对噪声具有一定的鲁棒性。开展基于深度学习方法和分布式应变的桥梁表面裂缝检测具有重要现实意义。本文针对基于分布式应变的桥梁表面裂缝检测中信
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桥梁表面裂缝检测对桥梁的安全运营具有重要意义。分布式光纤传感器可采集沿着光纤轴向分布的应变,即分布式应变。但采集到的分布式应变往往存在信噪比低的问题,裂缝处的应变异常改变容易被噪声“淹没”,从而给后续的裂缝检测造成巨大的问题。深度学习方法可以自动提取可判别的特征且对噪声具有一定的鲁棒性。开展基于深度学习方法和分布式应变的桥梁表面裂缝检测具有重要现实意义。本文针对基于分布式应变的桥梁表面裂缝检测中信噪比低的问题,设计并实现了基于变分自编码器（Variational Autoencoder,VAE）的异常检测方法。分布式应变表现为由空间上分布的一组应变点构成的一个序列,该序列由正常子序列和对应裂缝损伤的异常子序列排列而成,通过检测异常子序列可以实现裂缝检测。基于VAE自动提取的高质量特征,开展了有监督和无监督分布式应变异常检测方法研究,并通过实验验证了方法的有效性。本文工作主要由以下三个方面组成:1、提出了一种基于VAE的有监督异常检测算法。首先设计了一种变分自编码器模型,获取分布式应变的特征,进而采用支持向量机（SVM）对异常-正常分布式应变序列进行二分类,基于分类结果实现裂缝检测。2、设计并实现了一种基于VAE的无监督异常检测算法。首先,采用正常子序列对VAE进行训练,然后,将待检测的分布式应变序列送入到训练好的模型中进行检测,基于重构误差实现基于分布式应变的桥梁表面裂缝检测。3、开展了实验室钢结构和在役桥梁两组实验。结果表明,在标签易获取的情况下使用所提有监督方法,在无标签情况下使用所提无监督方法均能有效检测裂缝。
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