船體結(jié)構(gòu)損傷的智能識別與預(yù)測方法

摘要： 為解決傳統(tǒng)的船體結(jié)構(gòu)損傷識別效率低下、準(zhǔn)確性不高等問題，提出一種適用于船體結(jié)構(gòu)的智能診斷識別與預(yù)測模型。首先對采集到的振動沖擊信號進(jìn)行預(yù)處理并在時域維度進(jìn)行特征分析和提取。然后利用大量樣本數(shù)據(jù)，采用改進(jìn)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）模型對船體結(jié)構(gòu)損傷類型和嚴(yán)重程度進(jìn)行分類識別，采用ARIMA時間序列模型對船體結(jié)構(gòu)損傷時間進(jìn)行預(yù)測，進(jìn)而實現(xiàn)船體結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)的及時預(yù)警和提前預(yù)知，為船體結(jié)... （共6頁）