起重运输机械2023，Issue(20) ：46-52.

基于域自适应的塔式起重机结构损伤诊断方法研究

宋世军 朱昆贤 安增辉 宋连玉 杨蕊
起重运输机械2023，Issue(20) ：46-52.
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基于域自适应的塔式起重机结构损伤诊断方法研究

宋世军 1朱昆贤 1安增辉 1宋连玉 2杨蕊1
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作者信息

  • 1. 山东建筑大学机电工程学院 济南 250101
  • 2. 山东富友科技有限公司 济南 250101
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摘要

塔式起重机结构损伤诊断存在诊断过程复杂且低效、收集数据量大且有标签数据少、不同塔式起重机间收集到的数据因有差异而造成的网络模型诊断精确度不稳定等问题.为解决这些问题引入迁移学习方法,文中采用迁移学习中的域自适应方法,利用过往的标签数据与现有工况无标签数据建立工况间的联系,从而学习到不随工况改变的结构损伤特征,扩大了模型的应用领域.并且,以深层神经网络为基本框架,运用深层多核最大均值差异对不同塔机收集到的数据特征的分布进行评价,实现了少量多种塔式起重机数据的智能结构损伤诊断.

关键词

塔式起重机/域自适应/迁移学习/结构损伤/最大均值差异

Key words

tower crane/domain adaptation/transfer learning/structural damage/maximum mean difference

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基金项目

国家级青年科学基金(52005300)

出版年

2023
起重运输机械
北京起重运输机械设计研究院

起重运输机械

影响因子：0.214
ISSN：1001-0785
参考文献量3
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