基于GoogLeNet的混凝土活动裂纹电磁辐射信号识别方法

作     者：侯春尧 谭大文 黄松岭 张敬华 张洪毅 毛延翩 周益 

作者机构：三峡金沙江川云水电开发有限公司永善溪洛渡电厂 清华大学电机系 清华大学水沙科学与水利水电工程国家重点实验室 中国长江电力股份有限公司 

出 版 物：《中国测试》 (China Measurement & Test)

年 卷 期：2024年

学科分类：0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 0815[工学-水利工程] 081503[工学-水工结构工程] 

基　　金：国家重点研发计划项目（2022YFF0605600） 全国重点实验室自主课题（SKLD22M02） 长江电力股份有限公司资助科研项目（4122020018） 

主　　题：混凝土 活动裂纹 电磁辐射 GoogLeNet 信号识别 

摘      要：混凝土随结构构件的受力、变形和温度等变化容易形成无法维持稳定的活动裂纹，并在裂纹产生瞬间向空间中发射电磁辐射信号。针对混凝土开裂产生的电磁辐射信号的幅值低、频带宽，容易与电磁环境噪声混淆的问题，该文提出一种基于GoogLeNet的混凝土活动裂纹电磁辐射信号识别方法。该方法搭建电磁信号采集实验平台，通过实际混凝土开裂实验构建原始信号数据集，利用连续小波变换（CWT）将混凝土活动裂纹电磁辐射原始时域信号转化为二维时频域图以强化信号在开裂早期的局部时频域变化特征，并在GoogLeNet基础上构建并迭代训练模型。结果表明，该文提出的方法平均识别准确率为99.63%，泛化识别成功率高于97%，与支持向量机和残差网络等信号识别方法相比，更适合判定混凝土结构是否存在活动裂纹。