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申请/专利权人：中铁西南科学研究院有限公司
摘要：本发明涉及隧道工程检测技术领域，提供了一种基于冲击回波信号的隧道衬砌脱空检测方法及系统，包括：获取待测隧道衬砌的冲击回波信号；对冲击回波信号分别提取时域特征、频域特征以及时‑频域特征；对时域特征、频域特征以及时‑频域特征进行标准化后，采用第一神经网络进行进一步特征提取；对冲击回波信号，采用第二神经网络提取信号前后时序关系的特征；根据第一神经网络输出的特征和所述信号前后时序关系的特征，通过特征融合部分得到待测隧道衬砌是否存在脱空的结果。不损失信号的有用分量及特征信息，有效提高了冲击回波法对隧道衬砌是否存在脱空的识别准确率。
主权项：1.一种基于冲击回波信号的隧道衬砌脱空检测方法，其特征在于，包括：获取待测隧道衬砌的冲击回波信号；对冲击回波信号分别提取时域特征、频域特征以及时-频域特征；所述时域特征包括对所述冲击回波信号在时间域中提取的振幅均方根值、峰值因子、峭度指标、脉冲指标、波形因子和裕度系数；所述频域特征包括对所述冲击回波信号，利用傅里叶变换提取的主频、频谱质心、频率带宽、频率均方根和频谱波峰数；所述时-频域特征包括对所述冲击回波信号，利用VMD-HHT变换提取信号的瞬时频率、瞬时包络、瞬时相位、边际谱频率；对时域特征、频域特征以及时-频域特征进行标准化后，采用第一神经网络进行进一步特征提取；所述第一神经网络为一维CNN的深度学习网络；对冲击回波信号，采用第二神经网络提取信号前后时序关系的特征；所述第二神经网络为基于LSTM的循环神经网络；根据第一神经网络输出的特征和所述信号前后时序关系的特征，通过特征融合部分得到待测隧道衬砌是否存在脱空的结果，所述特征融合部分包括依次连接的Concatenate层、第一全连接层和第二全连接层，第一全连接层采用Relu函数；第二全连接层使用sigmoid型激活函数；所述第一神经网络、第二神经网络和特征融合部分构成隧道衬砌脱空检测模型，用于训练所述隧道衬砌脱空检测模型的数据集包括：通过对不同工况的衬砌模型进行冲击回波信号采集得到的原始数据集、以及对原始数据集进行数据增强得到的扩充数据集。
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