一种基于相空间域多尺度多重分形谱和并行卷积神经网络的结构损伤识别方法及系统

本发明涉及计算机技术领域，具体涉及一种基于相空间域多尺度多重分形谱和并行卷积神经网络的结构损伤识别方法及系统，获取布置在各结构关键点的加速度信号；并对加速度信号进行平稳小波处理，提取多尺度近似系数；对多尺度近似系数进行相空间重构获得相空间域多尺度重构吸引子；基于相空间域多尺度重构吸引子获取吸引子多重分形谱，对吸引子多重分形谱进行图像化处理得到二维灰度图像；构建多步长卷积结构的并行卷积神经网络，对多步长卷积结构的并行卷积神经网络进行训练，并利用训练完成后的多步长卷积结构的并行卷积神经网络进行结构损伤识别；从原始振动信号到损伤状态的端到端智能判别，显著提升了结构损伤识别的准确性、鲁棒性与工程适用性。