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基于卷积去噪自编码器的导波温度补偿( Temperature compensation for guided waves using convolutional denoising autoencoders )
M Rautela S Jayavelu J Moll S Gopalakrishnan
温度对导波的影响被认为是结构健康监测过程中的一个重要方面。温度的影响会导致实际特征的突变，干扰现有的损伤识别策略。本文提出了一种基于自监督深度学习的温度补偿方法。我们使用温度影响的时间轨迹数据集，并转换为二维表示的连续小波变换。我们提出了一种新的温度补偿原理，其中温度对参考信号的影响改变了信号的幅度和相位，并将其视为噪声。我们训练了一个卷积去噪自动编码器，将任意温度下受温度影响的信号转换为参考温度下的信号。针对未见实例对算法的性能进行了评估。结果表明，该方法能有效地补偿温度效应，具有较低的均方损失和均方误差，并具有较高的确定系数。
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