久久久久亚洲精品无码网址_基于對抗生成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的結構樓層加速度記錄去噪方法中國地震局工程力學(xué)研究所

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研究亮點(diǎn)

基于對抗生成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的結構樓層加速度記錄去噪方法

發(fā)布時(shí)間： 2024-05-27 點(diǎn)擊數量：7675

研究背景：

美國、日本已經(jīng)建立了多個(gè)用于監測建筑結構地震反應的結構臺陣，并嘗試根據記錄的結構反應來(lái)評估震后結構的破壞狀態(tài)。然而，在實(shí)際開(kāi)展結構臺陣布設時(shí)由于受到成本的限制，不僅無(wú)法確保逐層布置傳感器，也無(wú)法保證所有傳感器均為高精度傳感器。而由低精度傳感器采集的數據的噪聲水平又比較高，所采集的數據不適合直接用于結構破壞狀態(tài)的評估研究。以往的去噪方法多依賴(lài)于基于時(shí)域、頻域或時(shí)頻域分析開(kāi)展，需要人工調節參數以達到最佳去噪效果，過(guò)程繁瑣。因此，針對上述問(wèn)題，中國地震局工程力學(xué)研究所張令心研究員團隊與日本東京大學(xué)地震研究所的KUSUNOKI Koichi教授合作提出了一種基于對抗生成網(wǎng)絡(luò )的針對強噪聲信號的去噪方法。

研究?jì)热菁俺晒?

本文將深度學(xué)習方法應用到加速度記錄去噪研究中，采用對抗生成網(wǎng)絡(luò )作為底座，通過(guò)加入注意力機制，提出了一種端到端的去噪方法DeGAN，如圖1所示。該方法具有以下三個(gè)優(yōu)點(diǎn)：（1）完全的端到端模型，無(wú)需其他多余操作；（2）對強噪聲信號的去噪效果好；（3）參數可自動(dòng)調整。通過(guò)該方法與現有其他方法對模擬噪聲和真實(shí)噪聲的去噪性能的對比，以及該方法對不同噪聲等級加速度記錄去噪的結果，驗證了該方法的有效性。

在不同噪聲等級數據集上的去噪結果表明，DeGAN 在對強噪聲信號的噪聲抑制方面明顯優(yōu)于傳統的 DWT 方法，如圖2所示。

在時(shí)域和時(shí)頻域上比較了 DeGAN 和基于 DWT 的方法、基于 U-NET 的方法和基于 ResNet 的方法對模擬噪聲和真實(shí)噪聲的去噪性能。結果表明，DeGAN可以有效去除強噪聲數據中的噪聲的同時(shí)，還可保留有用的振動(dòng)信號。在經(jīng)過(guò)DeGAN 去噪處理后，信號的 SNR 從-2.39提高到11.92。

利用振動(dòng)臺試驗采集到的頂點(diǎn)加速度記錄驗證了所提方法的穩定性。在使用DeGAN去噪后，振動(dòng)臺數據的信噪比增加了70%以上。

該成果發(fā)表在國際權威期刊《Soil Dynamics and Earthquake Engineering》（Shen Junkai, Zhang Lingxin*, Kusunoki Koichi, et al. Structural floor acceleration denoising method using generative adversarial network. 2023, 173: 108061. DOI: 10.1016/j.soildyn.2023.108061）（IF：4.25，*通訊作者）

圖1 DeGAN的結構

圖2 DeGAN對不同強度噪聲的去噪效果對比

圖3 DeGAN與其他去噪方法的性能對比

日本海溝S-NET臺網(wǎng)水平向海域板內地震動(dòng)預測模型

《強地震動(dòng)按破壞強度的排序研究》專(zhuān)著(zhù)出版

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