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作者：严谨;陆建成;龙洋辉;赵云开;
单位：广东海洋大学船舶与海运学院/广东省南海海洋牧场智能装备重点实验室;广东海洋大学海洋工程与能源学院;广东海洋大学机械工程学院;
摘要：【目的】实现海洋导管架平台结构损伤智能识别。【方法】基于海洋工程分析软件SACS建立南海涠洲海域11-2 WHPC导管架平台数值模型，通过整合平台结构参数与目标海域环境数据，开展静力学分析以识别结构薄弱构件。基于分析结果，构建了包含384组完好工况和1 920组损伤工况的加速度响应数据库。针对结构损伤识别问题，提出一种结合变分模态分解-希尔伯特（VMD-Hilbert）变换和双向长短时记忆（BiLSTM）神经网络的损伤诊断方法。该方法首先通过VMD-Hilbert变换实现信号时频特征提取，随后利用BiLSTM网络挖掘响应信号的深层时序特征。针对传统结构损伤诊断人工特征提取困难和步骤繁琐的问题，提出了一种基于小波散射变换时频图像和视觉转换器（Vision Transformer）的损伤诊断方法，实现结构损伤状态的智能诊断。【结果与结论】通过提取的损伤敏感特征，使用BiLSTM处理时变序列数据，实现了超过92%的分类准确率。基于小波散射变换时频图像和Vision Transformer的方法能够突出损伤前后的特征变化，分类准确率超过96%。通过缩尺模型实验模拟平台损伤状态，收集不同结构状态下的振动信号，经过VMD降噪处理后验证上述两种诊断方法，均能实现良好的损伤分类效果。
关键词：导管架海洋平台;;结构健康监测;;损伤诊断;;双向长短时记忆神经网络;;视觉转换器
基金资助：广东省自然科学基金（2022A1515011562）;; 广东省促进经济高质量发展专项（粤融办函[2020]161号）
