Ứng dụng kỹ thuật học sâu dự đoán hư hỏng cho kết cấu công trình ngoài khơi

Nguyễn Xuân Phương, Hồ Lê Anh Hoàng, Trần Tiến Đạt, Huỳnh Kiên Phát, Đặng Xuân Kiên

Keywords

Ảnh phổ hai chiều, Bộ biến đổi wavelet liên tục, Chẩn đoán hư hỏng kết cấu của OJP, Mạng GoogLeNet, Mạng nơ-ron tích chập

Abstract

Kết cấu công trình ngoài khơi (Offshore Jacket Platform - OJP) thường bị hư hỏng do nhiều yếu tố tác động như động đất, sóng thần và ảnh hưởng của môi trường biển. Do đó, rất cần thiết theo dõi tình trạng kỹ thuật công trình sớm ngăn chặn sự xuống cấp, tránh thiệt hại về tài sản và con người. Trong bài báo này, nhóm tác giả phát triển một hệ thống thu thập và xử lý dữ liệu sử dụng mạng cảm biến đa điểm kết hợp với mạng nơ-ron học sâu để xác định các trường hợp bất thường cho OJP do các tác động trực tiếp của môi trường như sóng, gió và các tác động trực tiếp khác tạo nên trong quá trình khai thác. Dữ liệu được lọc nhiễu và dựng ảnh phổ hai chiều thông qua bộ biến đổi wavelet được sử dụng làm đầu vào để huấn luyện và kiểm tra hệ thống được thiết kế. Bộ xử lý trung tâm STM32 Nucleo-F411RE đã xem xét thuật toán học sâu trên một mô hình nhúng trong MATLAB và kết quả thử nghiệm đã chứng minh hiệu quả của phương pháp đề xuất.

Downloads

Download data is not yet available.
95 Abstract Views
95 PDF Downloads