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    一種通過振動實時表征拌合過程中混凝土質量的方法技術

    技術編號:43102423 閱讀:15 留言:0更新日期:2024-10-26 09:45
    一種通過振動實時表征拌合過程中混凝土質量的方法,包括:實時獲取混凝土攪拌機的振動數據;使用自編碼器對振動數據進行特征提取和降維處理,計算重構誤差;對自編碼器的潛在表示進行聚類,計算聚類損失;定義基于重構誤差和聚類損失的綜合損失函數;得到最小綜合損失函數的自編碼器深度聚類模型,根據各聚類中已知混凝土質量的振動數據,對聚類進行標定;根據待檢測的混凝土振動數據樣本的歐氏距離,確定所屬聚類,判定是否合格。該方法結合振動數據和自編碼器深度聚類方法,能夠快速準確地評估混凝土質量,滿足建筑工程中對混凝土質量評估的實時性和準確性的需求。

    【技術實現步驟摘要】

    本專利技術涉及建筑材料生產,特別涉及一種通過振動實時表征拌合過程中混凝土質量的方法


    技術介紹

    1、混凝土是建筑工程中常用的重要材料之一,其質量直接影響到工程結構的安全和穩定性。因此,對混凝土質量進行準確評估具有重要意義。傳統的混凝土質量評估方法主要依賴于實驗室測試和人工經驗,存在著測試周期長、成本高、評估過程復雜等問題,難以滿足工程建設中對拌合中混凝土質量實時快速準確評估的需求。

    2、近年來,振動數據作為一種非侵入式的監測手段,被廣泛應用于成品混凝土質量評估領域。自編碼器深度聚類是近年來在機器學習領域興起的一種無監督學習方法,能夠對高維數據進行有效的特征提取和聚類分析,為混凝土質量評估提供了一種新的思路和方法。

    3、目前尚未有一種結合這兩種技術的方法用于混凝土質量評估。傳統的振動數據分析方法往往局限于簡單的統計特征提取,難以充分挖掘數據的潛在信息。


    技術實現思路

    1、本公開提供一種通過振動實時表征拌合過程中混凝土質量的方法,結合振動數據和自編碼器深度聚類方法,快速準確地評估混凝土質量,以滿足建筑工程中對混凝土質量評估的實時性和準確性的需求。

    2、本公開提供的通過振動實時表征拌合過程中混凝土質量的方法,包括以下步驟:

    3、s1、實時獲取混凝土攪拌過程中,混凝土攪拌機的振動數據;

    4、s2、使用自編碼器對收集到的振動數據進行特征提取和降維處理,其中自編碼器的編碼器部分將輸入數據x映射到潛在空間z,再通過解碼器將潛在空間的表示z重構為輸出數據x′,計算重構誤差mse;

    5、s3、使用自編碼器的潛在表示z作為特征向量,然后利用聚類算法對特征向量進行聚類,計算聚類損失cl;

    6、s4、綜合考慮重構誤差和聚類損失,定義綜合損失函數:

    7、total?loss=α×mse+β×cl

    8、其中,α和β為損失函數的權重參數;

    9、s5、調整參數,得到最小所述綜合損失函數的自編碼器深度聚類模型,根據各聚類中已知混凝土質量的振動數據,對聚類進行標定;

    10、s6、導入需要檢測的混凝土振動數據樣本,基于歐式距離確定樣本x所屬聚類,若聚類結果與其余合格混凝土一致,則判定該混凝土振動樣本合格。

    11、進一步的,所述步驟s1具體包括:

    12、s11、在混凝土攪拌機外表面安裝若干振動傳感器;

    13、s12、在混凝土攪拌過程中,通過振動傳感器實時采集振動數據;

    14、s13、對收集的振動數據進行預處理。

    15、進一步的,所述步驟s11中,所述振動傳感器包括:加速度傳感器、慣性傳感器、壓電傳感器中的一種或多種。

    16、進一步的,所述步驟s12中,所述振動數據的參數包括:振幅、頻率、持續時間、波形特征、時域特征、頻域特征、幅度譜、相位譜中的一種或多種。

    17、進一步的,所述步驟s13具體包括:

    18、對收集的振動數據進行周期分割、非周期分割、信號加窗和快速傅里葉變換預處理。

    19、進一步的,所述步驟s2中,所述重構誤差即為均方誤差mse,根據下式計算:

    20、

    21、其中,n為樣本數量,xi為第i個樣本的原始振動數據,xi′為通過自編碼器重構得到的振動數據。

    22、進一步的,所述步驟s3中,聚類損失計算方法包括:

    23、設聚類中心數k=2表示合格混凝土與不合格混凝土,則每個樣本z將被分配到離其最近的聚類中心c,聚類損失為:

    24、

    25、其中,n為樣本數量,zi為第i個樣本的潛在表示,cj為第j個聚類中心。

    26、進一步的,所述步驟s6中,確定樣本x所屬聚類的方法具體包括:

    27、通過所述自編碼器深度聚類模型,使用歐氏距離衡量樣本x與聚類中心cj之間的距離,計算式如下:

    28、distance(x,cj)=||x-cj||;

    29、則樣本x所屬聚類為:

    30、cluster(x)=argminjdistance(x,cj)

    31、其中,arg?min表示使距離最小化的聚類中心的索引。

    32、與現有技術相比,本公開的有益效果是:(1)能夠對高維數據進行有效的特征提取和聚類分析;(2)快速準確地評估混凝土質量;(3)實施過程便捷;(4)能夠適用于多種攪拌機。

    本文檔來自技高網...

    【技術保護點】

    1.一種通過振動實時表征拌合過程中混凝土質量的方法,包括以下步驟:

    2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述步驟S1具體包括:

    3.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,所述步驟S11中,所述振動傳感器包括:加速度傳感器、慣性傳感器、壓電傳感器中的一種或多種。

    4.根據權利要求1-3中任一所述的方法,其特征在于,所述步驟S12中,所述振動數據的參數包括:振幅、頻率、持續時間、波形特征、時域特征、頻域特征、幅度譜、相位譜中的一種或多種。

    5.根據權利要求1或4所述的方法,其特征在于,所述步驟S13具體包括:

    6.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述步驟S2中,所述重構誤差即為均方誤差MSE,根據下式計算:

    7.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述步驟S3中,聚類損失計算方法包括:

    8.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述步驟S6中,確定樣本x所屬聚類的方法具體包括:

    【技術特征摘要】

    1.一種通過振動實時表征拌合過程中混凝土質量的方法,包括以下步驟:

    2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述步驟s1具體包括:

    3.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,所述步驟s11中,所述振動傳感器包括:加速度傳感器、慣性傳感器、壓電傳感器中的一種或多種。

    4.根據權利要求1-3中任一所述的方法,其特征在于,所述步驟s12中,所述振動數據的參數包括:振幅、頻率、持續時間、波形特征、時域特征、頻...

    【專利技術屬性】
    技術研發人員:劉離,王軍,邱葉思亮楊文,歐陽叢森,顏坤,晏釜,敖芳涂玉林,馬建峰,陽凡
    申請(專利權)人:中建西部建設建材科學研究院有限公司,
    類型:發明
    國別省市:

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