Método de filtrado de la forma de onda de la emisión acústica basado en el autoencoder y la red neuronal BP

Área de la Ciencia:

• Ingeniería
• Ciencias de los materiales
• Procesamiento de señales

Sus antecedentes:

• La superposición de la señal de emisión acústica (AE) complica el análisis preciso.
• La reducción efectiva del ruido es crucial para un control fiable de la salud de las estructuras (SHM).

Objetivo del estudio:

• Desarrollar y evaluar un nuevo método de filtrado de la forma de onda para la separación de la señal AE.
• Mejorar la precisión de la localización de fuentes de AE en estructuras concretas.

Principales métodos:

• Utilizó un autocodificador combinado con una red neuronal de retropropagación (BP) para el filtrado de señales.
• Validación del modelo mediante experimentos de ruptura de plomo y simulaciones numéricas.

Principales resultados:

• El modelo de red neuronal autoencoder-BP logró una alta precisión de clasificación: 96% para las señales AE y 98% para el ruido.
• Los datos filtrados mejoraron significativamente la precisión de localización de las fuentes de AE.

Conclusiones:

• El método de procesamiento de señales AE propuesto separa efectivamente las señales AE del ruido.
• Esta técnica ofrece un potencial significativo para mejorar el control de la seguridad en estructuras de hormigón.