检测源自结构健康监测数据的分布序列中的多个变点：在桥梁损伤检测中的应用
音频与语音处理
2023-12-21 v1 声音
摘要
利用监测数据检测关键结构的损伤是结构健康监测的一项基本任务，对于维持结构安全和全生命周期管理至关重要。基于统计模式识别范式，损伤检测可以通过评估适当提取的损伤敏感特征 (DSFs) 分布的变化来进行。这可以自然地表述为分布变点检测问题。一个优秀的损伤检测变点检测器应能扩展至大型 DSF 数据集，适用于不同类型的变化，并能够控制假阳性指示。本研究提出了一种新的用于损伤检测的分布变点检测方法，以应对这些挑战。我们将 DSF 分布序列的元素嵌入到 Wasserstein 空间中，并基于 Fr\'echet 统计量构建了移动和 (MOSUM) 多变点检测器，同时建立了其理论性质。广泛的模拟研究证明了我们所提出的方法在满足上述实际要求方面优于其他竞争方法。我们将该方法应用于从一座大跨度斜拉桥监测到的缆索张力测量数据，以进行缆索损伤检测。我们对提取的 DSF 数据进行了全面的变点分析，揭示了检测到的变化中的有趣模式，为缆索系统损伤提供了有价值的见解。
引用
@article{arxiv.2312.12821,
title = {CST-former: Transformer with Channel-Spectro-Temporal Attention for Sound Event Localization and Detection},
author = {Yusun Shul and Jung-Woo Choi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.12821},
year = {2023}
}
备注
Accepted to ICASSP 2024