Građevinar, Vol. 76 No. 11., 2024.
Preliminary communication
https://doi.org/10.14256/JCE.3958.2024
Utvrđivanje stanja kolnika pomoću podataka o ubrzanju prikupljenih pametnim telefonima na temelju 1D konvolucijske neuronske mreže
Yudong Han
Zhaobo Li
Jiaqi Li
Abstract
Posljednjih je godina postignut napredak metoda utvrđivanja stanja kolnika na temelju vibracija i dokazano je da je moguće utvrditi stanje kolnika analizom podataka o ubrzanju. U ovom se radu predlaže sudjelovanje javnosti u prikupljanju podataka i uvedena je jednodimenzijska konvolucijska neuronska mreža (1D-CNN) za izravnu obradu signala ubrzanja kako bi se otklonila ograničenja tradicionalnih metoda kategoriziranja strojnim učenjem. U ovom istraživanju kao alati za ispitivanje upotrijebljeni su pametni telefon i bicikl, a prikupljena su 422 uzorka podataka o ubrzanju duž X, Y i Z osi, uključujući četiri tipa stanja kolnika: neravan kolnik, kolnik s uspornicima (tzv. ležećim policajcima), ravni kolnik i kolnik s udarnim rupama. Projektirano je pet tipova mreže 1D-CNN-a s različitim funkcijama za aktivaciju i mrežnim strukturama za klasifikaciju podataka i uspoređeno je s algoritmima za strojno učenje, uključujući neuronske mreže stroja potpornih vektora (SVM) i radijalne bazne funkcije (RBF). Rezultati pokazuju da je jednodimenzijska konvolucijska neuronska mreža, uz tri konvolucijska sloja i tri sloja udruživanja primjenom rektificirane linearne aktivacije najučinkovitija u pogledu klasifikacije, s klasifikacijskom točnošću od 0,9976. U usporedbi s neuronskim mrežama stroja potpornih vektora (SVM) i radijalne bazne funkcije (RBF), konvolucijska neuronska mreža ne samo da štedi mnogo vremena jer ne zahtijeva ručno izdvajanje značajki, već pruža i veću klasifikacijsku točnost.
Keywords
utvrđivanje stanja kolnika; konvolucijska neuronska mreža; duboko učenje; kolnik; pametni telefon
Hrčak ID:
326629
URI
Publication date:
22.12.2024.
Visits: 738 *