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基于EMI与ANN技术的构造物健康诊断研究
随着城市化进程的加速和基础设施建设的不断推进，各种大型构造物如桥梁、隧道、高楼等的建设也相应地大量增加，但这些构造物的长期、大范围的使用、老化与损伤问题也随之而来，构造物的健康状况对于人们的生命财产安全都有着至关重要的影响。因此，构造物的健康监测和诊断显得尤为重要。
本文提出了一种基于EMI（电磁感应）与ANN（人工神经网络）技术的构造物健康诊断方法，旨在通过分析构造物内部微弱电信号与机械振动信息的变化，快速、准确地诊断构造物的健康状况。
首先介绍本方法中用到的EMI技术。EMI技术是利用电磁感应原理检测物体或结构内部微弱电信号的一种非损伤性检测技术。对于构造物而言，这种技术可以在保证结构完整性的前提下，检测其内部微弱电信号的变化，识别是否存在裂缝、腐蚀、变形等损伤情况。
然后是ANN技术。ANN是一种通过人工神经元构建的神经网络结构，具有类似于人脑的学习、记忆和识别能力。对于构造物健康诊断问题，ANN可以通过学习大量的构造物健康数据，建立一个检测模型，能够快速、准确地诊断构造物的健康状况。
整个健康诊断过程可以分为三个步骤：数据获取、特征提取和健康诊断。首先使用EMI技术获取构造物内部微弱电信号的数据，并对其进行预处理。预处理过程包括信号滤波、降噪、增益等，以保证信号质量。然后使用特征提取算法，提取出信号中的关键特征向量，如频谱、时域特征等。最后，将特征向量输入到ANN中，进行健康诊断预测。通过对健康数据和损伤数据进行复杂分析和归纳，建立大规模、实时、准确的构造物健康状态判断体系。
该方法具有如下优点：（1）无需大幅改动构造物结构，无损伤性。（2）能够实现实时在线监测，减少或避免故障发生。（3）利用ANN能够应对复杂、多参数、高噪声的数据，健康诊断准确度较高。（4）适用范围广泛，能够用于桥梁、隧道、风电场等多种构造物的健康监测与诊断。
总之，本文提出的基于EMI与ANN技术的构造物健康诊断方法，是一种具备可行性和实用性的诊断方法。该技术为随时、准确地判断构造物的健康状况提供了技术支持，对于保障人们的生命和财产安全具有十分重要的意义。