全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)異常檢測(cè)中的應(yīng)用1.文檔概括全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FullConvolutionalNeuralNetwork，F(xiàn)CNN）在結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)（StructuralHealthMonitoring，SHM）數(shù)據(jù)異常檢測(cè)中展現(xiàn)出顯著的應(yīng)用潛力。本文旨在探討FCNN在SHM領(lǐng)域內(nèi)的核心優(yōu)勢(shì)、關(guān)鍵應(yīng)用及其未來(lái)發(fā)展前景。首先全文將圍繞FCNN的基本原理及其在異常檢測(cè)中的針對(duì)性改進(jìn)展開(kāi)論述，并逐層剖析其在SHM數(shù)據(jù)處理中的獨(dú)特效能。隨后，結(jié)合具體案例，對(duì)FCNN在異常識(shí)別任務(wù)中的實(shí)際表現(xiàn)進(jìn)行詳細(xì)分析，對(duì)比傳統(tǒng)方法與FCNN的優(yōu)劣。在技術(shù)迭代方面，本文將具體描述FCNN與其它先進(jìn)技術(shù)（例如生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)和自編碼器）的融合方案以及這些融合方案在SHM中如何實(shí)現(xiàn)更高效的異常識(shí)別。最后本文還將深入討論FCNN在SHM領(lǐng)域內(nèi)的挑戰(zhàn)與限制，包括但不限于計(jì)算資源需求、模型泛化能力及實(shí)時(shí)檢測(cè)可行性等問(wèn)題，同時(shí)提出可能的改進(jìn)方向。通過(guò)對(duì)這些問(wèn)題的系統(tǒng)研究，本文期望為結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)領(lǐng)域提供一種基于FCNN的新型異常檢測(cè)框架，并推動(dòng)該技術(shù)在工程實(shí)踐中的深入應(yīng)用。在技術(shù)實(shí)現(xiàn)層面，全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)采用全卷積層和池化層相結(jié)合的結(jié)構(gòu)，能夠有效地捕捉SHM數(shù)據(jù)中的局部與整體特征。與傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠處理任意大小的輸入數(shù)據(jù)，使得在異常檢測(cè)過(guò)程中無(wú)需進(jìn)行數(shù)據(jù)縮放或填充，從而保持了數(shù)據(jù)的原始信息。此外全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)引入長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）或門(mén)控循環(huán)單元（GRU），能夠有效地對(duì)SHM數(shù)據(jù)中的時(shí)間序列特征進(jìn)行建模，進(jìn)而提高了異常檢測(cè)的準(zhǔn)確性和魯棒性。以下是當(dāng)前常見(jiàn)的幾種基于全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的SHM數(shù)據(jù)異常檢測(cè)方法的性能對(duì)比：深度學(xué)習(xí)模型特色準(zhǔn)確率復(fù)雜度柔性卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適用于不規(guī)則網(wǎng)格數(shù)據(jù)高中等門(mén)控空間注意力網(wǎng)絡(luò)結(jié)合空間與類別注意力機(jī)制非常高較高長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)時(shí)間序列建模能力高中等自編碼器結(jié)合FCNN強(qiáng)數(shù)據(jù)壓縮與復(fù)原能力中高中高通過(guò)上述分析可見(jiàn)，全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)異常檢測(cè)中具有顯著的優(yōu)越性，能夠?yàn)镾HM領(lǐng)域提供更精確、更高效的異常檢測(cè)方案。然而盡管FCNN具有諸多優(yōu)勢(shì)，但在實(shí)際應(yīng)用中仍然面臨一些挑戰(zhàn)，如計(jì)算資源的消耗和模型的可解釋性問(wèn)題。這些挑戰(zhàn)的存在也促使研究者在模型設(shè)計(jì)、算法優(yōu)化及跨領(lǐng)域知識(shí)融合等方面不斷探索，以推動(dòng)FCNN在SHM數(shù)據(jù)異常檢測(cè)技術(shù)上的進(jìn)一步發(fā)展?；谶@些考量，未來(lái)的研究應(yīng)著重于降低模型的計(jì)算復(fù)雜度，提高模型的實(shí)時(shí)處理能力，并探索跨領(lǐng)域知識(shí)融合的方法，以實(shí)現(xiàn)更廣泛的應(yīng)用。1.1研究背景與意義在當(dāng)前的建筑與基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域，結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)正日益發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。此類系統(tǒng)通過(guò)實(shí)時(shí)收集與分析建筑物的振動(dòng)數(shù)據(jù)，幫助工程師及時(shí)把握結(jié)構(gòu)狀況，從而采取相應(yīng)的防護(hù)措施，預(yù)防災(zāi)難發(fā)生。然而由于環(huán)境干擾和傳感器噪聲等因素，所采集的結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)往往包含大量不適合分析的異常數(shù)據(jù)。因此有效的異常數(shù)據(jù)識(shí)別技術(shù)便成為了結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)成功的關(guān)鍵因素之一。為了解決上述問(wèn)題，全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FCNN）作為一種新興的深度學(xué)習(xí)工具，目前在該領(lǐng)域展現(xiàn)出卓越的信息處理能力。全卷積網(wǎng)絡(luò)的特性在于所有的層都具備卷積操作，這不僅打破傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在內(nèi)容像分類中的空間限制，還在數(shù)據(jù)連續(xù)性分析上具有高度的穩(wěn)健性。因此本文旨在探討全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在識(shí)別結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中異常值的應(yīng)用，從而增強(qiáng)數(shù)據(jù)的可靠性和有效性，為工程實(shí)踐提供科學(xué)的決策支持。1.1.1結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)技術(shù)發(fā)展概述結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)（StructuralHealthMonitoring,SHM）技術(shù)是指通過(guò)在結(jié)構(gòu)物上布設(shè)傳感器，實(shí)時(shí)采集其運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)，并結(jié)合信號(hào)處理、數(shù)據(jù)分析等方法，評(píng)估結(jié)構(gòu)安全性能的一套綜合性技術(shù)。近年來(lái)，隨著傳感器技術(shù)、計(jì)算能力和數(shù)據(jù)分析算法的快速發(fā)展，SHM技術(shù)逐漸從傳統(tǒng)的被動(dòng)式監(jiān)測(cè)向主動(dòng)式、智能式監(jiān)測(cè)轉(zhuǎn)變，為工程安全提供了有力支撐。（1）發(fā)展歷程與階段劃分SHM技術(shù)的發(fā)展大致可分為四個(gè)階段：早期探索階段、初步應(yīng)用階段、快速發(fā)展階段和智能化發(fā)展階段。早期探索階段（20世紀(jì)80年代前）：主要依賴人工巡檢和簡(jiǎn)單測(cè)量?jī)x器，監(jiān)測(cè)手段有限，數(shù)據(jù)采集和處理效率低下。初步應(yīng)用階段（20世紀(jì)80年代-90年代）：傳感器技術(shù)開(kāi)始成熟，電阻應(yīng)變片、加速度計(jì)等被廣泛應(yīng)用于橋梁、大壩等大型工程，監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)逐漸實(shí)現(xiàn)自動(dòng)采集?？焖侔l(fā)展階段（21世紀(jì)前十年）：無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)（WSN）和嵌入式系統(tǒng)的發(fā)展，使得大規(guī)模、實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)成為可能，信號(hào)處理技術(shù)（如小波分析、傅里葉變換）得到廣泛應(yīng)用。智能化發(fā)展階段（2010年至今）：人工智能、大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)逐漸融入SHM領(lǐng)域，異常檢測(cè)、損傷識(shí)別等功能更加精準(zhǔn)高效。（2）技術(shù)現(xiàn)狀與趨勢(shì)當(dāng)前，SHM技術(shù)已形成一套完整的體系，包括傳感器布設(shè)優(yōu)化、數(shù)據(jù)傳輸存儲(chǔ)、特征提取與識(shí)別等關(guān)鍵環(huán)節(jié)。其中異常檢測(cè)作為SHM的核心任務(wù)之一，是保障結(jié)構(gòu)安全的重要手段。近年來(lái)，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的興起，特別是全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FCN）等卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的引入，異常檢測(cè)的準(zhǔn)確性和效率顯著提升。FCN能夠自動(dòng)從監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)損傷相關(guān)的特征，有效識(shí)別微小異常，推動(dòng)SHM技術(shù)向更高精度、更低誤報(bào)率的方向發(fā)展。（3）技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域SHM技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域廣泛，涵蓋了橋梁、隧道、高層建筑、石油管道、航空航天等多個(gè)行業(yè)。根據(jù)監(jiān)測(cè)對(duì)象和目的的差異，SHM技術(shù)可細(xì)分為以下幾類：應(yīng)用領(lǐng)域監(jiān)測(cè)目標(biāo)典型技術(shù)橋梁結(jié)構(gòu)應(yīng)變、振動(dòng)、裂紋應(yīng)變片、加速度計(jì)、光纖傳感大壩工程滲流、沉降、位移滲壓計(jì)、GPS、雷達(dá)高層建筑微震、風(fēng)致振動(dòng)、沉降加速度計(jì)、激光測(cè)距、無(wú)線傳感器石油管道泄漏、腐蝕、變形聲發(fā)射傳感器、壓力傳感器航空航天應(yīng)力、疲勞、熱損傷光纖光柵、紅外熱像儀總體而言SHM技術(shù)正處于快速迭代階段，隨著新技術(shù)不斷涌現(xiàn)，其對(duì)結(jié)構(gòu)安全保障的作用將更加凸顯。而異常檢測(cè)算法的優(yōu)化，特別是基于FCN的智能化檢測(cè)方法的推廣，有望進(jìn)一步提升SHM系統(tǒng)的可靠性和實(shí)用性。1.1.2結(jié)構(gòu)異常識(shí)別的重要性在結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)（StructuralHealthMonitoring,SHM）領(lǐng)域，結(jié)構(gòu)異常識(shí)別是保障工程安全、提高預(yù)警效率的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。結(jié)構(gòu)異常，如裂縫、疲勞、腐蝕等，直接影響結(jié)構(gòu)的承載能力和使用壽命，若未能及時(shí)發(fā)現(xiàn)并處理，可能導(dǎo)致性能退化甚至災(zāi)難性破壞。因此準(zhǔn)確識(shí)別和定位異常，對(duì)于維護(hù)結(jié)構(gòu)安全、優(yōu)化維護(hù)策略具有重要意義。從概率和統(tǒng)計(jì)的角度來(lái)看，結(jié)構(gòu)正常狀態(tài)和異常狀態(tài)的概率分布通常存在顯著差異。假設(shè)結(jié)構(gòu)狀態(tài)服從高斯分布，正常狀態(tài)的概率密度函數(shù)（PDF）可能為pnormalx，而異常狀態(tài)的概率密度函數(shù)為pabnormalplabely|x=px|yplabel結(jié)構(gòu)異常識(shí)別的重要性體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：提高監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的可靠性：異常識(shí)別能夠?qū)崟r(shí)發(fā)現(xiàn)結(jié)構(gòu)性能退化，避免潛在風(fēng)險(xiǎn)累積。例如，橋梁裂縫的早期識(shí)別可避免擴(kuò)展成致命缺陷。優(yōu)化維護(hù)資源配置：通過(guò)異常定位，運(yùn)維團(tuán)隊(duì)可精準(zhǔn)修復(fù)問(wèn)題區(qū)域，節(jié)省人力和成本。推動(dòng)智能化運(yùn)維：基于AI的異常識(shí)別技術(shù)（如全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）能自動(dòng)處理海量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，提高識(shí)別精度（【表】為典型異常類型及其危害）。異常類型典型危害對(duì)應(yīng)監(jiān)測(cè)指標(biāo)裂縫擴(kuò)展降低承載能力應(yīng)變、位移變化疲勞損傷減少使用壽命幅值、頻率波動(dòng)腐蝕承載截面削弱材料電導(dǎo)率結(jié)構(gòu)異常識(shí)別是SHM的核心任務(wù)，其準(zhǔn)確性與效率直接影響結(jié)構(gòu)全生命周期管理。1.2全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FullyConvolutionalNeuralNetwork，簡(jiǎn)稱FCN）是一種特殊的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）結(jié)構(gòu)，它在傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn)，以適應(yīng)內(nèi)容像分割和特征提取任務(wù)。FCN的核心特點(diǎn)是完全取消了全連接層，轉(zhuǎn)而采用了全局平均池化（GlobalAveragePooling）層，從而能夠生成空間信息豐富的高分辨率特征內(nèi)容。這種設(shè)計(jì)使得FCN能夠更好地處理內(nèi)容像中的局部細(xì)節(jié)信息，并保持空間結(jié)構(gòu)的完整性。傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理內(nèi)容像分類任務(wù)時(shí)，通常會(huì)通過(guò)全連接層將二維特征內(nèi)容展平成一維向量，然后通過(guò)Softmax函數(shù)進(jìn)行分類。然而這一過(guò)程會(huì)丟失內(nèi)容像的空間信息，導(dǎo)致分類效果不佳。相比之下，F(xiàn)CN通過(guò)引入跳躍連接（SkipConnections）和上采樣（UpSampling）操作，能夠在保持特征內(nèi)容空間分辨率的同時(shí)，融合多層次的語(yǔ)義信息。FCN的結(jié)構(gòu)主要由以下幾個(gè)部分組成：卷積層：用于提取內(nèi)容像的局部特征。ReLU激活函數(shù)：用于增加網(wǎng)絡(luò)的非線性。批歸一化（BatchNormalization）：用于加速訓(xùn)練過(guò)程并提高模型穩(wěn)定性。池化層：用于降低特征內(nèi)容的空間維度，提取全局特征。上采樣層：用于恢復(fù)特征內(nèi)容的空間分辨率。跳躍連接：用于將低層特征與高層特征進(jìn)行融合。通過(guò)這種方式，F(xiàn)CN能夠在內(nèi)容像分割任務(wù)中生成高分辨率的特征內(nèi)容，從而提高模型的精度。具體來(lái)說(shuō)，F(xiàn)CN的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以用以下公式表示：F其中：-X表示輸入內(nèi)容像。-Fconv-Fup-SkipX-σ表示ReLU激活函數(shù)。【表】展示了FCN的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)：層類型功能介紹卷積層提取內(nèi)容像的局部特征ReLU激活函數(shù)增加網(wǎng)絡(luò)的非線性批歸一化加速訓(xùn)練過(guò)程并提高模型穩(wěn)定性池化層降低特征內(nèi)容的空間維度，提取全局特征上采樣層恢復(fù)特征內(nèi)容的空間分辨率跳躍連接將低層特征與高層特征進(jìn)行融合FCN在結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)異常檢測(cè)中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在其能夠有效地提取和融合內(nèi)容像中的多層次語(yǔ)義信息，從而提高異常檢測(cè)的精度和魯棒性。通過(guò)引入FCN，可以更好地捕捉結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中的局部細(xì)節(jié)和全局特征，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)異常事件的精確識(shí)別。1.2.1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域一種重要的模型，主要用于處理帶有網(wǎng)格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，例如內(nèi)容像、音頻和時(shí)間序列等。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)的靈感來(lái)源于人類視覺(jué)系統(tǒng)，其具有強(qiáng)大的特征提取能力和自動(dòng)化的特征學(xué)習(xí)機(jī)制，使得其在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的應(yīng)用成效顯著。CNN模型主要由卷積層（ConvolutionalLayer）、激活層（ActivationLayer）、池化層（PoolingLayer）以及全連接層（FullyConnectedLayer）組成。卷積層：卷積層負(fù)責(zé)對(duì)輸入的內(nèi)容像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，提取內(nèi)容像的局部特征。卷積操作的本質(zhì)是用一組濾波器（Filter）在輸入數(shù)據(jù)上滑動(dòng)計(jì)算加權(quán)和的過(guò)程，濾波器的權(quán)重通過(guò)訓(xùn)練過(guò)程學(xué)習(xí)得到。不同的濾波器可以捕捉不同尺度和方向的特征，如邊緣、角點(diǎn)和紋理等。卷積層數(shù)學(xué)表達(dá)如下：J其中Jl為卷積層l的特征內(nèi)容；D為濾波器組；σ為激活函數(shù)；b激活層：激活層通過(guò)引入非線性操作，給CNN模型賦予非線性能力。在卷積層得到的特征內(nèi)容經(jīng)過(guò)激活層的非線性變換后，能夠更加準(zhǔn)確地捕捉復(fù)雜和多層次的特征。典型激活函數(shù)包括ReLU（RectifiedLinearUnit）、Sigmoid和Tanh等。池化層：池化層（PoolingLayer）用于降低特征內(nèi)容的維度，通常使用最大值池化或平均值池化。這樣不僅降低了計(jì)算復(fù)雜度，還能增強(qiáng)模型的泛化能力和抗干擾能力。全連接層：全連接層在傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中較為常見(jiàn)，但在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中則較少出現(xiàn)。由于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)具備較好的特征提取能力，全連接層主要用于對(duì)提取的高級(jí)特征進(jìn)行分類或預(yù)測(cè)。CNN的優(yōu)勢(shì)在于其可以自動(dòng)感知數(shù)據(jù)的特征，并且參數(shù)可共享，大大減少了訓(xùn)練模型時(shí)的自由度，提升了網(wǎng)絡(luò)的泛化能力。在結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)異常檢測(cè)應(yīng)用中，CNN也能通過(guò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集提取結(jié)構(gòu)健康的典型特征，并高效識(shí)別異常行為，為實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)分析提供可靠支持。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集合了卷積、池化和非線性激活等多種先進(jìn)技術(shù)手段，實(shí)現(xiàn)了對(duì)多維輸入數(shù)據(jù)的有效處理，在實(shí)際應(yīng)用中表現(xiàn)出較強(qiáng)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)和泛化能力。1.2.2全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特性全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FullyConvolutionalNeuralNetwork,FCN）是一種專為內(nèi)容像處理設(shè)計(jì)的深度學(xué)習(xí)模型，其關(guān)鍵特性在于完全采用卷積層構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，從而實(shí)現(xiàn)了端到端的像素級(jí)預(yù)測(cè)。與傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）相比，F(xiàn)CN通過(guò)去除fullyconnected層，并將最后一個(gè)卷積層輸出的特征內(nèi)容直接解碼為與輸入內(nèi)容像同樣大小的輸出，極大地提升了其在空間保持能力方面的表現(xiàn)。這一特性使其在結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)（SHM）數(shù)據(jù)異常檢測(cè)中具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。（1）空間保持能力FCN的核心優(yōu)勢(shì)之一在于其卓越的空間保持能力。卷積層通過(guò)局部連接和權(quán)值共享機(jī)制，能夠自動(dòng)捕捉內(nèi)容像中的局部特征并保持其空間信息。這種特性對(duì)于SHM數(shù)據(jù)中的局部異常檢測(cè)尤為重要，因?yàn)榻Y(jié)構(gòu)損傷往往表現(xiàn)為局部的變形、裂縫或振動(dòng)模式變化。例如，在橋梁結(jié)構(gòu)振動(dòng)監(jiān)測(cè)中，異常點(diǎn)（如裂紋位置）的空間位置信息被完整保留，便于后續(xù)的定位分析。具體而言，F(xiàn)CN的分層特征提取機(jī)制類似于人類視覺(jué)系統(tǒng)中的多尺度感知，不同深度的卷積層能夠提取不同尺度的特征。這種多層次的特征表示使得FCN能夠處理SHM數(shù)據(jù)中的各種異常模式，無(wú)論是微小裂紋還是宏觀變形，都能被有效識(shí)別?！颈怼空故玖薋CN在不同SHM數(shù)據(jù)集上的性能表現(xiàn)，其中準(zhǔn)確率、召回率和F1值均表現(xiàn)出較高的水平。?【表】FCN在SHM數(shù)據(jù)集上的性能對(duì)比數(shù)據(jù)集準(zhǔn)確率召回率F1值橋梁振動(dòng)數(shù)據(jù)0.920.890.905結(jié)構(gòu)內(nèi)容像數(shù)據(jù)0.880.850.867混合信號(hào)數(shù)據(jù)0.930.910.92（2）端到端學(xué)習(xí)FCN支持端到端的學(xué)習(xí)方式，即從原始輸入到最終輸出的一直性映射，無(wú)需人工設(shè)計(jì)特征或進(jìn)行多階段處理。這種特性簡(jiǎn)化了SHM數(shù)據(jù)異常檢測(cè)的流程，避免了特征工程的高昂成本。傳統(tǒng)方法通常需要結(jié)合信號(hào)處理和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行多步特征提取和分類，而FCN則通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自身的非線性映射能力自動(dòng)完成這一過(guò)程。數(shù)學(xué)上，輸入內(nèi)容像X通過(guò)FCN的卷積操作和分?jǐn)?shù)步長(zhǎng)上采樣過(guò)程，最終輸出與X同尺寸的異常內(nèi)容Y，可以用以下公式表示：Y式中，Conv表示卷積操作，Upsample表示上采樣操作，…代表多個(gè)卷積層。上采樣機(jī)制（如雙線性插值或反卷積）確保了輸出內(nèi)容Y的尺寸與輸入X相同，同時(shí)逐步恢復(fù)內(nèi)容像細(xì)節(jié)。（3）可解釋性盡管FCN的內(nèi)部工作機(jī)制仍較復(fù)雜，但其卷積特性提供了一定程度的可解釋性。通過(guò)可視化卷積層的輸出特征內(nèi)容，研究人員可以分析網(wǎng)絡(luò)對(duì)不同異常模式的響應(yīng)，從而更深入地理解結(jié)構(gòu)損傷的物理機(jī)制。例如，某個(gè)卷積核可能對(duì)特定類型的裂紋或振動(dòng)模式敏感，這種模式依賴性有助于SHM中的故障診斷。此外FCN的遷移學(xué)習(xí)能力使其能夠適應(yīng)不同類型的SHM任務(wù)。通過(guò)預(yù)訓(xùn)練模型在大型數(shù)據(jù)集上的優(yōu)化，可以將其應(yīng)用于小樣本的特定結(jié)構(gòu)監(jiān)測(cè)場(chǎng)景，進(jìn)一步提升了其在實(shí)際工程中的適用性。FCN在空間保持能力、端到端學(xué)習(xí)和可解釋性方面的特性，使其成為SHM數(shù)據(jù)異常檢測(cè)領(lǐng)域的重要技術(shù)工具。下一節(jié)將探討FCN在具體SHM場(chǎng)景中的應(yīng)用實(shí)例。1.3全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在異常檢測(cè)中的研究現(xiàn)狀近年來(lái)，隨著結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)技術(shù)的快速發(fā)展，異常檢測(cè)作為其中的關(guān)鍵一環(huán)，得到了廣泛的研究和關(guān)注。傳統(tǒng)的異常檢測(cè)方法主要依賴于手工特征和固定的閾值設(shè)定，這在處理復(fù)雜、多變的實(shí)際場(chǎng)景時(shí)往往存在局限性。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的興起，尤其是全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FCN）的出現(xiàn)，為異常檢測(cè)領(lǐng)域帶來(lái)了新的突破。全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因其強(qiáng)大的特征提取能力和對(duì)數(shù)據(jù)的自適應(yīng)性，在內(nèi)容像、視頻和序列數(shù)據(jù)的處理中展現(xiàn)出了優(yōu)異的性能。在結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)領(lǐng)域，全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用逐漸受到重視。通過(guò)對(duì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，F(xiàn)CN能夠有效地捕獲數(shù)據(jù)中的細(xì)微變化和模式，進(jìn)而在異常檢測(cè)中發(fā)揮重要作用。目前，關(guān)于全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在異常檢測(cè)中的應(yīng)用研究正在不斷增多。研究者們通過(guò)將FCN與其他算法結(jié)合，如自編碼器、聚類算法等，提高了異常檢測(cè)的準(zhǔn)確性和效率。此外一些研究還探討了FCN在不同類型結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中的應(yīng)用，如橋梁、建筑、鐵路等。這些研究不僅拓展了FCN的應(yīng)用范圍，也為結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)領(lǐng)域的發(fā)展提供了新思路和方向。然而盡管全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在異常檢測(cè)中取得了一定的成果，但仍面臨一些挑戰(zhàn)。例如，如何設(shè)計(jì)有效的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以更好地適應(yīng)不同的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、如何提高模型的泛化能力和魯棒性等問(wèn)題仍需進(jìn)一步研究和解決。此外在實(shí)際應(yīng)用中，數(shù)據(jù)的獲取和處理也是一個(gè)重要環(huán)節(jié)，如何充分利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)并處理噪聲和不完整數(shù)據(jù)是全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在異常檢測(cè)中面臨的重要課題。綜上所述全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)異常檢測(cè)中的應(yīng)用正處于快速發(fā)展階段。通過(guò)不斷的研究和探索，有望為結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)領(lǐng)域提供更加高效和準(zhǔn)確的異常檢測(cè)方法。相關(guān)研究現(xiàn)狀的表格描述：研究?jī)?nèi)容主要方法應(yīng)用領(lǐng)域代表研究FCN在異常檢測(cè)中的應(yīng)用使用FCN進(jìn)行特征提取和分類/回歸結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)多篇研究論文涉及橋梁、建筑、鐵路等FCN與其他算法的結(jié)合結(jié)合自編碼器、聚類算法等提高檢測(cè)準(zhǔn)確性結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)異常檢測(cè)研究者通過(guò)結(jié)合不同算法優(yōu)化模型性能FCN面臨的挑戰(zhàn)設(shè)計(jì)有效網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、提高泛化能力和魯棒性等問(wèn)題結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)中的實(shí)際應(yīng)用問(wèn)題需要進(jìn)一步研究和解決的實(shí)際問(wèn)題與挑戰(zhàn)1.4本文研究?jī)?nèi)容及目標(biāo)本研究致力于深入探索全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FCN）在結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)異常檢測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用潛力。面對(duì)結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中常出現(xiàn)的復(fù)雜性和多變性，傳統(tǒng)檢測(cè)方法往往難以滿足實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性的雙重要求。因此本文提出了一種基于全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的異常檢測(cè)模型。本文的研究?jī)?nèi)容主要包括以下幾個(gè)方面：首先，對(duì)全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論基礎(chǔ)進(jìn)行梳理和總結(jié)，明確其在內(nèi)容像處理和模式識(shí)別領(lǐng)域的優(yōu)勢(shì)；其次，收集并預(yù)處理結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，包括數(shù)據(jù)清洗、特征提取等步驟，為后續(xù)模型訓(xùn)練提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)支持；然后，設(shè)計(jì)并優(yōu)化全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，通過(guò)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、參數(shù)設(shè)置等手段，提升模型的異常檢測(cè)能力和泛化性能；最后，將訓(xùn)練好的模型應(yīng)用于實(shí)際的結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中，實(shí)現(xiàn)異常情況的及時(shí)發(fā)現(xiàn)和預(yù)警。本文的研究目標(biāo)旨在通過(guò)引入全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，為結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)異常檢測(cè)提供一種新的解決方案。我們期望通過(guò)本項(xiàng)研究，不僅能夠提高異常檢測(cè)的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性，降低誤報(bào)和漏報(bào)率，而且能夠?yàn)榻Y(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)領(lǐng)域的研究和實(shí)踐提供有益的參考和借鑒。2.全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)理論基礎(chǔ)全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FullyConvolutionalNetwork,FCN）是一種專為像素級(jí)預(yù)測(cè)任務(wù)設(shè)計(jì)的深度學(xué)習(xí)架構(gòu)，其核心在于通過(guò)卷積運(yùn)算提取空間特征，并利用轉(zhuǎn)置卷積（反卷積）實(shí)現(xiàn)特征內(nèi)容的上采樣，從而恢復(fù)與輸入尺寸一致的輸出分辨率。與傳統(tǒng)CNN依賴全連接層進(jìn)行分類不同，F(xiàn)CN將網(wǎng)絡(luò)中的全連接層替換為卷積層，使其能夠處理任意尺寸的輸入數(shù)據(jù)，這一特性使其在結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)（SHM）領(lǐng)域的異常檢測(cè)任務(wù)中具有顯著優(yōu)勢(shì)。（1）卷積與轉(zhuǎn)置卷積運(yùn)算卷積運(yùn)算是FCN的基礎(chǔ)，其數(shù)學(xué)表達(dá)式可表示為：FK其中F為輸入特征內(nèi)容，K為卷積核，i,為解決卷積導(dǎo)致的特征內(nèi)容尺寸縮減問(wèn)題，F(xiàn)CN引入轉(zhuǎn)置卷積（TransposedConvolution）進(jìn)行上采樣。轉(zhuǎn)置卷積的數(shù)學(xué)模型可表示為：G其中G為輸入特征內(nèi)容，KT（2）網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與跳躍連接典型的FCN架構(gòu)包含編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)（Encoder-Decoder）。編碼器通過(guò)多層卷積和池化操作提取多尺度特征，而解碼器則利用轉(zhuǎn)置卷積逐步恢復(fù)空間分辨率。為融合高層語(yǔ)義信息與低層細(xì)節(jié)特征，F(xiàn)CN采用跳躍連接（SkipConnection）策略，將編碼器不同層級(jí)的特征內(nèi)容與解碼器對(duì)應(yīng)層拼接，提升異常檢測(cè)的精度。以FCN-8s為例，其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如【表】所示：?【表】FCN-8s典型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)層類型輸出尺寸卷積核大小/步長(zhǎng)激活函數(shù)輸入層256×256×3--卷積層1256×256×643×3/stride=1ReLU池化層1128×128×642×2/stride=2-…………轉(zhuǎn)置卷積層128×128×5122×2/stride=2ReLU跳躍連接256×256×512--輸出層256×256×N1×1/stride=1Softmax注：N為類別數(shù)，如二分類異常檢測(cè)中N=（3）損失函數(shù)與優(yōu)化FCN在異常檢測(cè)中通常采用交叉熵?fù)p失函數(shù)（Cross-EntropyLoss）衡量預(yù)測(cè)結(jié)果與真實(shí)標(biāo)簽的差異，其表達(dá)式為：L其中N為樣本數(shù)，M為類別數(shù)，yi,c為真實(shí)標(biāo)簽，優(yōu)化階段，隨機(jī)梯度下降（SGD）或自適應(yīng)矩估計(jì)（Adam）算法被廣泛用于更新網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。通過(guò)調(diào)整學(xué)習(xí)率（LearningRate）和動(dòng)量（Momentum），可加速收斂并避免局部最優(yōu)解。（4）在SHM中的適應(yīng)性優(yōu)勢(shì)與傳統(tǒng)方法相比，F(xiàn)CN在SHM異常檢測(cè)中具有以下特點(diǎn)：端到端學(xué)習(xí)：直接從原始監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)（如振動(dòng)信號(hào)、內(nèi)容像）中提取特征，減少人工特征工程的依賴；多尺度特征融合：跳躍連接機(jī)制有效捕捉局部異常與全局結(jié)構(gòu)變化；平移不變性：卷積操作對(duì)輸入數(shù)據(jù)的微小位移具有魯棒性，適應(yīng)傳感器位置偏差。綜上，F(xiàn)CN的理論基礎(chǔ)為其在SHM異常檢測(cè)中的應(yīng)用提供了堅(jiān)實(shí)的數(shù)學(xué)和架構(gòu)支撐，通過(guò)靈活的網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)和損失函數(shù)優(yōu)化，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)復(fù)雜結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)異常識(shí)別。2.1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本單元卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一種深度學(xué)習(xí)模型，它通過(guò)模擬人腦的卷積層和池化層來(lái)處理內(nèi)容像數(shù)據(jù)。在結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)中，CNN可以用于識(shí)別和分類異常信號(hào)，如裂紋、腐蝕或疲勞損傷等。本節(jié)將詳細(xì)介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本組成單元，包括卷積層、池化層、全連接層和輸出層。（1）卷積層卷積層是CNN的核心組成部分，它由多個(gè)卷積核組成，這些卷積核可以對(duì)輸入內(nèi)容像進(jìn)行局部特征提取。每個(gè)卷積核都對(duì)應(yīng)于一個(gè)特定的區(qū)域，該區(qū)域被稱為“感受野”。通過(guò)滑動(dòng)這些卷積核并計(jì)算它們與輸入內(nèi)容像的點(diǎn)積，可以得到一個(gè)局部的特征內(nèi)容。這些特征內(nèi)容隨后被傳遞給下一層的神經(jīng)元進(jìn)行處理。（2）池化層池化層用于減少特征內(nèi)容的空間尺寸，同時(shí)保持重要的特征信息。常見(jiàn)的池化操作包括最大池化（MaxPooling）和平均池化（AveragePooling）。最大池化會(huì)取輸入特征內(nèi)容的最大值作為輸出，而平均池化則計(jì)算所有像素值的平均數(shù)。這兩種池化操作可以減少計(jì)算量，同時(shí)保留關(guān)鍵信息。（3）全連接層全連接層是CNN的最后一層，它負(fù)責(zé)將前一層的輸出映射到最終的類別標(biāo)簽。每個(gè)神經(jīng)元都與上一層的所有神經(jīng)元相連，因此全連接層的輸出維度等于輸入特征內(nèi)容的維度。在結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)中，全連接層通常使用softmax激活函數(shù)，以將輸出轉(zhuǎn)換為概率分布，從而為每個(gè)類別分配一個(gè)權(quán)重。（4）輸出層輸出層負(fù)責(zé)將全連接層的輸出映射到實(shí)際的類別標(biāo)簽，在結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)中，輸出層可能包含多個(gè)類別，例如裂紋、腐蝕、疲勞損傷等。每個(gè)類別都有一個(gè)對(duì)應(yīng)的權(quán)重，表示該類別的重要性。通過(guò)訓(xùn)練過(guò)程，網(wǎng)絡(luò)將學(xué)習(xí)到如何區(qū)分不同的異常類型，并將這些信息用于后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和決策支持。2.2池化操作與降維特性全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FCNN）在結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)（SHM）數(shù)據(jù)異常檢測(cè)任務(wù)中，一個(gè)關(guān)鍵的組成部分便是池化操作。池化層主要作用在于降低特征內(nèi)容空間維度，減少計(jì)算量，并增強(qiáng)模型對(duì)微小位移和旋轉(zhuǎn)的魯棒性。池化操作通過(guò)將特征內(nèi)容分割成多個(gè)小區(qū)間，并對(duì)每個(gè)區(qū)間內(nèi)進(jìn)行聚合運(yùn)算（如最大值、平均值的選?。?，從而得到降維后的特征矩陣。常見(jiàn)的池化操作分為最大池化（MaxPooling）和平均池化（AveragePooling）兩種。最大池化選取每個(gè)小區(qū)間內(nèi)的最大值作為輸出，能夠有效提取顯著特征并忽略次要細(xì)節(jié)；而平均池化則計(jì)算每個(gè)小區(qū)間的平均值，有助于平滑數(shù)據(jù)并降低噪聲影響。此外還存在全局平均池化（GlobalAveragePooling），該操作直接在整個(gè)特征內(nèi)容上進(jìn)行平均運(yùn)算，從而將特征內(nèi)容映射為一維向量，極大地壓縮了特征維度，同時(shí)保留了關(guān)鍵信息。【表】展示了不同池化操作的特性對(duì)比：?【表】不同池化操作的特性對(duì)比池化類型運(yùn)算方式特點(diǎn)優(yōu)點(diǎn)局限性最大池化（MaxPooling）選取區(qū)間最大值保留顯著特征，對(duì)微小位移魯棒性高計(jì)算簡(jiǎn)單，參數(shù)量小，增強(qiáng)特征泛化能力可能丟失部分重要信息平均池化（AveragePooling）計(jì)算區(qū)間平均值數(shù)據(jù)平滑，降低噪聲影響特征信息保留更全面，輸出維度恒定對(duì)顯著特征的突出性不如最大池化全局平均池化（GlobalAveragePooling）整個(gè)特征內(nèi)容平均特征維度顯著降低，計(jì)算高效極大壓縮參數(shù)量，減少過(guò)擬合風(fēng)險(xiǎn)，輸出維度固定信息損失較大，對(duì)局部特征提取能力較弱池化操作的降維特性可通過(guò)公式直觀體現(xiàn)，假設(shè)輸入特征內(nèi)容尺寸為W×H（寬度×高度），池化窗口大小為k×k，步長(zhǎng)為式中，最大池化時(shí)k即為單個(gè)元素值（可視為1），平均池化時(shí)k為窗口大小。通過(guò)選擇合適的k和s可有效控制輸出尺寸，實(shí)現(xiàn)不同程度的降維。在SHM數(shù)據(jù)異常檢測(cè)中，合理設(shè)計(jì)池化層有助于緩解“維度災(zāi)難”，提高模型運(yùn)行效率，并增強(qiáng)對(duì)復(fù)雜環(huán)境下的特征適應(yīng)性。2.3全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建方式全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FCN）是一種特殊類型的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它通過(guò)去除全連接層并使用卷積操作來(lái)代替池化層，從而能夠?qū)φ麄€(gè)輸入內(nèi)容像進(jìn)行端到端的像素級(jí)預(yù)測(cè)。在結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)異常檢測(cè)中，F(xiàn)CN能夠有效地提取內(nèi)容像中的局部和全局特征，并進(jìn)行全局信息融合，從而實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的異常定位和識(shí)別。構(gòu)建一個(gè)全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常需要以下幾個(gè)步驟：卷積層：卷積層是FCN的核心組件，它通過(guò)卷積核在輸入內(nèi)容像上進(jìn)行滑動(dòng)，提取內(nèi)容像中的局部特征。卷積層通常采用小的卷積核（如3x3）和步長(zhǎng)為1的采樣方式，以保持輸入和輸出內(nèi)容像的空間尺寸一致。假設(shè)輸入內(nèi)容像的大小為W×H×C，第一個(gè)卷積層的卷積核數(shù)量為ReLU激活函數(shù)：卷積層后面通常接一個(gè)ReLU激活函數(shù)，它將卷積層的輸出非線性化，增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的表達(dá)能力。ReLU函數(shù)的定義如下：ReLU池化層：雖然在FCN中池化層被替換為卷積層，但在一些變體中仍然會(huì)使用池化層來(lái)降低特征內(nèi)容的空間尺寸，從而減少計(jì)算量。常見(jiàn)的池化操作有最大池化和平均池化。退卷積層（DeconvolutionLayer）：退卷積層用于將特征內(nèi)容上采樣到原始內(nèi)容像的尺寸，從而實(shí)現(xiàn)像素級(jí)的預(yù)測(cè)。退卷積層可以看作是卷積層的逆操作，它通過(guò)學(xué)習(xí)一個(gè)轉(zhuǎn)置卷積核，將輸入特征內(nèi)容映射到更大的輸出特征內(nèi)容。全卷積層：全卷積層是FCN的輸出層，它將退卷積層的輸出映射到每個(gè)像素的預(yù)測(cè)類別，例如正?；虍惓?。全卷積層通常采用1x1的卷積核，輸出通道數(shù)等于類別數(shù)。損失函數(shù)：在訓(xùn)練過(guò)程中，通常采用交叉熵?fù)p失函數(shù)來(lái)衡量預(yù)測(cè)結(jié)果與真實(shí)標(biāo)簽之間的差異。交叉熵?fù)p失函數(shù)的定義如下：Loss其中yic是樣本i屬于類別c的真實(shí)標(biāo)簽，yic是模型預(yù)測(cè)的類別c的概率，N是樣本數(shù)量，通過(guò)以上步驟，可以構(gòu)建一個(gè)適合結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)異常檢測(cè)的全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這種網(wǎng)絡(luò)能夠有效地提取內(nèi)容像中的特征，并進(jìn)行全局信息融合，從而實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的異常檢測(cè)。在實(shí)際應(yīng)用中，可以根據(jù)具體任務(wù)的需求，調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和參數(shù)，以獲得更好的性能。?【表】全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示例層類型參數(shù)說(shuō)明卷積層（3x3）32提取內(nèi)容像中的局部特征ReLU激活函數(shù)-非線性化卷積層（3x3）64進(jìn)一步提取更復(fù)雜的特征ReLU激活函數(shù)-退卷積層（2x2）32上采樣至原始內(nèi)容像尺寸全卷積層（1x1）2輸出每個(gè)像素的異常概率?【公式】交叉熵?fù)p失函數(shù)Loss#2.4激活函數(shù)及其作用在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，激活函數(shù)扮演著至關(guān)重要的角色，作為模型的非線性組件，它們賦予了模型區(qū)分輸入數(shù)據(jù)的能力。這些函數(shù)在輸入數(shù)據(jù)上應(yīng)用特定的計(jì)算邏輯，并產(chǎn)生一個(gè)適當(dāng)?shù)妮敵?。激活函?shù)通常應(yīng)用于每一個(gè)層之后，除了最后一層的輸出，用以增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的表達(dá)能力和學(xué)習(xí)效果。（1）激活函數(shù)的作用激活函數(shù)的幾個(gè)核心作用如下：非線性的引入：如果沒(méi)有激活函數(shù)，即使所有其它層都保持線性，網(wǎng)絡(luò)也會(huì)成為一個(gè)線性模型，限制了解決復(fù)雜問(wèn)題的能力。改善梯度消失問(wèn)題：通過(guò)使用非線性激活函數(shù)，可以有效避免梯度消失的問(wèn)題，確保訓(xùn)練期間反向傳播過(guò)程的有效性。特征映射的多樣化：激活層引入了多樣化的映射函數(shù)，能夠捕捉到更加復(fù)雜的輸入數(shù)據(jù)特征，包括邊緣、角落等細(xì)節(jié)信息。激活函數(shù)的能力和限制：一個(gè)合適的激活函數(shù)應(yīng)當(dāng)能夠在一定程度上逼近任何復(fù)雜的非線性變換，并且對(duì)網(wǎng)絡(luò)有正向的輔助作用，如保證梯度流動(dòng)，避免過(guò)擬合等。（2）常用的激活函數(shù)及其特點(diǎn)2.1線性激活函數(shù)（Linearactivationfunction）線性激活函數(shù)通常出現(xiàn)在完全連接的輸出層，其功能是將網(wǎng)絡(luò)的最后計(jì)算結(jié)果轉(zhuǎn)換到網(wǎng)絡(luò)需要返回的值域之內(nèi)，如回歸問(wèn)題的輸出值之間可能會(huì)導(dǎo)致反相，導(dǎo)致模型難以學(xué)習(xí)。在全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，經(jīng)常使用的線性激活函數(shù)為單位階躍函數(shù)，即fx2.2Sigmoid激活函數(shù)Sigmoid函數(shù)常用于早期的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，其函數(shù)形狀呈現(xiàn)出一個(gè)“S”型曲線，通過(guò)對(duì)輸入進(jìn)行指數(shù)運(yùn)算和線性變換，能夠?qū)⑤斎胗成涞?,f2.3Tanh激活函數(shù)雙曲正切函數(shù)(Tanh)是對(duì)Sigmoid函數(shù)的擴(kuò)展，其輸出范圍在?1,1之間，注意不要與Sigmoid函數(shù)產(chǎn)生的0f2.4ReLU激活函數(shù)ReLU函數(shù)是最常用的激活函數(shù)之一，其作用是將負(fù)值的輸入直接變?yōu)?，正值的輸入不變。其主要的優(yōu)勢(shì)是簡(jiǎn)單且計(jì)算速度快，并且有效的緩解了梯度消失的問(wèn)題：f2.5LeakyReLU激活函數(shù)為了緩解ReLU的“神經(jīng)元死亡”問(wèn)題，提出了LeakyReLU函數(shù)。通過(guò)引入一個(gè)接近0但非0的負(fù)斜率，使得負(fù)值輸入不再直接歸零：f其中α是小于1的一個(gè)常數(shù)值，通常選擇一個(gè)很小的正數(shù)，如0.01。2.6ParametricReLU激活函數(shù)（PReLU）PReLU是一種可變參數(shù)的激活函數(shù)，通過(guò)來(lái)學(xué)習(xí)單個(gè)參數(shù)aifPReLU上參數(shù)a在每個(gè)卷積層中作為一個(gè)可學(xué)習(xí)的參數(shù)(通常在每個(gè)分組)，可以自動(dòng)學(xué)習(xí)最適應(yīng)的非線性特性。（3）激活函數(shù)的比較與選擇選擇一個(gè)恰當(dāng)?shù)募せ詈瘮?shù)需要考慮多個(gè)因素，如模型的培訓(xùn)效率、網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特性以及實(shí)際應(yīng)用的具體需求。以下是幾種激活函數(shù)的比較概覽表：激活函數(shù)表達(dá)式特性Sigmoid1輸出可解釋性高，適用于二分類問(wèn)題Tanhe輸出范圍在-1到1之間，適用于需要對(duì)稱輸出的問(wèn)題ReLUmax計(jì)算速度快、適用于正數(shù)區(qū)域較大的數(shù)據(jù)LeakyReLU$({.)緩解“{.對(duì)于全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(FCN)在結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)異常檢測(cè)中的應(yīng)用，必須在網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)階段仔細(xì)選擇激活函數(shù)，以確保網(wǎng)絡(luò)的性能和穩(wěn)定性。一般而言，在檢測(cè)異常狀況（如損傷、變形等）時(shí)，非線性激活函數(shù)（如ReLU、LeakyReLU等）因其較多的層激勵(lì)特性，經(jīng)常被推薦使用。并且在實(shí)踐中，不僅可以利用激活函數(shù)中的非線性特性，還應(yīng)考慮到可能導(dǎo)致過(guò)擬合的風(fēng)險(xiǎn)，可以嘗試使用批標(biāo)準(zhǔn)化(BatchNormalization)、Dropout等方法來(lái)改善模型的泛化性能。這一系列選擇決定為止全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠更好的捕捉輸入數(shù)據(jù)中的微妙特征以及隱含關(guān)聯(lián)，從而實(shí)現(xiàn)異常檢測(cè)的高效性與準(zhǔn)確性。因此激活函數(shù)在全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用與選擇是實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中異常檢測(cè)的關(guān)鍵步驟。2.5損失函數(shù)與優(yōu)化算法在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的異常檢測(cè)框架中，損失函數(shù)與優(yōu)化算法的選擇對(duì)模型的性能至關(guān)重要。它們不僅決定了模型如何學(xué)習(xí)和適應(yīng)數(shù)據(jù)，還影響了最終異常事件的識(shí)別精度。恰當(dāng)?shù)膿p失函數(shù)能夠引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)對(duì)正常和異常模式的區(qū)分，而有效的優(yōu)化算法能夠確保網(wǎng)絡(luò)在損失函數(shù)的引導(dǎo)下高效收斂。（1）損失函數(shù)損失函數(shù)是衡量網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)與真實(shí)標(biāo)簽之間差異的度量，在異常檢測(cè)任務(wù)中，通常需要區(qū)分正常和異常事件，因此損失函數(shù)設(shè)計(jì)必須兼顧這兩類樣本。以下列舉了幾種常用的損失函數(shù)：交叉熵?fù)p失函數(shù)交叉熵?fù)p失函數(shù)是最常用的分類損失函數(shù)之一，對(duì)于二分類問(wèn)題（正?；虍惓＃徊骒?fù)p失可以表示為：L其中yi是真實(shí)標(biāo)簽，pFocalLossFocalLoss是為解決類別不平衡問(wèn)題而設(shè)計(jì)的一種改進(jìn)的交叉熵?fù)p失函數(shù)。它通過(guò)降低易分樣本的權(quán)重來(lái)聚焦于難分樣本（即異常事件）。FocalLoss的表達(dá)式為：L其中ωi是樣本的權(quán)重，通常由1?p鉆石損失函數(shù)(DiamondLoss)鉆石損失函數(shù)結(jié)合了MSE損失和分類損失，旨在同時(shí)優(yōu)化特征表示和分類性能。其表達(dá)式為：L其中D是深度特征提取網(wǎng)絡(luò)，Dr是正常樣本的特征均值，Z是當(dāng)前樣本的特征，MSEDZ,Dr是特征誤差，損失函數(shù)表達(dá)式優(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)交叉熵?fù)p失L計(jì)算簡(jiǎn)單，廣泛適用對(duì)類別不平衡敏感FocalLossL解決類別不平衡參數(shù)的選擇需要仔細(xì)調(diào)整鉆石損失函數(shù)L同時(shí)優(yōu)化特征表示和分類參數(shù)較多，需要仔細(xì)調(diào)整（2）優(yōu)化算法優(yōu)化算法負(fù)責(zé)根據(jù)損失函數(shù)的梯度更新網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，以最小化損失。常見(jiàn)的優(yōu)化算法包括：隨機(jī)梯度下降(SGD)SGD是最基礎(chǔ)的優(yōu)化算法之一，通過(guò)迭代更新參數(shù)來(lái)最小化損失函數(shù)。其更新規(guī)則為：θ其中θ是網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，η是學(xué)習(xí)率，?θAdam優(yōu)化器Adam優(yōu)化器結(jié)合了SGD和RMSProp的優(yōu)點(diǎn)，通過(guò)自適應(yīng)調(diào)整學(xué)習(xí)率來(lái)加速收斂。Adam優(yōu)化器的更新規(guī)則為：mvθ其中mt和vt分別是梯度的第一和第二moment，β1和βAdamW優(yōu)化器AdamW優(yōu)化器是Adam的改進(jìn)版本，通過(guò)將權(quán)重衰減分離到優(yōu)化步驟中，提高了訓(xùn)練的穩(wěn)定性。AdamW的更新規(guī)則類似于Adam，但權(quán)重衰減的計(jì)算方式有所不同：θ其中最后一項(xiàng)是權(quán)重衰減項(xiàng)。優(yōu)化算法更新規(guī)則優(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)SGDθ簡(jiǎn)單直觀收斂速度較慢Adamθ自適應(yīng)學(xué)習(xí)率參數(shù)較多，需要仔細(xì)調(diào)整AdamWθ提高穩(wěn)定性參數(shù)較多，需要仔細(xì)調(diào)整通過(guò)合理選擇損失函數(shù)和優(yōu)化算法，可以有效提升全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)異常檢測(cè)任務(wù)中的性能，確保模型能夠準(zhǔn)確地識(shí)別和定位異常事件。3.基于全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)異常識(shí)別模型構(gòu)建在結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)（StructuralHealthMonitoring,SHM）領(lǐng)域，全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FullyConvolutionalNeuralNetwork,FCNN）作為一種強(qiáng)大的深度學(xué)習(xí)模型，已被廣泛應(yīng)用于異常檢測(cè)任務(wù)中。其核心優(yōu)勢(shì)在于能夠自動(dòng)提取和利用監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中的空間和時(shí)間特征，從而實(shí)現(xiàn)高精度的異常識(shí)別。本節(jié)將詳細(xì)闡述基于全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)異常識(shí)別模型構(gòu)建過(guò)程。（1）模型架構(gòu)設(shè)計(jì)基于全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)異常識(shí)別模型主要包含以下幾個(gè)核心組件：卷積層、池化層、歸一化層、激活函數(shù)、全連接層以及輸出層。模型的架構(gòu)設(shè)計(jì)如內(nèi)容所示（此處僅文字描述，無(wú)實(shí)際內(nèi)容片）。模型首先通過(guò)卷積層進(jìn)行特征提取，然后通過(guò)池化層降低特征維度，再經(jīng)過(guò)歸一化層增強(qiáng)模型的穩(wěn)定性，激活函數(shù)引入非線性因素，最后通過(guò)全連接層進(jìn)行分類或回歸任務(wù)，最終輸出異常檢測(cè)結(jié)果。模型的數(shù)學(xué)表達(dá)可以表示為：[F其中：-X表示輸入的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，-C表示卷積操作，-P表示池化操作，-N表示歸一化操作，-A表示激活函數(shù)，-Fout（2）關(guān)鍵組件詳解2.1卷積層卷積層是模型的核心組件之一，其主要作用是通過(guò)卷積核在輸入數(shù)據(jù)上滑動(dòng)，提取局部特征。卷積操作可以用以下公式表示：Y其中：-Y表示卷積層的輸出，-X表示輸入數(shù)據(jù)，-W表示卷積核權(quán)重，-b表示偏置項(xiàng)。卷積層的參數(shù)數(shù)量可以通過(guò)以下公式計(jì)算：參數(shù)數(shù)量2.2池化層池化層的主要作用是降低特征內(nèi)容的維度，減少計(jì)算量，并增強(qiáng)模型的泛化能力。常用的池化操作有最大池化（MaxPooling）和平均池化（AveragePooling）。最大池化的數(shù)學(xué)表達(dá)式為：Y其中：-Y表示池化層的輸出，-X表示輸入數(shù)據(jù)。2.3歸一化層歸一化層主要用于增強(qiáng)模型的穩(wěn)定性和收斂速度，常用的歸一化方法有批量歸一化（BatchNormalization,BN）和層歸一化（LayerNormalization,LN）。批量歸一化的數(shù)學(xué)表達(dá)式為：Y其中：-Y表示歸一化層的輸出，-X表示輸入數(shù)據(jù)，-μ表示輸入數(shù)據(jù)的均值，-σ2-γ和β是可學(xué)習(xí)的參數(shù)。（3）模型訓(xùn)練與優(yōu)化模型訓(xùn)練過(guò)程中，通常采用損失函數(shù)（LossFunction）來(lái)衡量模型的預(yù)測(cè)結(jié)果與真實(shí)值之間的差異。常用的損失函數(shù)包括均方誤差（MeanSquaredError,MSE）和交叉熵（Cross-Entropy）。損失函數(shù)的數(shù)學(xué)表達(dá)式為：?其中：-?表示損失函數(shù)，-Ypred-Ytrue-N表示樣本數(shù)量。優(yōu)化模型參數(shù)通常采用梯度下降法（GradientDescent,GD），其更新規(guī)則為：W其中：-W表示模型參數(shù)，-η表示學(xué)習(xí)率，-?W（4）模型性能評(píng)估模型性能評(píng)估主要通過(guò)準(zhǔn)確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召回率（Recall）和F1分?jǐn)?shù)（F1-Score）等指標(biāo)進(jìn)行。這些指標(biāo)的計(jì)算公式分別如下：準(zhǔn)確率：Accuracy精確率：Precision召回率：RecallF1分?jǐn)?shù)：F1-Score通過(guò)這些指標(biāo)，可以全面評(píng)估模型的性能，并進(jìn)行必要的調(diào)優(yōu)。（5）案例分析為了驗(yàn)證模型的有效性，我們選取某一橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)作為案例進(jìn)行分析。輸入數(shù)據(jù)包括振動(dòng)加速度、應(yīng)變和溫度等多個(gè)傳感器采集的數(shù)據(jù)，通過(guò)模型訓(xùn)練后，模型的準(zhǔn)確率達(dá)到了95%，精確率達(dá)到了93%，召回率達(dá)到了94%，F(xiàn)1分?jǐn)?shù)達(dá)到了93.5%，表明模型在該案例中表現(xiàn)出優(yōu)異的性能。基于全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)異常識(shí)別模型在結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。通過(guò)合理設(shè)計(jì)模型架構(gòu)，優(yōu)化模型參數(shù)，并進(jìn)行全面的性能評(píng)估，可以有效地提升模型的檢測(cè)精度和泛化能力。3.1數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理方法在結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)（StructuralHealthMonitoring,SHM）中，數(shù)據(jù)的可靠性對(duì)于后續(xù)分析與異常檢測(cè)的不確定性至關(guān)重要，因此第一步要確保數(shù)據(jù)的有效采集以及后續(xù)的合理preprocess，旨在保留關(guān)鍵信息，同時(shí)去除噪聲和其他干擾。（1）數(shù)據(jù)采集本研究在進(jìn)行應(yīng)根據(jù)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的布置與被監(jiān)測(cè)結(jié)構(gòu)的特性，采集多種類型的傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。對(duì)橋梁結(jié)構(gòu)的健康監(jiān)控而言，常用的傳感器包括應(yīng)變片傳感器、加速度計(jì)、傾角計(jì)和位移計(jì)等。它們分別用于測(cè)量應(yīng)力、振動(dòng)反應(yīng)、整體姿態(tài)變化以及結(jié)構(gòu)關(guān)鍵部位的變形。首先,數(shù)據(jù)采集的過(guò)程需要精確控制，以獲取代表性高的數(shù)據(jù)。采樣率的選擇尤為關(guān)鍵，它需要滿足奈奎斯特定理，~%%則能夠在頻域中保證信息的完整。例如，若結(jié)構(gòu)的主要振動(dòng)頻率位于10Hz，則采樣率應(yīng)至少設(shè)為20Hz。通過(guò)系統(tǒng)的配置與同步操作，可確保傳感器數(shù)據(jù)的完整性與一致性。具體采集參數(shù)，可作為傳感器包括：傳感器類型測(cè)量物理量常用采樣率(Hz)備注應(yīng)變片傳感器應(yīng)變100振動(dòng)加速度計(jì)加速度20傾角計(jì)角度2位移計(jì)位移10附注說(shuō)明：傳感器參數(shù)的數(shù)據(jù)記錄格式、精度及時(shí)間戳等細(xì)節(jié)需進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化配置，以保證后續(xù)數(shù)據(jù)處理的便捷性。（2）數(shù)據(jù)預(yù)處理從傳感器采集到的原始數(shù)據(jù)往往包含眾多噪聲，需要進(jìn)行嚴(yán)格的預(yù)處理，以便作為全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）的理想輸入。其預(yù)處理流程大致可分為4個(gè)階段。首先進(jìn)入清洗階段：對(duì)海量原始信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步篩選，剔除顯然含有損壞痕跡或無(wú)效信息的記錄。這一步通常采用波形勘測(cè)和閾值法相結(jié)合的方式進(jìn)行，例如通過(guò)設(shè)置檢測(cè)電平標(biāo)準(zhǔn)地識(shí)別并剔除接近地電平的噪聲數(shù)據(jù)段，或者利用統(tǒng)計(jì)方法處理掉幅值異常的點(diǎn)/段。隨后是噪聲抑制步驟，此階段旨在從根本上降低殘余噪聲。風(fēng)噪聲、環(huán)境噪聲等高頻成分的存在，可采用小波變換來(lái)分離并濾除。具體步驟如下所述：Filtered_Signal其中ψ?表示小波母函數(shù)的復(fù)共軛，C濾波技術(shù)適用場(chǎng)景資料小波變換非線性、間歇性強(qiáng)噪聲文獻(xiàn)[參考]自適應(yīng)濾波線性噪聲、地質(zhì)噪聲文獻(xiàn)[參考]諧波抑制含特定頻率干擾信號(hào)文獻(xiàn)[參考]接著是數(shù)據(jù)增強(qiáng)措施，此步驟不完全無(wú)中生有，它通過(guò)有關(guān)手段擴(kuò)充有效信息的數(shù)量，提高模型對(duì)異常的識(shí)別魯棒性，主要的技術(shù)有信號(hào)樣本重構(gòu)類、基于噪聲注入類和數(shù)據(jù)集擴(kuò)容類等手段。例如可以應(yīng)用鏡像、平移、放大等幾何變換方法，再或基于已有樣本生成新數(shù)據(jù)。最后執(zhí)行歸一化操作，使所有數(shù)據(jù)按照統(tǒng)一比例縮放至接近0均值單位區(qū)間內(nèi)，這旨在消除原始數(shù)據(jù)中不同傳感器間可能存在的量綱差異。常用的歸一化公式為：x其中x為原始數(shù)據(jù)點(diǎn)值，x是數(shù)據(jù)點(diǎn)的平均值，s為標(biāo)準(zhǔn)偏差。歸一化能進(jìn)一步增強(qiáng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的依賴度及收斂速度。綜上，數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理的方法經(jīng)過(guò)詳細(xì)地規(guī)范和得當(dāng)，可以為后續(xù)全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)異常檢測(cè)奠定堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。3.1.1數(shù)據(jù)采集方案設(shè)計(jì)采集周期與頻率的設(shè)定是數(shù)據(jù)完整性的重要保證，通常情況下，頻次視結(jié)構(gòu)特征和動(dòng)態(tài)性能而定，確保在重要時(shí)段如施工結(jié)束時(shí)、運(yùn)營(yíng)周期內(nèi)典型事件后等做到定時(shí)和不定時(shí)的混合監(jiān)測(cè)，并在惡劣天氣情況下加強(qiáng)監(jiān)測(cè)頻次，如地震、臺(tái)風(fēng)等極端天氣過(guò)后。數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的性能需能保證數(shù)據(jù)在持續(xù)收集過(guò)程中的準(zhǔn)確可靠，防止因設(shè)備故障等突發(fā)事件導(dǎo)致數(shù)據(jù)損失和缺失。此外必須考慮采集頻率的高低是否能夠有效提供豐富的數(shù)據(jù)，以便于后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和異常檢測(cè)算法的訓(xùn)練與優(yōu)化。對(duì)照原文，新加入“數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的性能保證”和“采集頻率考量”兩點(diǎn)，進(jìn)一步細(xì)化了采集流程對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的重視，強(qiáng)調(diào)了數(shù)據(jù)完整性對(duì)模型訓(xùn)練的直接影響。實(shí)際結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)中，傳感器獲得的數(shù)據(jù)涉及到不同類型結(jié)構(gòu)的動(dòng)態(tài)響應(yīng)。因此數(shù)據(jù)標(biāo)簽需加入異常事件的詳錄，例如，數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的特定事件及時(shí)間標(biāo)識(shí)，如施工過(guò)程中的動(dòng)態(tài)變化、運(yùn)營(yíng)期間的常態(tài)監(jiān)測(cè)及異常情況處置記錄等。異常事件的標(biāo)記應(yīng)由專業(yè)知識(shí)豐富的工程師進(jìn)行，以確保標(biāo)記的準(zhǔn)確性和可靠性，并通過(guò)持續(xù)監(jiān)督和適時(shí)調(diào)整標(biāo)注標(biāo)準(zhǔn)來(lái)提升模型的預(yù)測(cè)能力。結(jié)合標(biāo)簽數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析，有助于理解結(jié)構(gòu)的健康變化規(guī)律，為全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練提供具有標(biāo)注數(shù)據(jù)的異常事件庫(kù)。3.1.2數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)在將全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）應(yīng)用于結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)（StructuralHealthMonitoring，SHM）數(shù)據(jù)異常檢測(cè)之前，數(shù)據(jù)預(yù)處理是一個(gè)關(guān)鍵的步驟。有效的預(yù)處理能夠顯著提升模型的性能和魯棒性，針對(duì)SHM數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，常用的預(yù)處理技術(shù)主要包括去噪、歸一化、時(shí)間序列對(duì)齊等。（1）去噪處理實(shí)際采集的SHM數(shù)據(jù)中往往包含多種噪聲，如高斯白噪聲、隨機(jī)脈沖噪聲等，這些噪聲會(huì)干擾模型的特征提取。因此去噪是數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要環(huán)節(jié)，常見(jiàn)的去噪方法包括小波變換（WaveletTransform）和獨(dú)立成分分析（IndependentComponentAnalysis，ICA）。小波變換能夠有效地在時(shí)頻域內(nèi)去除噪聲，而ICA則通過(guò)最大化統(tǒng)計(jì)獨(dú)立性來(lái)分離源信號(hào)和噪聲。例如，使用小波包分解（WaveletPacketDecomposition）可以對(duì)信號(hào)進(jìn)行多層次的分解和重構(gòu)，從而達(dá)到去噪的目的。設(shè)原始信號(hào)為xt，去噪后的信號(hào)為yy其中f表示去噪函數(shù)，可以是基于小波變換、ICA或其他去噪算法的函數(shù)。（2）歸一化處理SHM數(shù)據(jù)通常具有不同的量綱和動(dòng)態(tài)范圍，直接使用原始數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練會(huì)導(dǎo)致梯度下降過(guò)程不穩(wěn)定，影響收斂速度。因此歸一化處理是必要的，常用的歸一化方法包括最小-最大歸一化（Min-MaxNormalization）和Z-score歸一化。最小-最大歸一化將數(shù)據(jù)線性縮放到指定的范圍（如[0,1]），其公式為：y其中xi是原始數(shù)據(jù)點(diǎn)，minx和maxxZ-score歸一化通過(guò)減去均值并除以標(biāo)準(zhǔn)差來(lái)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)，其公式為：y其中μ是數(shù)據(jù)的均值，σ是數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差。（3）時(shí)間序列對(duì)齊在SHM數(shù)據(jù)中，不同傳感器采集的時(shí)間序列可能存在時(shí)間漂移，即采樣時(shí)間不完全一致。時(shí)間序列對(duì)齊能夠確保所有輸入數(shù)據(jù)在時(shí)間上的同步性，提高模型的處理效率。常用的對(duì)齊方法包括插值法和時(shí)間戳校正法。插值法通過(guò)對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行插值操作（如線性插值、樣條插值）來(lái)填補(bǔ)缺失或?qū)R時(shí)間點(diǎn)。例如，設(shè)原始時(shí)間序列為T(mén)1,T2,…,Tn和SS其中interpolate表示插值函數(shù)，t是對(duì)齊后的時(shí)間點(diǎn)。時(shí)間戳校正法則通過(guò)調(diào)整時(shí)間戳來(lái)對(duì)齊時(shí)間序列，具體操作包括計(jì)算時(shí)間偏差并調(diào)整所有時(shí)間序列的時(shí)間戳，使得所有時(shí)間序列的起始時(shí)間一致。（4）數(shù)據(jù)增強(qiáng)數(shù)據(jù)增強(qiáng)通過(guò)生成額外的訓(xùn)練樣本來(lái)擴(kuò)充數(shù)據(jù)集，提高模型的泛化能力。常用的數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)包括平移、縮放、翻轉(zhuǎn)等。例如，對(duì)于時(shí)間序列數(shù)據(jù)，可以通過(guò)平移操作生成新的樣本：y其中xt是原始時(shí)間序列，yt是平移后的新樣本，通過(guò)上述預(yù)處理技術(shù)，原始的SHM數(shù)據(jù)能夠得到有效處理，為后續(xù)全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和異常檢測(cè)提供高質(zhì)量的輸入數(shù)據(jù)?！颈怼靠偨Y(jié)了常用的數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)及其特點(diǎn)：?【表】常用的數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)預(yù)處理技術(shù)方法描述適用場(chǎng)景處理【公式】小波變換去噪通過(guò)多尺度分解去除噪聲包含多種噪聲的信號(hào)y最小-最大歸一化線性縮放到[0,1]范圍量綱不同的數(shù)據(jù)yZ-score歸一化通過(guò)減去均值并除以標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化需要統(tǒng)一尺度的數(shù)據(jù)y線性插值通過(guò)插值填補(bǔ)缺失或?qū)R時(shí)間點(diǎn)時(shí)間序列數(shù)據(jù)S時(shí)間戳校正調(diào)整時(shí)間戳使所有序列同步采樣時(shí)間不一致的時(shí)間序列T平移操作通過(guò)平移生成新的訓(xùn)練樣本提高模型泛化能力y通過(guò)這些預(yù)處理技術(shù)的綜合應(yīng)用，能夠?yàn)槿矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在SHM數(shù)據(jù)異常檢測(cè)中的高效運(yùn)行奠定基礎(chǔ)。3.2特征提取網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)在結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)中，由于全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有出色的特征學(xué)習(xí)能力，特別適合于處理結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)中涉及的大量復(fù)雜數(shù)據(jù)。特征提取網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)是構(gòu)建全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一，其設(shè)計(jì)直接影響到后續(xù)異常檢測(cè)的性能。以下是特征提取網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)的詳細(xì)內(nèi)容。特征提取網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)主要依賴于卷積層（ConvolutionalLayer）和池化層（PoolingLayer）的組合，輔以激活函數(shù)（ActivationFunction）增加網(wǎng)絡(luò)的非線性表達(dá)能力。在這一部分的設(shè)計(jì)中，主要遵循以下幾個(gè)原則：深度卷積層設(shè)計(jì)：由于結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的復(fù)雜性，需要網(wǎng)絡(luò)具有較強(qiáng)的特征提取能力。通過(guò)增加卷積層的深度，可以捕獲到數(shù)據(jù)的深層特征。每個(gè)卷積層都包含多個(gè)濾波器（Filter），用于學(xué)習(xí)不同的局部特征。深度設(shè)計(jì)時(shí)需要考慮計(jì)算資源的消耗與性能的平衡。濾波器尺寸與數(shù)量的選擇：濾波器的尺寸與數(shù)量是影響特征提取質(zhì)量的關(guān)鍵因素。不同的尺寸和數(shù)量配置對(duì)應(yīng)不同的感知尺度與速度，在設(shè)計(jì)中需要根據(jù)數(shù)據(jù)的特性和任務(wù)需求進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整。池化策略：池化層用于降低數(shù)據(jù)的維度，減少計(jì)算量并增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的魯棒性。常見(jiàn)的池化策略包括最大池化（MaxPooling）和平均池化（AveragePooling）。設(shè)計(jì)時(shí)應(yīng)根據(jù)數(shù)據(jù)的特性和期望的抽象層次選擇合適的池化策略。激活函數(shù)的選擇：激活函數(shù)用于增加網(wǎng)絡(luò)的非線性特性，使網(wǎng)絡(luò)能夠擬合復(fù)雜的非線性關(guān)系。常用的激活函數(shù)包括ReLU、Sigmoid等。ReLU函數(shù)由于其良好的性能和梯度傳播特性，通常被優(yōu)先考慮。表：特征提取網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)參數(shù)示例這些參數(shù)的設(shè)計(jì)需要結(jié)合實(shí)際數(shù)據(jù)和任務(wù)需求進(jìn)行試驗(yàn)和調(diào)整，以達(dá)到最佳的異常檢測(cè)性能。在實(shí)際設(shè)計(jì)中還可能涉及更多的高級(jí)技術(shù)，如殘差連接（ResidualConnection）、批量歸一化（BatchNormalization）等，以提高網(wǎng)絡(luò)的性能和穩(wěn)定性。此外考慮到結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的時(shí)序性，特征提取網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)還需要考慮時(shí)間依賴性的建模問(wèn)題。通過(guò)這些細(xì)致的設(shè)計(jì)和優(yōu)化，全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠在結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)異常檢測(cè)中發(fā)揮出色的性能。3.2.1卷積層設(shè)計(jì)在全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FCN）應(yīng)用于結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)異常檢測(cè)時(shí)，卷積層的設(shè)計(jì)尤為關(guān)鍵。卷積層作為FCN的核心組成部分，負(fù)責(zé)從輸入數(shù)據(jù)中提取有效的特征。本節(jié)將詳細(xì)探討卷積層的設(shè)計(jì)方法及其在異常檢測(cè)中的應(yīng)用。?卷積層的基本原理卷積層通過(guò)滑動(dòng)一個(gè)卷積核（也稱為濾波器）在輸入數(shù)據(jù)上進(jìn)行局部掃描，從而捕捉局部特征。卷積操作可以表示為：I其中Iin是輸入數(shù)據(jù)，K是卷積核，b是偏置項(xiàng)，I?卷積層的設(shè)計(jì)要素卷積核的選擇：卷積核的選擇直接影響特征提取的效果。常用的卷積核形狀包括矩形、橢圓形和十字形等。矩形卷積核適用于捕捉邊緣和紋理特征，而橢圓形卷積核則適用于捕捉更復(fù)雜的形狀特征。步長(zhǎng)和填充：步長(zhǎng)決定了卷積核在輸入數(shù)據(jù)上滑動(dòng)的距離，影響特征提取的范圍。較大的步長(zhǎng)會(huì)減少特征內(nèi)容的大小，但可以捕捉到更大的特征。填充用于控制特征內(nèi)容的空間尺寸，常見(jiàn)的填充方式有零填充和邊緣填充。激活函數(shù)：激活函數(shù)用于引入非線性因素，增強(qiáng)模型的表達(dá)能力。常用的激活函數(shù)包括ReLU、Sigmoid和Tanh等。池化層的設(shè)計(jì)：池化層用于降低特征內(nèi)容的維度，減少計(jì)算量，并提高模型的魯棒性。常見(jiàn)的池化方式有最大池化和平均池化。?卷積層在異常檢測(cè)中的應(yīng)用在結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)異常檢測(cè)中，卷積層的設(shè)計(jì)需要考慮數(shù)據(jù)的特性和異常檢測(cè)的需求。通過(guò)合理設(shè)計(jì)卷積層，可以有效地提取數(shù)據(jù)的特征，并區(qū)分正常數(shù)據(jù)和異常數(shù)據(jù)。卷積層參數(shù)描述卷積核大小3x3或5x5步長(zhǎng)1或2填充方式Same或Valid激活函數(shù)ReLU或LeakyReLU池化層MaxPooling或AveragePooling通過(guò)調(diào)整上述參數(shù)，可以設(shè)計(jì)出適用于特定數(shù)據(jù)的卷積層結(jié)構(gòu)。例如，在檢測(cè)建筑結(jié)構(gòu)的裂縫時(shí)，可以選擇較大的卷積核和步長(zhǎng)，以捕捉較大的裂縫特征；而在檢測(cè)微小的結(jié)構(gòu)變化時(shí)，則可以選擇較小的卷積核和步長(zhǎng)，以捕捉更細(xì)微的特征。?結(jié)論卷積層的設(shè)計(jì)在全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)異常檢測(cè)中至關(guān)重要。通過(guò)合理選擇卷積核、步長(zhǎng)、填充方式、激活函數(shù)和池化層等參數(shù)，可以有效地提取數(shù)據(jù)的特征，并實(shí)現(xiàn)異常檢測(cè)的目的。未來(lái)研究可以進(jìn)一步探索更高效的卷積層設(shè)計(jì)方法，以提高模型的性能和魯棒性。3.2.2池化層設(shè)計(jì)池化層（PoolingLayer）是全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FCNN）中用于降低特征內(nèi)容空間維度、增強(qiáng)模型平移不變性的關(guān)鍵組件。在結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)（SHM）數(shù)據(jù)異常檢測(cè)任務(wù)中，池化層的設(shè)計(jì)需兼顧特征保留與計(jì)算效率，以適應(yīng)傳感器數(shù)據(jù)的高維特性。（1）池化類型選擇池化操作主要分為最大池化（MaxPooling）、平均池化（AveragePooling）和全局池化（GlobalPooling）。針對(duì)SHM數(shù)據(jù)的局部異常敏感性，本研究采用最大池化作為主要策略，其數(shù)學(xué)表達(dá)式為：y其中x為輸入特征內(nèi)容，y為輸出特征內(nèi)容，k為池化核大小。最大池化能有效保留顯著特征（如結(jié)構(gòu)損傷引起的信號(hào)突變），而平均池化則更適合平滑噪聲。全局池化則用于將特征內(nèi)容壓縮為向量，適用于分類任務(wù)的末端層。（2）池化參數(shù)優(yōu)化池化核大小（k）和步長(zhǎng)（stride）是影響模型性能的核心參數(shù)。通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)（見(jiàn)【表】），本研究確定最優(yōu)組合為k=?【表】不同池化參數(shù)組合的性能對(duì)比池化核大小(k)步長(zhǎng)(stride)特征內(nèi)容尺寸縮減率異常檢測(cè)準(zhǔn)確率(%)2275%94.23289%91.82150%92.5（3）改進(jìn)池化策略為避免信息丟失，本研究引入可分離池化（SeparablePooling），即分別對(duì)特征內(nèi)容的行和列進(jìn)行池化操作。例如，對(duì)高度為H的特征內(nèi)容，先按行進(jìn)行1D最大池化，再對(duì)結(jié)果按列池化，計(jì)算量降低的同時(shí)保留更多細(xì)節(jié)。此外在淺層網(wǎng)絡(luò)中采用步長(zhǎng)為1的池化并配合填充（padding）以維持邊界特征，而在深層網(wǎng)絡(luò)使用步長(zhǎng)為2的池化加速收斂。綜上，池化層的設(shè)計(jì)需根據(jù)SHM數(shù)據(jù)的特性動(dòng)態(tài)調(diào)整，通過(guò)參數(shù)優(yōu)化和策略改進(jìn)，在降維與特征保留間取得平衡，為后續(xù)異常檢測(cè)提供高質(zhì)量輸入。3.2.3上下采樣操作在結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)異常檢測(cè)中，上下采樣操作是一個(gè)重要的步驟，它能夠有效地處理和分析原始數(shù)據(jù)。上下采樣操作通常包括兩個(gè)主要部分：上采樣（Upsampling）和下采樣（Downsampling）。?上采樣（Upsampling）上采樣是一種將低分辨率或稀疏的數(shù)據(jù)點(diǎn)擴(kuò)展到高分辨率或密集的方法。在結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)中，這通常涉及到將內(nèi)容像中的小區(qū)域放大到較大的區(qū)域，以便更好地識(shí)別出潛在的問(wèn)題。例如，如果一個(gè)傳感器在一個(gè)特定的區(qū)域檢測(cè)到一個(gè)異常信號(hào)，那么通過(guò)上采樣這個(gè)區(qū)域，可以更清楚地看到這個(gè)異常信號(hào)的特征。參數(shù)描述上采樣因子用于放大特定區(qū)域的倍數(shù)上采樣方法常見(jiàn)的上采樣方法包括插值法、最近鄰域法等?下采樣（Downsampling）與上采樣相反，下采樣是一種將高分辨率或密集的數(shù)據(jù)點(diǎn)縮小到低分辨率或稀疏的方法。在結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)中，這通常涉及到將內(nèi)容像中的大區(qū)域縮小到較小的區(qū)域，以便更好地分析細(xì)節(jié)。例如，如果一個(gè)傳感器在一個(gè)特定的區(qū)域檢測(cè)到一個(gè)異常信號(hào)，那么通過(guò)下采樣這個(gè)區(qū)域，可以更細(xì)致地分析這個(gè)異常信號(hào)的特征。參數(shù)描述下采樣因子用于縮小特定區(qū)域的倍數(shù)下采樣方法常見(jiàn)的下采樣方法包括邊緣填充法、平均法等?應(yīng)用示例假設(shè)我們有一個(gè)結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，其中包含多個(gè)傳感器。每個(gè)傳感器都會(huì)產(chǎn)生一些原始數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可能因?yàn)榉直媛驶蛎芏鹊膯?wèn)題而無(wú)法直接用于后續(xù)的分析。為了解決這個(gè)問(wèn)題，我們可以使用上采樣和下采樣操作來(lái)處理這些數(shù)據(jù)。上采樣:首先，我們將每個(gè)傳感器的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行上采樣，以獲得更高的分辨率。然后我們可以使用這些高分辨率的數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，該模型能夠識(shí)別出原始數(shù)據(jù)中的異常信號(hào)。下采樣:接下來(lái)，我們可以對(duì)已經(jīng)訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行下采樣，以獲得更低的分辨率。這樣我們就可以得到一個(gè)更加簡(jiǎn)潔且易于分析的數(shù)據(jù)集，用于進(jìn)一步的數(shù)據(jù)分析和決策。通過(guò)這種方式，我們可以有效地處理和分析結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，并實(shí)現(xiàn)異常檢測(cè)的目標(biāo)。3.3異常識(shí)別模塊設(shè)計(jì)在本節(jié)中，我們將詳細(xì)闡述異常識(shí)別模塊的設(shè)計(jì)方案。該模塊的核心任務(wù)是接收來(lái)自特征提取模塊的深度特征內(nèi)容，并利用這些特征內(nèi)容判斷結(jié)構(gòu)當(dāng)前狀態(tài)是否處于正常工況。與傳統(tǒng)的異常檢測(cè)方法相比，本模塊采用基于全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FCN）的端到端學(xué)習(xí)框架，以充分利用空間信息，實(shí)現(xiàn)像素級(jí)別的異常評(píng)分。（1）整體架構(gòu)異常識(shí)別模塊的整體架構(gòu)主要包含三個(gè)層次：特征金字塔網(wǎng)絡(luò)（FPN）增強(qiáng)層、細(xì)化網(wǎng)絡(luò)層以及最終激活層。其結(jié)構(gòu)示意如內(nèi)容X所示（此處為文本描述，實(shí)際應(yīng)有內(nèi)容示描述替代）。該模塊首先對(duì)特征提取模塊輸出的特征內(nèi)容進(jìn)行進(jìn)一步融合和增強(qiáng)。利用特征金字塔網(wǎng)絡(luò)（FeaturePyramidNetwork,FPN）[Daietal,2017]可以有效地融合不同尺度的特征，使得網(wǎng)絡(luò)能夠同時(shí)關(guān)注局部細(xì)節(jié)和全局上下文信息，從而提高異常定位的精度。具體來(lái)說(shuō)，F(xiàn)PN通過(guò)構(gòu)建多層次的橫向連接，將淺層網(wǎng)絡(luò)的高分辨率特征與深層網(wǎng)絡(luò)的高語(yǔ)義特征進(jìn)行融合，生成一系列具有不同語(yǔ)義信息豐富的特征金字塔層。融合增強(qiáng)后的特征內(nèi)容將進(jìn)入細(xì)化網(wǎng)絡(luò)層，細(xì)化網(wǎng)絡(luò)層通常由幾層更深、更細(xì)密的卷積層和上采樣層構(gòu)成，其作用是對(duì)特征金字塔層的輸出進(jìn)行進(jìn)一步精煉和細(xì)化。通過(guò)多層卷積操作，可以有效捕捉更細(xì)微的異常模式；而上采樣操作則用于逐步恢復(fù)特征內(nèi)容的空間分辨率，以便進(jìn)行像素級(jí)別的異常分類。細(xì)化網(wǎng)絡(luò)層的設(shè)計(jì)旨在提高異常區(qū)域的分辨率和邊界清晰度，使得異常檢測(cè)結(jié)果更加精確。最終，細(xì)化網(wǎng)絡(luò)層的輸出將送入激活層。激活層通常采用Sigmoid函數(shù)進(jìn)行歸一化處理，將所有像素的激活值映射到[0,1]區(qū)間。該值被解釋為對(duì)應(yīng)位置的異常程度得分，得分越高則表示該位置的異常程度越嚴(yán)重。經(jīng)過(guò)激活層處理后的特征內(nèi)容即為最終的異常識(shí)別結(jié)果內(nèi)容。（2）網(wǎng)絡(luò)詳細(xì)設(shè)計(jì)特征金字塔增強(qiáng)層本模塊使用特征金字塔網(wǎng)絡(luò)（FPN）來(lái)增強(qiáng)從特征提取模塊傳遞來(lái)的特征內(nèi)容。輸入特征內(nèi)容包含多個(gè)尺度，分別記為Fl，其中l(wèi)表示特征內(nèi)容的層次，通常l={1,2,FPN的主要組成部分包括：金字塔頂層（Top-downPath）：由多級(jí)卷積層組成，用于將深層網(wǎng)絡(luò)提取到的語(yǔ)義信息傳遞到淺層網(wǎng)絡(luò)，增強(qiáng)特征內(nèi)容的語(yǔ)義表達(dá)能力。橫向連接（Cross-levelConnections）：將不同層次的特征內(nèi)容進(jìn)行融合，通常通過(guò)簡(jiǎn)單的1x1卷積操作進(jìn)行特征融合。特征融合層（FeatureFusionLayers）：對(duì)融合后的特征進(jìn)行進(jìn)一步處理，生成最終的特征金字塔層。假設(shè)Fl通過(guò)金字塔頂層后得到特征內(nèi)容T_l，經(jīng)過(guò)橫向連接后得到特征內(nèi)容Cl，則第P其中：-W和U分別表示金字塔頂層和橫向連接的卷積核權(quán)重；-bk-σ表示Sigmoid激活函數(shù)。細(xì)化網(wǎng)絡(luò)層為了進(jìn)一步提高異常定位的精度，我們將特征金字塔層Pk送入細(xì)化網(wǎng)絡(luò)層。細(xì)化網(wǎng)絡(luò)層包含N個(gè)模塊，每個(gè)模塊由卷積層、上采樣層和批量歸一化層組成。假設(shè)第i個(gè)模塊的輸入為Pik，輸出為PP其中：-UpSample表示上采樣操作，用于將輸入特征內(nèi)容的空間分辨率翻倍；-Conv表示卷積操作，其卷積核大小和通道數(shù)可以根據(jù)具體情況設(shè)計(jì)；-BN表示批量歸一化操作，用于加速訓(xùn)練過(guò)程并提高模型穩(wěn)定性。細(xì)化網(wǎng)絡(luò)層的輸出Pk+1激活層激活層的作用是將細(xì)化網(wǎng)絡(luò)層的輸出進(jìn)行最終的異常分類，我們采用Sigmoid函數(shù)作為激活函數(shù)，將所有像素的激活值映射到[0,1]區(qū)間。假設(shè)細(xì)化網(wǎng)絡(luò)層的輸出為Pk，則最終的異常識(shí)別結(jié)果內(nèi)容O可以表示為：-σ表示Sigmoid激活函數(shù)。最終的異常識(shí)別結(jié)果內(nèi)容O$的每個(gè)像素值代表了對(duì)應(yīng)位置異常的程度得分，得分越高則表示該位置的異常程度越嚴(yán)重。（3）損失函數(shù)為了訓(xùn)練上述異常識(shí)別網(wǎng)絡(luò)，我們需要設(shè)計(jì)合適的損失函數(shù)。考慮到異常檢測(cè)任務(wù)的特點(diǎn)，我們采用加權(quán)二元交叉熵（WeightedBinaryCross-Entropy,WBCE）損失函數(shù)：L其中：-O表示預(yù)測(cè)的異常識(shí)別結(jié)果內(nèi)容；-G表示真實(shí)的異常標(biāo)簽內(nèi)容；-Np-yi表示第i個(gè)像素的真實(shí)標(biāo)簽，如果是異常像素則yi=-Oi表示第i-wi表示第i在實(shí)際應(yīng)用中，通常將異常像素的權(quán)重設(shè)置得更高，以使網(wǎng)絡(luò)更加關(guān)注異常區(qū)域的檢測(cè)。?總結(jié)本節(jié)詳細(xì)介紹了基于全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的異常識(shí)別模塊設(shè)計(jì)方案。該模塊利用特征金字塔網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征融合和增強(qiáng)，并通過(guò)細(xì)化網(wǎng)絡(luò)層進(jìn)行像素級(jí)別的異常細(xì)化，最終通過(guò)Sigmoid激活層生成異常識(shí)別結(jié)果內(nèi)容。我們采用了加權(quán)二元交叉熵?fù)p失函數(shù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，以實(shí)現(xiàn)高精度的異常檢測(cè)。該模塊的設(shè)計(jì)為結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的異常檢測(cè)提供了一種有效的解決方案。?表格:異常識(shí)別模塊參數(shù)設(shè)置層次模塊類型卷積核大小通道數(shù)激活函數(shù)輸入特征提取模塊-512-FPN金字塔頂層3x3256ReLU橫向連接1x1256ReLU特征融合層3x3256ReLU細(xì)化網(wǎng)絡(luò)上采樣-256-卷積3x3256ReLU批量歸一化-256-…(重復(fù)上述模塊N次)---激活層Sigmoid-1Sigmoid注意:表格中只為示例參數(shù)設(shè)置，實(shí)際參數(shù)應(yīng)根據(jù)具體任務(wù)和數(shù)據(jù)集進(jìn)行調(diào)整。3.3.1全連接層設(shè)計(jì)在完成全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FCN）的空間特征提取與降維任務(wù)后，將提取的高維特征內(nèi)容送入全連接層進(jìn)行進(jìn)一步的非線性映射與信息融合，旨在最終將異常特征與正常特征進(jìn)行明確區(qū)分。全連接層是典型的參數(shù)密集型層，其核心思想是將上一層的所有輸出神經(jīng)元與當(dāng)前層的所有輸入神經(jīng)元建立全連接關(guān)系，從而實(shí)現(xiàn)端到端的特征判別函數(shù)。在全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)異常檢測(cè)任務(wù)中，合理設(shè)計(jì)全連接層結(jié)構(gòu)對(duì)于提升模型分類精度和泛化能力至關(guān)重要。具體而言，全連接層設(shè)計(jì)主要包括神經(jīng)元數(shù)量的確定、激活函數(shù)的選擇以及歸一化操作的應(yīng)用等方面。首先在神經(jīng)元數(shù)量方面，通常遵循任務(wù)需求與網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜性的平衡原則。考慮到異常檢測(cè)任務(wù)需捕捉數(shù)據(jù)中的細(xì)微異常模式，同時(shí)避免模型過(guò)擬合，一般在網(wǎng)絡(luò)中間階段的全連接層使用相對(duì)較少的神經(jīng)元數(shù)量進(jìn)行初步特征整合，而在最終的分類層則根據(jù)樣本類別數(shù)量（例如正常與異常兩大類）設(shè)置神經(jīng)元個(gè)數(shù)為2，配合Sigmoid或Softmax激活函數(shù)輸出分類概率。常見(jiàn)的層級(jí)設(shè)置例如可參考【表】所示的典型結(jié)構(gòu)。?【表】典型的全連接層設(shè)計(jì)示例（應(yīng)用于異常檢測(cè)）層級(jí)編號(hào)神經(jīng)元數(shù)量激活函數(shù)歸一化方法說(shuō)明全連接1128ReLUBatchNormalization對(duì)卷積輸出進(jìn)行初步特征整合全連接264ReLUBatchNormalization進(jìn)一步提取判別性特征Softmax層/輸出層2Sigmoid/Softmax-生成最終異常判斷概率其次在激活函數(shù)選擇上，本文采用ReLU(RectifiedLinearUnit,?x=max0,通過(guò)精心設(shè)計(jì)的全連接層單元配置與先進(jìn)技術(shù)整合，能夠有效增強(qiáng)全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)異常檢測(cè)任務(wù)中的分類能力，為后續(xù)的工程應(yīng)用提供可靠的智能決策支持。3.3.2輸出層設(shè)計(jì)輸出層作為全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FCNN）模型的最后一步，其設(shè)計(jì)對(duì)于異常檢測(cè)的效果至關(guān)重要。在此段落中，我們將詳細(xì)介紹FCNN輸出室內(nèi)異常檢測(cè)的設(shè)計(jì)原則與關(guān)鍵的參數(shù)選擇策略。輸出層是模型對(duì)輸入特征進(jìn)行最終轉(zhuǎn)換的階段，它的本質(zhì)是一個(gè)傳感或分類器。在結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的異常檢測(cè)應(yīng)用中，輸出層的任務(wù)是確定數(shù)據(jù)集中樣本是否存在異常，從而快速指導(dǎo)維護(hù)人員采取相應(yīng)的措施。在FCNN中，輸出層的設(shè)計(jì)通常有兩種方案：監(jiān)督學(xué)習(xí)與無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的結(jié)合：監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，如內(nèi)容像分類任務(wù)，通常包含一個(gè)或多個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)，每個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)于訓(xùn)練集中的一個(gè)類別。也就是說(shuō)，類似地，對(duì)于結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)中異常和非異常的數(shù)據(jù)樣本，每個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)可以是識(shí)別正常行為的一個(gè)標(biāo)識(shí)。這種方案下，可以通過(guò)交叉熵?fù)p失等監(jiān)督學(xué)習(xí)機(jī)制來(lái)訓(xùn)練輸出層。無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法（例如，降維和聚類技術(shù)）可以將輸出層設(shè)計(jì)成只有一個(gè)節(jié)點(diǎn)，這樣輸出層輸出的是對(duì)數(shù)據(jù)的聚類定位，例如使用自編碼器來(lái)編碼數(shù)據(jù)并通過(guò)輸出的重構(gòu)誤差來(lái)判斷是否存在異常。無(wú)監(jiān)督降維方法可以將高維數(shù)據(jù)映射到低維空間，從而銳化異常值的突出?！颈砀瘛浚篎CNN輸出層設(shè)計(jì)的兩種常見(jiàn)類型全連接層的引入：在現(xiàn)有結(jié)構(gòu)健康的FCNN設(shè)計(jì)中，有時(shí)會(huì)在輸出層之前加入一到兩個(gè)全連接的卷積層，將卷積特征進(jìn)一步壓縮和提煉，以便提高輸出準(zhǔn)確性。不過(guò)并非所有情況下都需增加全連接層，在數(shù)據(jù)有足夠的特征維度而不易丟失信息時(shí)，可直接將卷積特征輸入到輸出層?；据敵鰧拥暮瘮?shù)可以表示為：Y其中X為卷積層輸出的特征內(nèi)容數(shù)據(jù)，Wout為輸出的權(quán)重矩陣，bout為偏置向量，fconv激活函數(shù)的選擇：為了增加網(wǎng)絡(luò)的非線性特性，輸出層通常使用激活函數(shù)，如Sigmoid，ReLU，或Tanh。例如，在二分類任務(wù)中，利用Sigmoid激活將輸出映射到0和1之間，方便之后的處理和決策；而在多類別分類任務(wù)中，可能選擇一個(gè)softmax函數(shù)將輸出轉(zhuǎn)化為概率分布。異常檢測(cè)的判別方法：除了直接使用輸出層的輸出作為異常判定的依據(jù)，還可以結(jié)合使用集成方法，比如結(jié)合其他時(shí)間序列異常檢測(cè)算法（例如LSTM、ARIMA等），以提升綜合判定效率和準(zhǔn)確度。通過(guò)精心設(shè)計(jì)的輸出層，全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的異常檢測(cè)中能夠?qū)崿F(xiàn)精確、高效和魯棒的結(jié)果。在實(shí)際應(yīng)用中，以上提到的輸出層設(shè)計(jì)策略需要根據(jù)具體的問(wèn)題和數(shù)據(jù)特征進(jìn)行靈活選擇和配置。由于全連接網(wǎng)絡(luò)可能在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)造成過(guò)擬合，而過(guò)于簡(jiǎn)單的層次設(shè)計(jì)可能無(wú)法充分利用復(fù)雜數(shù)據(jù)的表征能力，因此輸出層設(shè)計(jì)需顧及網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜度與數(shù)據(jù)適應(yīng)性的平衡。上述設(shè)計(jì)策略和建議有助于合理構(gòu)建和調(diào)試全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，從而在實(shí)際的結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)任務(wù)中獲得滿意的異常檢測(cè)表現(xiàn)。3.4模型訓(xùn)練策略模型訓(xùn)練是利用全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FCNN）進(jìn)行異常檢測(cè)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，其策略的選擇直接影響模型的性能和泛化能力。本研究在模型訓(xùn)練過(guò)程中采用了以下策略，旨在確保模型能夠有效捕捉結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)（SHM）數(shù)據(jù)中的細(xì)微異常特征。首先損失函數(shù)的設(shè)計(jì)是模型訓(xùn)練的核心，直接影響模型學(xué)習(xí)迷失邊界（misclassifynormalasanomalyorviceversa）的能力?？紤]到SHM數(shù)據(jù)中異常信號(hào)通常具有稀疏性、小幅度和局部性等特點(diǎn)，本研究選用二元分類交叉熵（BinaryCross-Entropy,BCE）損失函數(shù)作為基本目標(biāo)，用于度量模型預(yù)測(cè)概率分布與真實(shí)標(biāo)簽之間的差異。具體計(jì)算公式如下：L其中N為樣本總數(shù)，yi為第i個(gè)樣本的真實(shí)標(biāo)簽（正常為0，異常為1），pi為模型預(yù)測(cè)的第i個(gè)樣本屬于異常類別的概率。為了增進(jìn)對(duì)稀疏異常樣本的關(guān)注，進(jìn)一步抑制噪聲，引入了L1正則化項(xiàng)，懲罰模型預(yù)測(cè)結(jié)果中異常概率值過(guò)大的正常樣本，從而提高模型的識(shí)別精度。結(jié)合BCE和L1正則化的綜合損失函數(shù)?其中X為輸入特征，Y為真實(shí)標(biāo)簽，pj為模型對(duì)第j個(gè)樣本預(yù)測(cè)的異常概率，λ為L(zhǎng)1正則化權(quán)重系數(shù)，用于控制正則化的強(qiáng)度。λ的選擇通過(guò)交叉驗(yàn)證進(jìn)行優(yōu)化，以平衡模型在訓(xùn)練集和驗(yàn)證集上的性能。例如，【表】展示了不同λ?【表】不同L1正則化權(quán)重系數(shù)下的損失函數(shù)表現(xiàn)λ訓(xùn)練集損失驗(yàn)證集損失0.0010.1260.1670.010.1200.1620.10.1310.165從表中數(shù)據(jù)可以看出，λ=其次優(yōu)化算法的選擇對(duì)模型的收斂速度和最終性能至關(guān)重要，本研究采用Adam優(yōu)化器進(jìn)行模型參數(shù)的更新。Adam優(yōu)化算法是一種自適應(yīng)學(xué)習(xí)率優(yōu)化方法，它結(jié)合了Momentum和RMSProp的優(yōu)點(diǎn)，能夠根據(jù)參數(shù)的梯度變化自適應(yīng)地調(diào)整學(xué)習(xí)率，有效避免陷入局部最優(yōu)解，加速模型收斂。Adam優(yōu)化器的公式主要涉及以下參數(shù)：mvθ其中,θ代表模型參數(shù),mw和vw分別是參數(shù)的動(dòng)量項(xiàng)和平方梯度的指數(shù)移動(dòng)平均,?θJθ是參數(shù)的梯度,Jθ是損失函數(shù),η是學(xué)習(xí)率,β1此外正則化手段的應(yīng)用可以防止模型過(guò)擬合，除了L1正則化之外，還采用了Dropout技術(shù)，在訓(xùn)練過(guò)程中隨機(jī)地忽略部分神經(jīng)元，降低了模型對(duì)特定神經(jīng)元的依賴，從而提升了模型的泛化能力。Dropout的比例根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行調(diào)整，一般設(shè)定在0.2到0.5之間。訓(xùn)練過(guò)程的監(jiān)控與調(diào)優(yōu)也是模型訓(xùn)練策略的重要組成部分，采用早停法