本發(fā)明公開了一種基于時(shí)間序列信號(hào)和壓縮卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的傷損識(shí)別方法，包括輸入信號(hào)預(yù)處理和網(wǎng)絡(luò)剪枝，首先采用泛諧波調(diào)頻小波變換將表征傷損的一維時(shí)序信號(hào)變換到二維時(shí)頻空間；然后以VGG16作為基礎(chǔ)架構(gòu)，采用添加BN層、全連接層輕量化、以泰勒準(zhǔn)則為評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)的濾波器排序、刪除卷積層低貢獻(xiàn)率濾波器等復(fù)合剪枝技術(shù)，構(gòu)建壓縮網(wǎng)絡(luò)。通過脈沖渦流檢測(cè)傷損信號(hào)驗(yàn)證，本發(fā)明提供的方法無需進(jìn)行特征提取，且相對(duì)于VGG16架構(gòu)，準(zhǔn)確率增加到99.1％，運(yùn)行時(shí)間降到7％，可廣泛用于無損檢測(cè)領(lǐng)域。