[发明专利]一种碎片化时间下结构静载反应同温场综合分析方法

说明书

本发明涉及一种碎片化时间下结构静载反应同温场综合分析方法，属于土木结构监测领域。针对土木设施安全监测系统，如桥梁监测系统、隧道监测系统、道路监测系统、大坝监测系统、建筑物监测系统等，所获得的海量监测数据，采用信号处理、模式识别等技术，系统性剪除温度因素对原始监测信号的影响，减弱或消除活荷载、随机误差、测试误差等其它多种因素的综合作用，使得技术人员能够提取淹没在原始信号中的结构物静载反应，并据此判断土木结构运营状态有无异常。本发明为技术人员管养在役土木结构物，保障运营安全提供了科学参考依据。

技术领域

本发明属于土木结构监测领域，涉及一种碎片化时间下结构静载反应同温场综合分析方法，包括但不限于桥梁监测、隧道监测、道路监测、大坝监测、建筑物监测等。

背景技术

现阶段许多土木设施都已安装有安全监测系统，如桥梁监测系统、隧道监测系统、道路监测系统、大坝监测系统、建筑物监测系统等。然而，由于土木结构对温度影响敏感，感知器获取的原始信号除结构静载作用外，还夹杂着活荷载、随机误差、测试误差等其它多种因素的综合作用。这导致技术人员无法从海量监测数据中掌握结构静载时的变化情况，此时若直接通过阈值判定原始监测信号是否正常则容易出现误诊断。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种碎片化时间下结构静载反应同温场综合分析方法。

为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种碎片化时间下结构静载反应同温场综合分析方法，该方法包括以下步骤：

S1：选择土木结构监测数据作为待分析对象，评定待分析对象在待分析监测时段内，结构静载的变化情况；

S2：确定待分析监测时段，明确监测数据采集起止时间；

S3：将获取的监测时段按照不同温度场分类，得到n个样本集合{X₁,X₂,…X_i…,X_n}，排除温度因素影响；

S4：对每个样本集合进行计算，得到特征集合{Y₁,Y₂,…Y_i…,Y_n}，消除活荷载、随机误差和测试误差的因素影响；

S5：采用主分量分析方法对特征集合{Y₁,Y₂,…Y_i…,Y_n}进行降维，得到训练样本集合{Z₁,Z₂,…Z_j…,Z_m}，其中m≤n；

S6：监测数据的时间序列在不同温度场下存在时间属性碎片化特性；采用卷积神经网络对降维后的特征集合{Z₁,Z₂,…Z_j…,Z_m}进行训练，最终得到土木结构静载在监测时段内的变化量q；量纲等同于原始监测量量纲；

S7：设定结构静载反应许用阈值k，阈值k量纲等同于原始监测量量纲；

S8：当q≥k时，认为土木结构物静载在指定监测时段内出现大变化。

可选的，所述S1具体为：

所述土木结构监测数据包括：裂缝数据、应变数据、倾斜度数据、挠度数据和位移数据的受温度因素影响的土木结构监测数据。

可选的，所述S2中，待分析监测时段大于6个月。

可选的，所述S4中，针对某一温度场下样本集合X_i有：

(1)采用中值滤波方法消除活荷载、随机误差和测试误差的综合作用，提高信噪比；