[发明专利]一种高耸结构安全姿态监测及其预警方法及系统在审

专利信息
申请号: 202111532769.4 申请日: 2021-12-15
公开(公告)号: CN114216440A 公开(公告)日: 2022-03-22
发明(设计)人: 于品德;刘海宽;祝孝成;王航;马赟;王晓峰;姜自奇;窦继刚;李华;宋粉丽 申请(专利权)人: 河南省交通科学技术研究院有限公司;河南省公路工程试验检测中心有限公司
主分类号: G01C5/00 分类号: G01C5/00;G01C9/00;G01H17/00;G01L11/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 郑州芝麻知识产权代理事务所(普通合伙) 41173 代理人: 齐玉巧
地址: 450000 *** 国省代码: 河南;41
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摘要:
搜索关键词: 一种 高耸 结构 安全 姿态 监测 及其 预警 方法 系统
【权利要求书】:

1.一种高耸结构安全姿态监测及其预警方法,其特征在于,所述方法包括:

获得高耸结构的风力信息;所述风力信息包括迎风高度、所述迎风高度对应的风强和风向角;根据所述高耸结构每个高度单位下对应重力获得的实际承重序列;获得所述高耸结构的姿态倾斜角和震动信息;以所述风力信息、所述实际承重序列、所述姿态倾斜角和所述震动信息作为特征序列;

以所述迎风高度作为权重调整对应的所述风强,获得风强评分;获得所述姿态倾斜角与所述风向角的第一相似度;根据所述第一相似度和所述风强评分获得第一数据置信度;获得所述实际承重序列与设计承重序列的第二相似度,根据所述第二相似度获得第二数据置信度;以所述第一数据置信度和所述第二数据置信度的乘积作为所述特征序列的质量系数;

获取历史数据中的多个时间连续的所述特征序列作为时间卷积网络的训练数据;以所述特征序列对应的所述质量系数作为所述时间卷积网络损失函数的损失权重,通过所述损失函数对所述时间卷积网络进行训练;所述时间卷积网络的输入数据为所述风力信息和所述实际承重序列,输出数据为下一时刻的所述姿态倾斜角和所述震动信息;

将实时特征序列输入所述时间卷积网络中,输出下一时刻的预测姿态倾斜角和预测震动信息;根据所述预测姿态倾斜角和所述预测震动信息判断是否进行预警。

2.根据权利要求1所述的一种高耸结构安全姿态监测及其预警方法,其特征在于,所述获得高耸结构的风力信息包括:

在所述高耸结构每个所述高度单位的四个基本方向上部署四个风杯式风速传感器;若所述风杯式风速传感器的初始风强数据小于预设风强阈值,则所述风杯式风速传感器对应的所述基本方向为不受风力影响;反之则认为所述风杯式风速传感器对应的所述基本方向受风力影响;根据受风力影响的所述风杯式风速传感器对应的所述高度单位确定所述迎风高度;

若仅存在一个所述风杯式风速传感器对应的所述基本方向不受风力影响,则以其余所述风杯式风速传感器最大的两个所述初始风强数据的平均值作为所述风强;根据最后一个所述风杯式风速传感器对应的受风力影响的所述基本方向获得所述风向角;

若存在两个所述风杯式风速传感器对应的所述基本方向不受风力影响,则以其余两个所述风杯式风速传感器的所述初始风强数据的平方和作为所述风强,并根据所述初始风强数据的正切值获得所述风向角。

3.根据权利要求1所述的一种高耸结构安全姿态监测及其预警方法,其特征在于,所述获得所述高耸结构的姿态倾斜角包括:

在所述高耸结构顶部不同位置设置多个姿态检测传感器,以所述姿态检测传感器获取的初始姿态倾斜角的均值作为所述姿态倾斜角。

4.根据权利要求3所述的一种高耸结构安全姿态监测及其预警方法,其特征在于,所述获得所述高耸结构的姿态倾斜角和震动信息包括:

以所有所述姿态检测传感器获取的初始震动信息的中位数作为所述震动信息。

5.根据权利要求1所述的一种高耸结构安全姿态监测及其预警方法,其特征在于,所述获取历史数据中的多个时间连续的所述特征序列作为时间卷积网络的训练数据还包括:

以所述特征序列中的不同所述迎风高度下对应的所述风强和所述姿态倾斜角组成的多个子序列作为验证序列;获得每个所述特征序列中的所述验证序列之间的第三相似度;

根据所述第三相似度对多个所述特征序列进行聚类,去除聚类过程中的的孤立样本,以剩下的所述特征序列作为所述训练数据。

6.根据权利要求1所述的一种高耸结构安全姿态监测及其预警方法,其特征在于,所述以所述迎风高度作为权重调整对应的所述风强,获得风强评分包括:

以所述迎风高度与所述高耸结构的总高度的比值作为所述权重,以所述权重和所述风强的乘积作为所述风强评分。

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