[发明专利]一种高效的桥梁结构健康预警系统

摘要

本发明提供了一种高效的桥梁结构健康预警系统，包括桥梁结构大数据挖掘子系统、桥梁结构大数据存储子系统、桥梁结构大数据分析子系统和桥梁结构健康预警子系统组成，所述桥梁结构大数据挖掘子系统借助传感器、GPS系统和互联网创建桥梁结构大数据流，所述桥梁结构大数据存储子系统对所述桥梁结构大数据流进行存储，所述桥梁结构大数据分析子系统对所述存储的桥梁结构大数据流进行处理，对桥梁结构健康做出预测，所述桥梁结构健康预警子系统用于根据预测结果判断桥梁结构是否异常，若异常，则发出预警。本发明的有益效果为：能够对桥梁结构健康进行准确预测和预警。

主权项

1.一种高效的桥梁结构健康预警系统，其特征是，包括桥梁结构大数据挖掘子系统、桥梁结构大数据存储子系统、桥梁结构大数据分析子系统和桥梁结构健康预警子系统组成，所述桥梁结构大数据挖掘子系统借助传感器、GPS系统和互联网创建桥梁结构大数据流，所述桥梁结构大数据存储子系统对所述桥梁结构大数据流进行存储，所述桥梁结构大数据分析子系统对所述存储的桥梁结构大数据流进行处理，对桥梁结构健康做出预测，所述桥梁结构健康预警子系统用于根据预测结果判断桥梁结构是否异常，若异常，则发出预警；所述传感器包括温度传感器、湿度传感器和压力传感器；所述桥梁结构大数据存储子系统采用云存储；所述桥梁结构大数据分析子系统采用模型组合对桥梁结构健康进行预测，包括一次处理模块、二次处理模块、三次处理模块和四次处理模块，所述一次处理模块用于建立备选模型库，其中包含多个监测模型，所述二次处理模块用于为所述备选模型库中的各个监测模型设置权重，所述三次处理模块用于根据所述权重确定关于所述各个监测模型的最优模型组合，所述四次处理模块用于对所述最优模型组合性能进行评价；所述一次处理模块用于建立备选模型库，采用以下方式进行：步骤1：确定备选模型库，假设有n种监测模型，备选模型库可用向量RL表示为：RL＝(RL1,RL2,…,RLn)，在式子里，RLi表示第i个监测模型，i＝1,2,…,n，n表示模型库中监测模型数量；步骤2：确定监测模型的预测值，监测模型的预测值向量y可相应表示为：y＝(y1,y2,…,yn)，在式子里，yi表示第i个监测模型的预测值，i＝1,2,…,n，n表示模型库中监测模型数量；所述二次处理模块用于确定所述备选模型库中的监测模型在所述模型组合中的权重，采用以下方式进行：步骤1：确定模型组合数，每次参与模型组合的监测模型以及监测模型数量是不确定的，且参与程度不同，将模型组合看作是一次随机事件试验，确定模型组合数C为：在式子里，i表示参与模型组合的监测模型的数量，i＝2表示至少有两个监测模型参与模型组合,β表示参与程度复杂因子，β∈{2，3}；则所有的模型组合集向量GP可表示为：GP＝(GP1,GP2,…,GPC)，在式子里，GPj表示第j种模型组合，j＝1,2,…,C，C表示所有的模型组合数；步骤2：确定监测模型参与程度，模型组合GPj可用向量表示为：GPj＝(σ(RL1),σ(RL2),…,σ(RLn))，其中，σ(RLi)表示监测模型RLi参与程度，步骤3：确定监测模型权值，对于第i个监测模型RL_i，采用以下方式进行赋权：在式子里，BZ_i表示第i个监测模型RL_i相应权重，y_i表示第i个监测模型的预测值，β表示参与程度复杂因子；所述三次处理模块用于根据所述监测模型在所述模型组合中的权重确定最优模型组合，具体包括以下步骤：步骤1：设j＝1，计算得到模型组合的组合预测值和实测值误差FV：PA_i＝σ(RL_i)×BZ_i×y_i，在式子里，y′表示实测值；j＝j+1，当j>C，所有模型组合计算完毕，找出最小计算误差组合，得到最优模型组合，采用该组合对桥梁结构健康进行预测；步骤2：每隔一定周期T重复步骤1，以保证模型组合不断更新；所述四次处理模块用于对所述最优模型组合性能进行评价；评价函数TN可表示为：在式子里，KR表示预测误差最小的次数，DB表示预测误差最大的次数，QM表示预测误差处于中间的次数，评价函数值越大，预测精度越高。