一种桥梁变形智能检测系统技术方案

本发明专利技术公开了一种桥梁变形智能检测系统，其特征在于：所述系统基于CAN总线的桥梁变形参数采集平台和桥梁变形预警系统两部分组成，基于CAN总线的桥梁变形参数采集平台实现对桥梁变形参数进行检测和数据预处理，桥梁变形预警系统由桥梁沉降检测模块、桥梁倾侧角度检测模块、桥梁挠度检测模块和区间数模糊最小二乘支持向量机桥梁变形分类器组成；本发明专利技术有效解决了现有桥梁监测系统没有根据桥梁沉降、挠度和倾侧角度变化的非线性、大滞后和桥梁变形变化复杂等特点，对影响桥梁变形的参数进行精确检测，从而极大的影响桥梁变形检测的精确性和可靠性。

【技术实现步骤摘要】
一种桥梁变形智能检测系统
本专利技术涉及桥梁变形自动化检测装备的
，具体涉及一种桥梁变形智能检测系统。
技术介绍
随着交通行业的发展，桥梁作为道路交通的枢纽，作用越来越重要。然而随着使用年限的增加和外界参数的干扰，桥梁会受到不同程度的损伤产生安全隐患。为了确保桥梁的安全运营，需要对在役桥梁进行定期变形监测，并根据长期桥梁检测结果做出合理的分析、预测和预警。本专利技术根据工程实践对桥梁变形监测的实践需要专利技术一种桥梁变形智能检测系统。
技术实现思路
本专利技术提供了一种桥梁变形智能检测系统，本专利技术有效解决了现有桥梁监测系统没有根据桥梁沉降、挠度和倾侧角度变化的非线性、大滞后和桥梁变形变化复杂等特点，对影响桥梁变形的参数进行精确检测，从而极大的影响桥梁变形检测的精确性和可靠性。本专利技术通过以下技术方案实现：一种桥梁变形智能检测系统，其特征在于：所述系统基于CAN总线的桥梁变形参数采集平台和桥梁变形预警系统两部分组成，基于CAN总线的桥梁变形参数采集平台实现对桥梁变形参数进行检测和数据预处理，桥梁变形预警系统由桥梁沉降检测模块、桥梁倾侧角度检测模块、桥梁挠度检测模块和区间数模糊最小二乘支持向量机桥梁变形分类器组成，桥梁沉降检测模块、桥梁倾侧角度检测模块、桥梁挠度检测模块的输出是区间数模糊最小二乘支持向量机桥梁变形分类器的输入，区间数模糊最小二乘支持向量机桥梁变形分类器的输出为代表桥梁变形等级的区间数，桥梁变形预警系统实现对被检测桥梁的变形进行检测、预测和预警。本专利技术进一步技术改进方案是：所述桥梁沉降检测模块包括多个沉降传感器、多个桥梁沉降区间数神经网络模型、桥梁沉降多点检测融合模型和沉降区间数预测模型组成，多个沉降传感器的输出作为对应的多个沉降区间数神经网络模型的输入，多个沉降区间数神经网络模型的输出作为桥梁沉降多点检测融合模型的输入，桥梁沉降多点检测融合模型的输出作为沉降区间数预测模型的输入，沉降区间数预测模型的输出作为桥梁沉降检测模块的输出；所述区间数模糊最小二乘支持向量机桥梁变形分类器为区间数模糊最小二乘支持向量机，桥梁沉降检测模块、桥梁倾侧角度检测模块、桥梁挠度检测模块的输出作为区间数模糊最小二乘支持向量机桥梁变形分类器的输入，区间数模糊最小二乘支持向量机桥梁变形分类器的输出为代表被检测桥梁变形等级的区间数；根据桥梁变形发生的工程实践、《公路桥梁技术状况评定标准》(JTG/TH21-2011)和《工程测量规范》(GB50026-2007)，区间数模糊最小二乘支持向量机桥梁变形分类器构建区间数模糊最小二乘支持向量机桥梁变形分类器输出的5个区间数与桥梁变形的5种桥梁变形等级的对应关系表，桥梁变形分为正常状态、轻微变形、较大变形、危险变形和很危险变形5种桥梁变形等级，计算区间数模糊最小二乘支持向量机桥梁变形分类器输出的区间数与代表桥梁变形5种桥梁变形等级对应5个区间数的相似度，其中相似度最大的区间数对应的桥梁变形等级确定为该桥梁变形等级。本专利技术进一步技术改进方案是：所述桥梁沉降区间数神经网络模型由RR时间递归神经网络、区间数脊波神经网络模型和3个按拍延迟线TDL(TappedDelayLine)组成，区间数数脊神经网络模型把一段时间桥梁沉降传感器感知被测量桥梁沉降量转换为桥梁沉降的动态区间数值，桥梁沉降传感器的输出作为RR时间递归神经网络的输入，RR时间递归神经网络的输出作为对应的1个按拍延迟线TDL的输入，3个按拍延迟线TDL的输出为区间数脊波神经网络模型的输入，区间数脊波神经网络模型的输出为代表一段时间内桥梁沉降大小的上下限值构成的区间数和桥梁沉降区间数神经网络模型的输出，区间数脊波神经网络模型输出区间数的上下限值分别作为2个对应的按拍延迟线TDL的输入。本专利技术进一步技术改进方案是：所述桥梁沉降多点检测融合模型根据一段时间多个检测点的沉降区间数神经网络模型输出的桥梁沉降区间数值构成时间序列桥梁沉降区间数阵列，确定时间序列桥梁沉降区间数阵列的正负理想值，分别计算每个检测点的时间序列桥梁沉降区间数值与时间序列桥梁沉降区间数阵列的正负理想值的距离和相似度；每个检测点的时间序列桥梁沉降区间数值的负理想值距离除以每个检测点的时间序列桥梁沉降区间数值的负理想值距离与每个检测点的时间序列桥梁沉降区间数值的正理想值距离的和得到的商为每个检测点的时间序列桥梁沉降区间数值的距离相对贴近度，每个检测点的时间序列桥梁沉降区间数值的距离相对贴近度除以所有检测点的时间序列桥梁沉降区间数值的距离相对贴近度的和得到的商为每个检测点的时间序列桥梁沉降区间数值的距离融合权重；每个检测点的时间序列桥梁沉降区间数值的正理想值相似度除以每个检测点的时间序列桥梁沉降区间数值的负理想值相似度与每个检测点的时间序列桥梁沉降区间数值的正理想值相似度的和得到的商为每个检测点的时间序列桥梁沉降区间数值的相似度相对贴近度，每个检测点的时间序列桥梁沉降区间数值的相似度相对贴近度除以所有检测点的时间序列桥梁沉降区间数值的相似度相对贴近度的和得到的商为每个检测点的时间序列桥梁沉降区间数值的相似度融合权重。本专利技术进一步技术改进方案是：所述每个检测点的时间序列桥梁沉降区间数值的距离融合权重和相似度融合权重积的均方根占整个所有检测点的时间序列桥梁沉降区间数值的距离融合权重和相似度融合权重积的均方根和的比为该检测点的时间序列桥梁沉降区间数值融合的均方根组合权重；所述每个检测点的时间序列桥梁沉降区间数值的距离融合权重和相似度融合权的线性组合为该检测点的时间序列桥梁沉降区间数值融合的线性组合权重，每个检测点的时间序列桥梁沉降区间数值融合的均方根组合权重与线性组合权重构成该检测点的时间序列桥梁沉降区间数值融合的区间数融合权重，每个检测点的时间序列桥梁沉降区间数值与该检测点的时间序列桥梁沉降区间数值的区间数融合权重的积相加得到的和为桥梁沉降检测点的时间序列区间数值的融合值，桥梁沉降检测点的时间序列区间数值的融合值为桥梁沉降多点检测融合模型的输出。本专利技术进一步技术改进方案是：所述沉降区间数预测模型由2个时延Jordan神经网络沉降预测模型、2个NARX神经网络沉降预测模型和2个LSTM神经网络沉降预测模型组成，桥梁沉降多点检测融合模型输出的一段时间沉降区间数的上下限值分别为2个对应的时延Jordan神经网络沉降预测模型的输入、2个对应的NARX神经网络沉降预测模型的输入和2个对应的LSTM神经网络沉降预测模型的输入，2个时延Jordan神经网络沉降预测模型的输出、2个NARX神经网络沉降预测模型的输出和2个LSTM神经网络沉降预测模型的输出作为桥梁沉降检测模块的输出和区间数模糊最小二乘支持向量机桥梁变形分类器的输入。本专利技术进一步技术改进方案是：所述基于CAN总线的桥梁变形参数采集平台由检测节点、控制节点和现场监控端组成，通过CAN总线实现检测节点、控制节点和现场监控端之间的通信，检测节点分别由传感器组模块、单片机和通信接口组成，传感器组模块负责检测桥梁参数的沉降、挠度、倾侧角度和平移桥梁变形本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种桥梁变形智能检测系统，其特征在于：所述系统基于CAN总线的桥梁变形参数采集平台和桥梁变形预警系统两部分组成，基于CAN总线的桥梁变形参数采集平台实现对桥梁变形参数进行检测和数据预处理，桥梁变形预警系统由桥梁沉降检测模块、桥梁倾侧角度检测模块、桥梁挠度检测模块和区间数模糊最小二乘支持向量机桥梁变形分类器组成，桥梁沉降检测模块、桥梁倾侧角度检测模块、桥梁挠度检测模块的输出是区间数模糊最小二乘支持向量机桥梁变形分类器的输入，区间数模糊最小二乘支持向量机桥梁变形分类器的输出为代表桥梁变形等级的区间数，桥梁变形预警系统实现对被检测桥梁的变形进行检测、预测和预警；/n所述桥梁沉降检测模块包括多个沉降传感器、多个桥梁沉降区间数神经网络模型、桥梁沉降多点检测融合模型和沉降区间数预测模型组成，多个沉降传感器的输出作为对应的多个沉降区间数神经网络模型的输入，多个沉降区间数神经网络模型的输出作为桥梁沉降多点检测融合模型的输入，桥梁沉降多点检测融合模型的输出作为沉降区间数预测模型的输入，沉降区间数预测模型的输出作为桥梁沉降检测模块的输出；/n所述区间数模糊最小二乘支持向量机桥梁变形分类器为区间数模糊最小二乘支持向量机，桥梁沉降检测模块、桥梁倾侧角度检测模块、桥梁挠度检测模块的输出作为区间数模糊最小二乘支持向量机桥梁变形分类器的输入，区间数模糊最小二乘支持向量机桥梁变形分类器的输出为代表被检测桥梁变形等级的区间数；根据桥梁变形发生的工程实践和国家关于桥梁测量维护认定标准，区间数模糊最小二乘支持向量机桥梁变形分类器构建区间数模糊最小二乘支持向量机桥梁变形分类器输出的5个区间数与桥梁变形的5种桥梁变形等级的对应关系表，桥梁变形分为正常状态、轻微变形、较大变形、危险变形和很危险变形5种桥梁变形等级，计算区间数模糊最小二乘支持向量机桥梁变形分类器输出的区间数与代表桥梁变形5种桥梁变形等级对应5个区间数的相似度，其中相似度最大的区间数对应的桥梁变形等级确定为该桥梁变形等级。/n...

【技术特征摘要】
1.一种桥梁变形智能检测系统，其特征在于：所述系统基于CAN总线的桥梁变形参数采集平台和桥梁变形预警系统两部分组成，基于CAN总线的桥梁变形参数采集平台实现对桥梁变形参数进行检测和数据预处理，桥梁变形预警系统由桥梁沉降检测模块、桥梁倾侧角度检测模块、桥梁挠度检测模块和区间数模糊最小二乘支持向量机桥梁变形分类器组成，桥梁沉降检测模块、桥梁倾侧角度检测模块、桥梁挠度检测模块的输出是区间数模糊最小二乘支持向量机桥梁变形分类器的输入，区间数模糊最小二乘支持向量机桥梁变形分类器的输出为代表桥梁变形等级的区间数，桥梁变形预警系统实现对被检测桥梁的变形进行检测、预测和预警；
所述桥梁沉降检测模块包括多个沉降传感器、多个桥梁沉降区间数神经网络模型、桥梁沉降多点检测融合模型和沉降区间数预测模型组成，多个沉降传感器的输出作为对应的多个沉降区间数神经网络模型的输入，多个沉降区间数神经网络模型的输出作为桥梁沉降多点检测融合模型的输入，桥梁沉降多点检测融合模型的输出作为沉降区间数预测模型的输入，沉降区间数预测模型的输出作为桥梁沉降检测模块的输出；
所述区间数模糊最小二乘支持向量机桥梁变形分类器为区间数模糊最小二乘支持向量机，桥梁沉降检测模块、桥梁倾侧角度检测模块、桥梁挠度检测模块的输出作为区间数模糊最小二乘支持向量机桥梁变形分类器的输入，区间数模糊最小二乘支持向量机桥梁变形分类器的输出为代表被检测桥梁变形等级的区间数；根据桥梁变形发生的工程实践和国家关于桥梁测量维护认定标准，区间数模糊最小二乘支持向量机桥梁变形分类器构建区间数模糊最小二乘支持向量机桥梁变形分类器输出的5个区间数与桥梁变形的5种桥梁变形等级的对应关系表，桥梁变形分为正常状态、轻微变形、较大变形、危险变形和很危险变形5种桥梁变形等级，计算区间数模糊最小二乘支持向量机桥梁变形分类器输出的区间数与代表桥梁变形5种桥梁变形等级对应5个区间数的相似度，其中相似度最大的区间数对应的桥梁变形等级确定为该桥梁变形等级。


2.根据权利要求1所述的一种桥梁变形智能检测系统，其特征在于：所述桥梁沉降区间数神经网络模型由RR时间递归神经网络、区间数脊波神经网络模型和3个按拍延迟线TDL(TappedDelayLine)组成，区间数数脊神经网络模型把一段时间桥梁沉降传感器感知被测量桥梁沉降量转换为桥梁沉降的动态区间数值，桥梁沉降传感器的输出作为RR时间递归神经网络的输入，RR时间递归神经网络的输出作为对应的1个按拍延迟线TDL的输入，3个按拍延迟线TDL的输出为区间数脊波神经网络模型的输入，区间数脊波神经网络模型的输出为代表一段时间内桥梁沉降大小的上下限值构成的区间数和桥梁沉降区间数神经网络模型的输出，区间数脊波神经网络模型输出区间数的上下限值分别作为2个对应的按拍延迟线TDL的输入。


3.根据权利要求1所述的一种建筑物能耗智能检测系统，其特征在于：所述桥梁沉降多点检测融合模型根据一段时间多个检测点的沉降区间数神经网络模型输出的桥梁沉降区间数值构成时间序列桥梁沉降区间数阵列，确定时间序列桥梁沉降区间数阵列的正负理想值，分别计算每个检测点的时间序列桥梁沉降区间数值与时间序列桥梁沉降区间数阵列的正负理想值的距离和相似度；每个检测点的时间序列桥梁沉降区间数值的负理想值距离除以每个检测点的时间序列桥梁沉降区间数值的负理想值距离与每个检测点的时间序列桥梁沉降区间数值的正理想值距离的和得到的商为每个检测点的时间序列桥梁沉降区间数值的距离相对贴近度，每个检测点的时间序列桥梁沉降区间数...

【专利技术属性】
技术研发人员：马从国，李训豪，葛红，丁晓红，王建国，周恒瑞，张月红，张利兵，钟洪青，丁百湛，
申请(专利权)人：淮阴工学院，
类型：发明
国别省市：江苏;32