基于数字孪生技术的液压爬模智能监测控制预警系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于数字孪生技术的液压爬模智能监控预警系统，包括现场液压爬模及监测传感器模块、数据采集传输模块、孪生空间分析预测模块与实时预控及报警模块，其中孪生空间分析预测模块对数据进行存储分析，实时监测，当可能出现不安全因素时自动给出预控措施，预控措施通过实时预控及报警模块实现对液压爬模的调整和预警；本发明专利技术采用有限元分析方法进行测点位置的确定，相较传统的个人经验确定而言，测点确定更有针对性，解决了传统方法测点布设中容易出现的关键点位漏设监测点、人为影响因素大的难题，本发明专利技术还能够解决传统方法无法提前采取预控措施的问题。法无法提前采取预控措施的问题。法无法提前采取预控措施的问题。

【技术实现步骤摘要】
基于数字孪生技术的液压爬模智能监测控制预警系统


[0001]本专利技术属于爬模
，具体的，涉及基于数字孪生技术的液压爬模智能监测控制预警系统。

技术介绍

[0002]随着城市建设用地的逐渐减少，建筑正逐渐向高层超高层发展。液压爬模技术在高层及超高层建筑施工过程中起着十分重要的作用。世界范围内对工程建设安全的重视程度逐年增加，急需开发液压爬模智能监测控制预警系统，以保证工程建设的顺利进行，保证现场作业人员的生命安全。
[0003]目前，我国液压爬模监测控制一般多采用现场布置测点、人工采集数据然后处理分析的手段。传统方法监测点位布设基本依靠个人经验进行，有可能对某些受力较大或者变形较大的部位漏设监测点，从而采集不到监测信息，给爬模运行带来安全隐患；传统方法采集数据的频率较低，可能无法对异常情况进行及时预警；传统方法数据采集和处理的劳动量大，在现场工作人员数量有限的情况下可能会出现监测工作把不及时的情况，有较大的安全隐患；传统方法只能得出监测点位的信息，无法得出整个爬模的受力变形信息，这不利于对爬模安全状态的整体评估，易造成安全隐患；传本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于数字孪生技术的液压爬模智能监测控制预警系统，其特征在于，包括现场液压爬模及监测传感器模块、数据采集传输模块、孪生空间分析预测模块与实时预控及报警模块，其中孪生空间分析预测模块对数据进行存储分析，实时监测，当可能出现不安全因素时自动给出预控措施，预控措施通过实时预控及报警模块实现对液压爬模的调整和预警；所述现场液压爬模及监测传感器模块包括液压爬模及布置于液压爬模上的监测传感器，监测传感器包括应力传感器、水平传感器与轴力传感器，应力传感器用于采集架体关键部位受力信息，水平传感器用于采集架体倾斜度信息和爬模爬升同步性信息，轴力传感器用于采集将液压爬模架体的尾椎与墙体之间的受力信息；所述数据采集传输模块包括高速多通道数据采集装置和5G高速移动传输装置，高速多通道数据采集装置用于采集现场液压爬模及监测传感器模块中各传感器的监测数据，5G高速移动传输装置用于将监测数据传输至数据存储及处理装置，并将液压爬模的实时情况及预控措施传输至实时预控及报警模块；所述孪生空间分析预测模块包括数据存储及处理装置、贝叶斯网络推理预测系统、有限元分析优化系统和潜在风险及预控措施推荐系统；数据存储及处理装置用于存储和处理传感器数据，贝叶斯网络推理预测系统对现场液压爬模及监测传感器模块得出的局部信息推断整个爬模应力和变形信息，所述有限元分析优化系统用于对传感器布设点位进行优化、将每种工况下变量取值和计算得出的监测点对应的结果输入贝叶斯网络推理预测系统，实现贝叶斯网络推理预测系统的学习，所述潜在风险及预控措施推荐系统根据现场液压爬模及监测传感器模块采集的监测数据得出爬模潜在风险部位并且给出预控措施；所述实时预控及报警模块包括现场LED显示屏、现场报警器和管理人员智能手机；现场LED显示屏和管理人员智能手机能够接收经过5G高速移动传输装置传输来的整个爬模应力和变形信息、潜在风险部位和风险的发生概率、警报信息、建议的预控措施等信息，现场报警器用于接收5G高速移动传输装置传输来的警报信息，对现场发起预警。2.根据权利要求1所述的基于数字孪生技术的液压爬模智能监测控制预警系统，其特征在于，所述有限元分析优化系统对传感器布设点位进行优化的方法为：将拟采用的液压爬模及其载荷情况输入有限元分析优化系统，通过有限元分析得出液压爬模结构的应力分布、轴力分布与位移分布等，在应力分布较大部位布置应力传感器，在位移较大部位和架体液压操作层布置水平传感器，架体尾椎轴力较大部位布置轴力传感器，从而实现监测点位的优化布置。3.根据权利要求2所述的基于数字孪生技术的液压爬模智能监测控制预警系统，其特征在于，所述贝叶斯网络推理预测系统通过有限元分析优化系统进行学习的方法为：以液压爬模结构各平台的荷载大小、荷载分布、爬升不同步对应的差值为变量，采用有限元分析系统计算众多工况下分别对应的现场实际监测点位置处的应力结果、水平度结果和轴力结果，将每种情况下变量取值和计算得出的监测点对应的结果输入贝叶斯网络推理预测系统，从而实现贝叶斯网络推理预测系统的学习。4.根据权利要求1所述的基于数字孪生技术的液压爬模智能监测控制预警系统，其特征在于，所述实时预控及报警模块发出预警的方法，包括如下步骤：所述现场液压爬模及监测传感器模块采集的现场监测数据经数据存储及处理装置实时输入到经过学习后的贝叶斯网络推理预测系统，该系统即可以给出所对应的液压爬模各
平台的荷载大小、荷载分布、爬升不同步对应的差值以及对应的发生概率，将荷载大小、荷载分布、爬升不同步对应的差值输入有限元分析优化系统即可以得出整个爬模的应力和变形分布情况，从而实现根据局部的监测信息推断整个爬模应力和变形信息；贝叶斯网络推理预测系统还用于给出发生概率较大的几种情况下所对应的荷载大小、荷载分布、爬升不同步对应的差值，进而能得出发生概率...

【专利技术属性】
技术研发人员：龙敏健，耿大将，金学胜，苗恩新，管聪聪，
申请(专利权)人：中建四局第六建设有限公司，
类型：发明
国别省市：