基于神经网络算法的群桩节点应力监测系统及其预警方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于神经网络算法的群桩节点应力监测系统及其预警方法。属于导管架群桩结构领域，该系统由群桩结构、信号传输线、信号处理器、应力传感器、远程控制终端等设备组成。群桩结构获取各单桩节点应力；信息处理器将采集数据进行处理后传输到远程控制端；远程控制端截取异常应力值变动曲线，并利用神经网络预测模型预测发生不均匀沉降现象的几率，根据预测值大小在远程控制端发出不同等级的预警信号；通过该系统不仅能实时监测平台群桩节点的应力情况，而且能根据预警等级，采取防护措施，避免发生事故，减少施工损失；同时根据实时监测结果与实际工况相结合对系统的预警级别进行相应调整，使得对导管架平台的沉降预警更加实时、准确。准确。准确。

【技术实现步骤摘要】
基于神经网络算法的群桩节点应力监测系统及其预警方法


[0001]本专利技术属于导管架群桩结构领域，涉及一种基于神经网络算法的群桩节点应力监测系统及其预警方法。

技术介绍

[0002]导管架平台作为近海石油开发工程最常用的基础结构，有着昂贵的造价；对于采用群桩结构的导管架平台而言，会由于群桩效应导致平台出现不均匀沉降状况，因此对导管架平台结构应力的监测以及不均匀沉降的预测无论是对于基础本身寿命周期内的维护，还是为后续导管架基础的设计都有着十分重要的意义；
[0003]目前，神经网络预测模型在人工智能、图像识别等领域应用颇多，将神经网络预测模型用于对导管架平台发生不均匀沉降状况的预警，则保证了导管架平台后续工作的可靠性，实现了对群桩式导管架平台智能化应力监测和管控。

技术实现思路

[0004]专利技术目的：本专利技术的目的是提供了一种基于神经网络算法的群桩节点应力监测系统及其预警方法。
[0005]技术方案：本专利技术所述的基于神经网络算法的群桩节点应力监测系统，包括群桩结构(1)、信息传输模块(3)、信号处理器(4本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于神经网络算法的群桩节点应力监测系统，其特征在于，包括群桩结构(1)、信息传输模块(3)、信号处理器(4)及远程控制端(5)；所述群桩结构(1)由其内部安设的应力传感器获取的各单桩节点应力数据通过安设的信号传输线(2)传送到所述信号处理器(4)上，在所述信号处理器(4)的内部安设有信息传输模块(3)，所述信息传输模块(3)将信号处理器(4)接收并处理过的各单桩节点应力数据通过无线信号传输至远程控制端(5)上。2.根据权利要求1所述的基于神经网络算法的群桩节点应力监测系统，其特征在于，所述群桩结构(1)由若干个单桩组成；所述单桩包括基础桩节点应力监测结构(11)、信号线管(12)、群桩柱腿(13)、连接杆(14)及开设有信号处理模块存放室(15)的导管架主体；所述信号线管(12)的一端连接在基础桩节点应力监测结构(11)上，其另一端连接在导管架主体开设的信号处理模块存放室(15)上；所述连接杆(14)的一端连接在导管架主体上，其另一端连接在群桩柱腿(13)上。3.如权利要求1
‑
2所述的基于神经网络算法的群桩节点应力监测系统的预警方法，其特征在于，其预警过程具体步骤如下：1)、群桩结构(1)通过应力传感器获取各单桩节点的应力数据，通过信号传输线(2)传输至信号处理器(4)中进行信号处理；2)、安设在信号处理器(4)中的信息传输模块(3)将处理得到的数字信号传输至远程控制端(5)上；3)、通过远程控制端(5)获取、分析各单桩应力数值，再将各单桩应力数值进行加和，从而得到其最近桩腿的荷载承载力；4)、远程控制端(5)实时监测导管架主体的应力变化，并绘制应力动态变化曲线；若监测发现应力变化出现突变现象，则远程控制端(5)将会截取异常应力突变曲线片段，并进行应力突变现象特征的提取；5)、将所提取的应力突变现象特征对比实验室数据，利用神经网络预测模型预测该应力突变特征下发生不均匀沉降现象的几率，并根据预测值大小在远程控制端(5)发出不同等级预警提醒。4.根据权利要求3所述的基于神经网络算法的群桩节点应力监测系统的预警方法，其特征在于，在步骤(4)
‑
(5)中，所述的若监测发现应力突变现象，则将应力突变曲线进行截取并进行预警的具体步骤如下：(一)、首先，远程控制端(5)针对同一应力监测部位，对比该部分不同时间点所监测到的应力值信息，对超出安全阈值的应力变动...

【专利技术属性】
技术研发人员：窦培林，陈慧敏，李秀，赵世发，张慧中，刘明琛，赵佳怡，刘梦鸽，
申请(专利权)人：江苏科技大学，
类型：发明
国别省市：