【技术实现步骤摘要】
一种桥梁健康状态监测方法、装置、系统及电子设备
[0001]本申请涉及结构安全监测
,特别涉及一种桥梁健康状态监测方法
、
装置
、
系统及电子设备
。
技术介绍
[0002]桥梁是重要的交通基础设施,为人民生活提供了极大的便利,为社会经济发展提供了强大的支撑,因而保障桥梁设施的安全运行具有重大意义
。
[0003]目前,桥梁健康状态监测方法主要是采用人工监测为主,也即是由人力实地监测数据,并通过监测人员根据自身经验来判断桥梁的健康状态,这种方法无法实时全面地检测到桥梁的状态,且人力成本高,并且这种方法依赖监测人员的技术水平,最终判断得到的健康状态的准确率有待考量,上述监测方法单一且成本高
、
耗时长,准确率低,亟需一种桥梁健康状态监测方法,以解决上述问题
。
技术实现思路
[0004]本申请实施例提供了一种桥梁健康状态监测方法
、
装置
、
系统及电子设备,能够达到提高监测效率和准确率以及降
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.
一种桥梁健康状态监测方法,其特征在于,所述方法包括:获取多种传感器采集到的第一实时监测数据,所述多种传感器安装于桥梁上不同的结构位置,用于采集所述桥梁不同类型的数据;获取微波雷达进行挠度动态高精度测量监测到的第二实时监测数据;获取北斗卫星导航系统的监测装置采集到的第三实时监测数据;获取桥梁称重系统采集到的第四实时监测数据,所述桥梁称重系统安装于所述桥梁上;将所述第一实时监测数据
、
所述第二实时监测数据
、
所述第三实时监测数据和所述第四实时监测数据输入状态估计模型中,由所述状态估计模型对输入的实时监测数据的类型进行判断,将每种实时监测数据输入所属类型对应的状态估计子模型中,基于每个子模型对相应类型的实时监测数据进行处理,得到所述桥梁健康状态的候选判别结果,基于多个子模型的候选判别结果,确定并输出所述桥梁的健康状态;响应于所述桥梁的健康状态异常,发送预警信息
。2.
根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述由所述状态估计模型对输入的实时监测数据的类型进行判断,将每种实时监测数据输入所属类型对应的状态估计子模型中,包括下述至少一项:响应于由所述状态估计模型判断所述输入的实时监测数据为图像数据,将所述实时监测数据输入图像状态估计子模型中;响应于由所述状态估计模型判断所述输入的实时监测数据为温度数据,将所述实时监测数据输入温度状态估计子模型中;响应于由所述状态估计模型判断所述输入的实时监测数据为信号数据,将所述实时监测数据输入信号状态估计子模型中
。3.
根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述基于每个子模型对相应类型的实时监测数据进行处理,得到所述桥梁健康状态的候选判别结果,包括下述至少一项:响应于所述实时监测数据为图像数据,子模型为图像状态估计子模型,由所述图像状态估计子模型对所述图像数据进行预处理,通过对预处理后的图像数据进行特征提取,对比提取到的图像特征和所述桥梁的大数据图像特征,得到所述桥梁健康状态的候选判别结果;响应于所述实时监测数据为温度数据,子模型为温度状态估计子模型,由所述温度状态估计子模型基于所述温度数据得到温度荷载数据,基于所述温度荷载数据,对所述桥梁的结构进行有限元分析,得到所述桥梁健康状态的候选判别结果;响应于所述实时监测数据为信号数据,子模型为信号状态估计子模型,若所述信号数据为振动信号,由所述信号状态估计子模型对预处理后的振动信号进行特征提取得到深度特征,基于所述深度特征识别得到所述桥梁健康状态的候选判别结果;响应于所述实时监测数据为信号数据,子模型为信号状态估计子模型,若所述信号数据为电磁波信号,由所述信号状态估计子模型对发射和接收的电磁波信号的相位进行差频差分处理
、
消除噪声
、
大气校正,得到雷达视线向形变图,基于雷达视线向形变图,将雷达视线向变形转化为桥梁纵向位移,确定形变量,基于形变量确定所述桥梁健康状态的候选判别结果;
响应于所述实时监测数据为信号数据,子模型为信号状态估计子模型,若所述信号数据为应变信号,由所述信号状态估计子模型根据所述应变信号计算封闭交通下初始应变刚度代表值矩阵
、
开放交通下初始应变刚度代表值期望矩阵和置信区间,将当前应变刚度代表值期望矩阵与所述初始应变刚度代表值期望矩阵进行比较,若发生变化,对应变刚度代表值置信区间和采集的应变信号进行联合排查,排除交通导改干扰后进行损伤判定,确定所述桥梁健康状态的候选判别结果
。4.
根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述差频差分处理通过下述公式一实现:;其中,为干涉相位,为与实际位移有关的相位分量,为大气相位分量,为噪声相位分量,分别为目标点在两个时刻相位的整周模糊度
...
【专利技术属性】
技术研发人员:孟熙,付金璐,崔春雷,魏广宾,韩红彩,贾林萱,刘永,
申请(专利权)人:中交路桥科技有限公司,
类型:发明
国别省市:
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