一种桥梁数据智能容灾备份系统和方法技术方案

本发明专利技术公开了一种桥梁数据智能容灾备份系统和方法，包括：数据解析模块：负责解析桥梁监测数据，将其转换为系统可识别和处理的格式

【技术实现步骤摘要】
一种桥梁数据智能容灾备份系统和方法


[0001]本专利技术涉及工程监测
，特别涉及一种桥梁数据智能容灾备份系统和方法
。

技术介绍

[0002]桥梁监测系统通过各类传感器持续采集桥梁的实时数据
,
这些结构响应数据是评估桥梁安全性的重要依据
。
如果监测系统因灾害或设备故障导致数据丢失
,
将对结构安全状态判断和维护决策产生不利影响
。
例如
,
监测数据在关键时间断点丢失
,
会导致错过桥梁在特殊工作条件下的响应
,
无法判断结构安全状况
。
图像监测数据的大面积丢失
,
会使得无法持续监测桥面病害变化
,
延误病害发现
。
传感器读数的跳数据情况
,
会影响基于模式识别的损伤定位与评估
。
关键载重试验数据的缺失
,
则无法进行准确的承载能力分析
。
[0003]除此之外
,
其他类型的监测数据丢失也会带来类似的负面效应
。
如果频谱分析所需的动力学响应信号不完整
,
则无法分析结构的动力特性和模态参数
。
失去环境温湿度数据
,
会无法判断桥梁疲劳损伤的长期积累趋势
。
视频监控数据的间断
,
会导致桥梁区域的实时安防监测存在死角
。
[0004]通过上述例子可以看出
,
各类桥梁监测数据的可靠性对于保障桥梁安全至关重要
。
必须采取必要的冗余备份和容错措施
,
确保监测数据的高可用性
。
[0005]现有技术
[0006]中国专利技术专利，专利号：
202211378302.3
，名称：一种数据容灾恢复方法及装置；
[0007]中国专利技术专利，专利号：
202210445959.0
，名称：基于
hadoop
的异地双活容灾方法
、
装置；
[0008]中国技术专利，专利号：
202121369832.2
，名称：桥梁监测云服务系统；现有技术的缺点
[0009]1.
当前桥梁监测数据备份技术方法单一
,
无法根据实际情况智能调整
,
备份效率较低
。
[0010]2.
各类异构监测数据备份相对隔离
,
增加维护管理难度
,
资源利用率不高
。
[0011]3.
传统备份系统缺乏状态感知和智能决策能力
,
备份效果难以持续优化
。
[0012]4.
现有备份系统响应能力较弱
,
发生故障时数据恢复与服务重建时间过长
。
[0013]5.
现有技术过于依赖人工经验进行参数调整和维护
,
管理成本较高
。
[0014]6.
备份数据的安全性
、
完整性和可用性保障不足
。

技术实现思路

[0015]本专利技术针对现有技术的缺陷，提供了一种桥梁数据智能容灾备份系统和方法
。
采用智能技术提高桥梁监测数据备份和容灾的自动化
、
智能化和效率
,
实现桥梁监测数据的可靠保障
。
[0016]为了实现以上专利技术目的，本专利技术采取的技术方案如下：
[0017]一种桥梁数据智能容灾备份系统，包括数据解析模块
、
策略学习模块和备份控制模块
。
[0018]数据解析模块：该模块负责解析桥梁监测数据，将其转换为系统可识别和处理的格式
。
处理的数据类型包括，传感器数据和图像数据
。
[0019]策略学习模块：该模块用于学习和优化备份策略
。
分析历史备份数据
、
系统负载情况
、
数据中心状态等信息，通过注意力机制
、
多模态数据分析
、
深度学习
、
机器学习来生成最佳的备份策略
。
可以提高备份效率和数据可靠性
。
[0020]备份控制模块：该模块是桥梁数据智能容灾备份系统的核心组成部分
。
它利用虚拟化和
HDFS
等技术实现弹性可扩展的备份，并通过流程自动化机器人
(RPA)
来控制备份流程
。
该模块负责调度备份任务
、
监控备份状态
、
处理异常情况等
。
它可以根据策略学习模块生成的备份策略，自动化执行备份流程，并实现无人值守的备份操作
。
[0021]使用
Hadoop
文件系统
(HDFS)
来保存桥梁监测数据，并进行计算
、
加工和清洗
。
通过
Hadoop
的跨数据中心复制功能，将数据备份到多个数据中心，以提供跨数据中心的容灾和灾备能力
。
数据被划分为多个数据块，并在不同的数据节点上进行复制，以防止数据丢失
。
同时，通过动态调整负载均衡策略，能够根据不同数据中心的负载情况来优化资源利用和响应时间，提高系统的可用性
。
[0022]进一步地，所述数据解析模块包括以下模块：
[0023]自然语言处理
(NLP)
模块：使用
NLP
技术解析备份策略中的文本文档，提取重要信息，包括备份频率
、
备份位置和恢复流程步骤
。
使用
NLP
技术检测异常或错误，确保备份策略的完整性和一致性
。
[0024]图像识别和处理模块：基于图像识别技术自动识别设备的类型
、
位置和连接方式，对于准确还原物理设备布局在灾难恢复期间非常重要
。
[0025]声音和振动分析模块：引入声音和振动传感器数据的分析，检测结构中的异常声音或振动，使用机器学习算法和频谱分析技术，自动识别和分类声音和振动的模式
。
[0026]数据关联模块：将来自不同传感器和监测设备的数据进行关联和综合分析
。
识别跨不同传感器类型，包括将温度
、
湿度和振动数据关联，以识别潜在的灾害问题
。
[0027]进一步地，所述数据解析模块的实现步骤如下：
[0028]1)
对于文本类监测数据，使用词向量技术
(
如
Word2Vec)
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种桥梁数据智能容灾备份系统，其特征在于：包括数据解析模块
、
策略学习模块和备份控制模块；数据解析模块：该模块负责解析桥梁监测数据，将其转换为系统可识别和处理的格式；处理的数据类型包括，传感器数据和图像数据；策略学习模块：该模块用于学习和优化备份策略；分析历史备份数据
、
系统负载情况
、
数据中心状态等信息，通过注意力机制
、
多模态数据分析
、
深度学习
、
机器学习来生成最佳的备份策略；备份控制模块：利用虚拟化和
HDFS
技术实现弹性可扩展的备份，并通过流程自动化机器人
(RPA)
来控制备份流程；该模块负责调度备份任务
、
监控备份状态
、
处理异常情况等；它可以根据策略学习模块生成的备份策略，自动化执行备份流程，并实现无人值守的备份操作；使用
Hadoop
文件系统
(HDFS)
来保存桥梁监测数据，并进行计算
、
加工和清洗；通过
Hadoop
的跨数据中心复制功能，将数据备份到多个数据中心，以提供跨数据中心的容灾和灾备能力；数据被划分为多个数据块，并在不同的数据节点上进行复制，以防止数据丢失；同时，通过动态调整负载均衡策略，能够根据不同数据中心的负载情况来优化资源利用和响应时间，提高系统的可用性
。2.
根据权利要求1所述的一种桥梁数据智能容灾备份系统，其特征在于：所述数据解析模块包括以下模块：自然语言处理
(NLP)
模块：使用
NLP
技术解析备份策略中的文本文档，提取重要信息，包括备份频率
、
备份位置和恢复流程步骤；使用
NLP
技术检测异常或错误，确保备份策略的完整性和一致性；图像识别和处理模块：基于图像识别技术自动识别设备的类型
、
位置和连接方式；声音和振动分析模块：引入声音和振动传感器数据的分析，检测结构中的异常声音或振动，使用机器学习算法和频谱分析技术，自动识别和分类声音和振动的模式；数据关联模块：将来自不同传感器和监测设备的数据进行关联和综合分析；识别跨不同传感器类型，包括将温度
、
湿度和振动数据关联，以识别潜在的灾害问题
。3.
根据权利要求2所述的一种桥梁数据智能容灾备份系统，其特征在于：所述数据解析模块的实现步骤如下：
1)
对于文本类监测数据，使用词向量技术将文本转换为语义向量；
2)
对于图像和视频数据，使用卷积神经网络提取空间特征向量，获得向量化的图像表达；
3)
对于结构响应等时序数据，使用循环神经网络学习其时序模式，输出时间序列的向量表达；
4)
对不同向量采用注意力机制，学习向量之间的关联权重；
5)
将不同向量输入基于
Transformer
的神经网络中，学习异构数据之间的关联，输出综合的多模态向量；
6)
对向量数据建立索引，以支持快速检索；
7)
利用向量间的距离度量监测数据之间的相关性；
8)
最终得到反映桥梁状态的统一向量化表达
。
4.
根据权利要求1所述的一种桥梁数据智能容灾备份系统，其特征在于：数据解析模块包括以下子模块：注意力机制子模块：通过注意力机制技术，确定在容灾备份中最重要的数据和参数，优化备份策略；注意力机制子模块能够动态分配资源和决策，适应不同情况，并帮助检测异常情况并调整备份策略；多模态数据分析子模块：通过多模态数据分析技术，将不同类型的数据整合到一个综合的决策模型中，以更全面地了解灾难情况；多模态数据分析子模块还可以开发能够跨越多个数据模态的算法和模型，识别模态间的相关性，并根据这些相关性制定容灾策略
。5.
根据权利要求4所述的一种桥梁数据智能容灾备份系统，其特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：农博文，王晓琳，时慧恩，李剑辉，韦永山，朱茂华，卢迪，周羁，林甲胜，谢斯宇，
申请(专利权)人：广西科学院，
类型：发明
国别省市：