【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于输电塔损伤评估领域，具体涉及多源数据预处理、基于convlstm健康监测模型训练和参数优化后易损性结果分析。
技术介绍
0、技术背景
1、输电塔作为电力输送的重要支撑，在地震及台风等作用下易发生结构损毁，输电线路故障会造成严重经济损失和次生灾害，所以模拟强风状态对输电塔进行结构监测，能预先评估健康监测方面的结构安全度，适用于现代化智能化管理。
2、传统意义上的人工巡检由工作人员到线路现场通过人工量测采集数据，存在安全及效率程度低、实时性差等问题；对地势崎岖、环境恶劣地区，十分不利于巡检工作人员掌握隐患情况及开展风险跟踪管理。
3、搭建智能化多源数据监测平台，对采集到的输电塔多源数据分析并通过模拟风场实现输电塔易损性预估，可以高效排查线路中的安全隐患和故障，以便作业人员设定维修方案，规避事故发生，以最高效率保障线路的正常运行。
技术实现思路
1、针对现有技术不足，本专利技术提供一种多源数据专注监测的输电塔易损性评估方法，搭建无人机巡查多源数据监测平台，采集缺失及离群类别的多源数据，引用点云技术中的法线对齐的径向特征narf模块并联合内积矩阵对构建标签数据库，将convlstm深度结合二维卷积并通过添加cbam模块高效训练模型，得到的数据由贝叶斯优化后，生成易损性评估结果传至操纵人员客户端界面，便于分析处理。
2、本专利技术提供的技术方案为：
3、基于多源数据专注监测的输电塔易损性评估方法，包括以下步骤：
...【技术保护点】
1.基于多源数据专注监测的输电塔易损性评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多源数据专注监测的输电塔易损性评估方法，其特征在于，步骤一所述采集数据采用无人机与激光雷达设备相结合，搭建成多源数据分析平台，无人机飞行至输电塔上空收集数据。
3.根据权利要求1所述的基于多源数据专注监测的输电塔易损性评估方法，其特征在于，步骤二所述对采集到的多源数据进行分类及去噪预处理，分别对不同类型采用不同数据去噪方法，具体包括：
4.根据权利要求1所述的基于多源数据专注监测的输电塔易损性评估方法，其特征在于，步骤四所述引用卷积长短期记忆神经网络ConvLSTM并联合二维卷积，将卷积操作与长短期记忆递归神经网络LSTM操作结合起来共同处理数据时空信息，具体是ConvLSTM模块在LSTM基础上增加卷积，包括输入门、遗忘门及输出门，数据首先进入批量规范化BN层标准化处理，将数据等分为四份，其中第一和第二份数据经过激活函数在遗忘门中处理单元状态，第三份数据在记忆门中通过tanh激活函数层计算当前时刻细胞状态，并使用sigmoid激活函数控制单
5.根据权利要求4所述的基于多源数据专注监测的输电塔易损性评估方法，其特征在于，步骤四对ConvLSTM模块处理后的数据，经n次卷积层降维后，进入批归一化层估计网格参数，提高训练效果，再由池化层减小模型计算量并保留主要特征信息，最终结合拉直层把输入特征拉直为不包含计算参数的一维数组。
6.根据权利要求1所述的基于多源数据专注监测的输电塔易损性评估方法，其特征在于，步骤五在拉直层后引入CBAM卷积注意力模块，从通道和空间两个作用域分析一维数组的特征，增强网络的语义表达能力，具体包括如下子步骤：
7.根据权利要求6所述的基于多源数据专注监测的输电塔易损性评估方法，其特征在于，步骤六对经过CBAM两通道注意力机制改进的特征图采用全连接层和遗忘层交替处理，若干全连接层FC用于整合卷积层或池化层中具有类别区分性的局部信息，最终用分类层对数据细化区分。
8.根据权利要求1所述的基于多源数据专注监测的输电塔易损性评估方法，其特征在于，步骤六用贝叶斯优化算法对上步骤分类筛选后的特征图判断先验函数是否可以初始化，若模型分布已知，根据经验选择最优模型；若未知，则随机产生初始化点进行模型的学习训练，经高斯回归计算参数，在采集模型中寻找最优解，通过在采集系统中进行开发和探索的权衡，以寻找较优点更新到上一步高斯分布模型中，经过多次迭代寻找使全局最大提升的参数，提高模型训练效果。
9.根据权利要求1所述的基于多源数据专注监测的输电塔易损性评估方法，其特征在于，步骤七以输电塔塔顶位移变化情况衡量抗风承载能力和强风易损性分析，确定输电塔结构极限状态，通过计算机系统拟合风致概率易损性曲线。
10.根据权利要求1所述的基于多源数据专注监测的输电塔易损性评估方法，其特征在于，步骤八由飞行遥控器控制无人机的数据采集范围，由电脑主板获取多源数据得到输电塔的风致易损性分析结果，并将结果通过通讯模块传输至基站的地面监控客户端。
...【技术特征摘要】
1.基于多源数据专注监测的输电塔易损性评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多源数据专注监测的输电塔易损性评估方法，其特征在于，步骤一所述采集数据采用无人机与激光雷达设备相结合，搭建成多源数据分析平台，无人机飞行至输电塔上空收集数据。
3.根据权利要求1所述的基于多源数据专注监测的输电塔易损性评估方法，其特征在于，步骤二所述对采集到的多源数据进行分类及去噪预处理，分别对不同类型采用不同数据去噪方法，具体包括：
4.根据权利要求1所述的基于多源数据专注监测的输电塔易损性评估方法，其特征在于，步骤四所述引用卷积长短期记忆神经网络convlstm并联合二维卷积，将卷积操作与长短期记忆递归神经网络lstm操作结合起来共同处理数据时空信息，具体是convlstm模块在lstm基础上增加卷积，包括输入门、遗忘门及输出门，数据首先进入批量规范化bn层标准化处理，将数据等分为四份，其中第一和第二份数据经过激活函数在遗忘门中处理单元状态，第三份数据在记忆门中通过tanh激活函数层计算当前时刻细胞状态，并使用sigmoid激活函数控制单元状态中的相关记忆含量，通过tanh激活函数进行处理与sigmoid门的输出相乘以得到预期输出，最终将前三份数据汇总后经批量规范化和tanh函数对状态处理后，与第四份数据经sigmoid函数处理的数据做乘积处理，各部门将处理后的数据送入隐藏层，对所有信息概括总结后，最终输出确定信息。
5.根据权利要求4所述的基于多源数据专注监测的输电塔易损性评估方法，其特征在于，步骤四对convlstm模块处理后的数据，经n次卷积层降维后，进入批归一化层估计网格参数，提高训练效果，再由...
【专利技术属性】
技术研发人员：包超，于子莹，曹纪兴，马肖彤，韩梦凡，龙环，
申请(专利权)人：宁夏大学，
类型：发明
国别省市：
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