【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及桥梁支座监测，尤指一种桥梁支座监测系统设计方法及装置。
技术介绍
1、桥梁支座是桥梁上部和下部结构之间实现传递荷载、协调变形、保证结构安全的重要构件和装置，其损伤或者破坏会直接引起桥梁上下部结构的受力偏差或失衡，进而引发其他构件的损伤及破坏，加速桥梁寿命的衰减，直接对桥梁结构的整体安全性造成威胁。随着经济的发展、交通量的増大，桥梁支座的损伤或者破坏己经成为现役桥梁的主要病害之一。当前，还存在以下问题：现有方法中存在数据更新不及时或精度不够的问题；现有的监测方法无法充分分析和综合利用大量的监测数据，导致无法有效预测和评估桥梁的健康状况；传统方法缺乏智能化的预警机制和针对性的维护建议，无法为桥梁维护提供有效的决策支持。
技术实现思路
1、为解决上述问题，本专利技术提供一种桥梁支座监测系统设计方法及装置。
2、为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案是：
3、一方面，一种桥梁支座监测系统设计方法，包括以下步骤：
4、通过高精度摄像头实时监控并分析桥面车辆流量，并采集桥梁支座关键监测数据；
5、通过环境传感器网络采集环境参数；
6、利用采集到的环境参数建立桥梁环境模拟模型，模拟不同环境条件下的支座响应；
7、使用数据融合技术和机器学习算法，对环境参数以及桥梁支座关键监测数据进行综合分析，并生成分析结果；
8、利用历史数据和当前分析结果对桥梁支座进行趋势预测和健康状况评估；
9、将分
10、基于监测结果和预警效果，设立持续学习和反馈机制，调整传感器配置和数据分析模型；
11、使用区块链技术安全存储监测数据。
12、进一步的，所述环境传感器网络包括温湿度传感器、压力传感器、倾角传感器、位移传感器和风速风向传感器。
13、进一步的，所述利用采集到的环境参数建立桥梁环境模拟模型，模拟不同环境条件下的支座响应，包括以下步骤：
14、通过环境传感器网络收集关键环境参数；
15、根据收集到的关键环境参数建立基础环境模型；
16、结合桥梁支座的物理和结构特性，建立支座响应的数学模型；
17、在环境模型中输入不同的环境条件，通过模拟不同的负载、应力分布和振动频率观察模拟中支座的反应；
18、使用增强现实技术，将环境模型和支座响应模拟的结果可视化；
19、分析模拟结果，识别桥梁支座的问题和风险。
20、更进一步的，所述基础环境模型具体使用计算机仿真技术，模拟包括气候变化和季节变化的环境因素。
21、进一步的，所述使用数据融合技术和机器学习算法，对环境参数以及桥梁支座关键监测数据进行综合分析，并生成分析结果，包括以下步骤：
22、对不同来源收集的原始数据进行预处理操作；
23、从原始数据中提取重要特征数据，使用主成分分析技术识别对于预测桥梁支座性能最重要的特征；
24、使用卡尔曼滤波器算法融合重要特征数据；
25、使用机器学习算法对融合的重要特征数据进行分析，并生成分析报告。
26、更进一步的，所述卡尔曼滤波器算法的运行过程包括以下步骤：
27、设定卡尔曼滤波器的初始状态估计与初始误差协方差矩阵，依据历史监测数据和桥梁支座的基线健康状态进行设定；
28、根据动态系统模型预测下一时间点的状态，并计算预测误差协方差，模型综合考虑环境参数、桥梁负载情况及桥梁支座的物理和结构特性；
29、收集最新的实测数据，更新状态估计，并实时监控数据与预测数据之间的差异；所述状态估计包括计算卡尔曼增益，更新状态估计及修正误差协方差；
30、结合主成分分析技术，从更新后的状态估计中提取对桥梁支座健康状况影响最大的特征数据；
31、使用提取的特征数据作为输入，反馈到卡尔曼滤波器的动态系统模型中，实现模型的自我优化和精确度提高；
32、基于经过卡尔曼滤波处理和机器学习算法分析的数据，生成桥梁支座的健康状况和性能评估报告。
33、进一步的，所述利用历史数据和当前分析结果对桥梁支座进行趋势预测和健康状况评估，包括以下步骤：
34、整合桥梁支座的历史监测数据和实时数据；
35、采用特征识别技术，提取数据中的关键特征；
36、应用时间序列分析方法分析关键特征的周期性和趋势，
37、结合孤立森林算法，识别不符合历史趋势的异常数据点；
38、使用卷积神经网络模型，处理时间序列数据；
39、结合历史数据和预测模型的输出，使用决策树算法评估桥梁支座的当前健康状况，并识别潜在风险；
40、基于模型的预测和健康状况评估，自动生成维护和修复的建议方案。
41、进一步的，所述持续学习和反馈机制包括对监测结果的定期评估，以及基于评估调整传感器配置和数据分析算法。
42、进一步的，所述区块链技术包括使用加密技术和分布式账本。
43、另一方面，一种桥梁支座监测装置，包含：高精度摄像头、环境传感器网络、电池装置、数据分析判断模块、数据预警处理模块和存储模块；所述高精度摄像头、环境传感器网络和电池装置电性连接；
44、所述高精度摄像头用于实时监控桥面车辆流量并采集桥梁支座的关键监测数据；
45、所述环境传感器网络用于采集环境参数；
46、所述电池装置用于为整个监测装置提供稳定的电源，所述电池装置包括电池、太阳能板或连接到主电源；
47、所述数据分析判断模块内设有一个或多个处理器，用于建立桥梁环境模拟模型并模拟不同环境条件下的支座响应，同时利用数据融合技术和机器学习算法对采集的数据进行综合分析；
48、所述数据预警处理模块用于接收分析结果并根据这些结果进行智能预警和提出维护建议；
49、所述存储模块用于采用区块链技术安全存储监测数据。
50、本专利技术的有益效果在于：
51、本专利技术中通过高精度摄像头实时监控桥面车辆流量，能够及时发现和响应异常交通状况，增强桥梁使用过程中的安全性。同时，关键监测数据的采集有助于及时发现桥梁支座的潜在问题，防止事故发生。通过环境传感器网络采集的环境参数，结合环境模拟模型，使得对桥梁支座的评估更加准确，能够考虑到不同环境条件下的影响因素，如温度、湿度、风速等。利用数据融合技术和机器学习算法综合分析各种参数，提高了对桥梁健康状况的理解和预测能力。这种方法能够根据历史和当前数据预测未来的趋势，为桥梁的维护和修复提供科学依据。将分析结果应用于数据预警处理模块，能够实现智能预警，及时通知维护人员进行检查或维修。这不仅提高了维护效率，还有助于降低长期维护成本。通过建立持续学习和反馈机制，系统能够根据监测结果不断调整传感器配置和数据分本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种桥梁支座监测系统设计方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种桥梁支座监测系统设计方法，其特征在于，所述环境传感器网络包括温湿度传感器、压力传感器、倾角传感器、位移传感器和风速风向传感器。
3.根据权利要求1所述的一种桥梁支座监测系统设计方法，其特征在于，所述利用采集到的环境参数建立桥梁环境模拟模型，模拟不同环境条件下的支座响应，包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种桥梁支座监测系统设计方法，其特征在于，所述基础环境模型具体使用计算机仿真技术，模拟包括气候变化和季节变化的环境因素。
5.根据权利要求1所述的一种桥梁支座监测系统设计方法，其特征在于，所述使用数据融合技术和机器学习算法，对环境参数以及桥梁支座关键监测数据进行综合分析，并生成分析结果，包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的一种桥梁支座监测系统设计方法，其特征在于，所述卡尔曼滤波器算法的运行过程包括以下步骤：
7.根据权利要求1所述的一种桥梁支座监测系统设计方法，其特征在于，所述利用历史数据和当前分析结果对桥梁支座
8.根据权利要求1所述的一种桥梁支座监测系统设计方法，其特征在于，所述持续学习和反馈机制包括对监测结果的定期评估，以及基于评估调整传感器配置和数据分析算法。
9.根据权利要求1所述的一种桥梁支座监测系统设计方法，其特征在于，所述区块链技术包括使用加密技术和分布式账本。
10.一种桥梁支座监测装置，其特征在于，所述装置应用于如权利要求1-9任一项所述的一种桥梁支座监测系统设计方法，包含：高精度摄像头、环境传感器网络、电池装置、数据分析判断模块、数据预警处理模块和存储模块；所述高精度摄像头、环境传感器网络和电池装置电性连接；
...【技术特征摘要】
1.一种桥梁支座监测系统设计方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种桥梁支座监测系统设计方法，其特征在于，所述环境传感器网络包括温湿度传感器、压力传感器、倾角传感器、位移传感器和风速风向传感器。
3.根据权利要求1所述的一种桥梁支座监测系统设计方法，其特征在于，所述利用采集到的环境参数建立桥梁环境模拟模型，模拟不同环境条件下的支座响应，包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种桥梁支座监测系统设计方法，其特征在于，所述基础环境模型具体使用计算机仿真技术，模拟包括气候变化和季节变化的环境因素。
5.根据权利要求1所述的一种桥梁支座监测系统设计方法，其特征在于，所述使用数据融合技术和机器学习算法，对环境参数以及桥梁支座关键监测数据进行综合分析，并生成分析结果，包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的一种桥梁支座...
【专利技术属性】
技术研发人员：张何猛，雷军军，罗治，毕晓猛，胡泽超，郭棋武，雷彬，喻俊杰，
申请(专利权)人：中大智能科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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