【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及建筑结构变形预测系统，具体地说是基于模糊逻辑控制算法的建筑结构变形预测系统。
技术介绍
1、目前用于建筑结构变形预测系统存在一系列不足和弊端，这些问题主要涉及技术局限性、成本问题、数据处理和分析挑战、以及实际应用中的实施难度。首先，现有的建筑结构变形预测系统往往依赖于传统的监测技术，如基于应变片和倾角计的测量方法。这些技术虽然在某些情况下能够提供精确的局部数据，但它们通常难以捕捉到建筑结构的整体性变化。此外，这些传统传感器的布置和维护成本较高，尤其是在大型结构或难以接近的地区安装时，经济负担更是一个不容忽视的问题。其次，传统系统在数据处理和分析方面存在明显不足。建筑结构的监控数据通常是多维的、大规模的，并且伴随着噪声和不确定性，这要求有高效且强大的数据处理能力来确保数据的准确性和实时性。然而，许多现有系统未能有效整合和分析这些数据，部分原因是这些系统的数据处理算法未能充分发挥现代计算技术的潜力，如未能应用最新的机器学习和人工智能技术进行数据分析和预测。第三，目前的预测系统在适应性和灵活性方面常常不足。建筑结构受到多种内外因素的影响，如环境变化、材料老化、负载变化等，这些因素都可能导致结构性能的变化。然而，许多系统无法实时更新其预测模型以反映这些变化，因此难以准确预测结构的长期性能。此外，许多系统设计不够灵活，难以适应不同类型的建筑或结构，限制了它们的广泛应用。总之，尽管现有的建筑结构变形预测系统在技术上已取得一定进展，但它们在成本效益、数据处理能力、适应性、实施难度以及数据安全等方面仍面临诸多挑战。
>技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供基于模糊逻辑控制算法的建筑结构变形预测系统，从而解决
技术介绍
中所指出的部分弊端和不足。
2、本专利技术解决其上述的技术问题所采用以下的技术方案：基于模糊逻辑控制算法的建筑结构变形预测系统，包括，
3、首先，建立模糊逻辑模型，通过收集历史建筑结构变形数据，包括建筑物的负荷、温度、湿度的环境因素和材料性质，基于建筑结构变形数据，定义模糊变量及包括高斯函数或三角形函数的隶属函数；
4、其次，设计模糊逻辑控制器，建立规则库并采用包括mamdani或takagi-sugeno模型的模糊推理系统，根据模糊变量间的逻辑关系处理输入变量，推导结构变形的发生概率；
5、再次开发实时数据处理与预测算法，整合来自建筑监控系统和传感器网络的实时数据，并结合模糊逻辑控制器输出和包括支持向量机或神经网络的机器学习技术，对即将发生的结构变形的预测；
6、最后进行预测系统验证与优化，通过在虚拟环境和实际建筑项目中的模拟测试与实地实验，调整模糊规则和模型参数，以优化系统性能。
7、进一步地，所述建立模糊逻辑模型包括：
8、s1、首先基于建筑结构变形数据定义模糊变量x，引入隶属函数形式：
9、μ(x)＝exp(-∫0xα(t)(t-c)2dt)
10、其中α(t)是基于时间变化的调整系数，允许隶属函数根据不同的环境条件自适应调整，c是模糊集中心；
11、s2、然后采用模糊推理方法，通过公式：
12、r(x,y)＝1-exp(-∫01λμ(x(t))μ(y(t))dt)
13、其中λ是根据模糊变量间互动调整的系数，利用积分来平滑输入变量的时间序列影响，提高推理精度；
14、s3、接着通过积分预测算法：
15、
16、其中β和γ是基于实时监测数据动态调整的系数，强化模型对实时数据反馈的敏感性；
17、s4、最后模糊逻辑模型的优化通过微分算法：
18、
19、进行，其中γi根据不同测试环境的重要性进行权重分配，以确保模型在各种条件下维持高度的预测准确性。
20、进一步地，所述模糊逻辑控制器的构建包括以下步骤：
21、s1、首先结合mamdani和takagi-sugeno模型的优点，采用混合模型处理输入变量，其中模型通过定义的计算公式：
22、
23、实现，其中αi,βi,γi,δi是根据实际应用环境调整的参数；
24、s2、接着通过数据驱动技术生成模糊规则库，并采用自适应参数调整规则库，规则的权重通过动态调整公式：
25、
26、调整，其中r(t)为实时反馈误差，t为目标阈值，k(t)为时间依赖的调整速率；
27、s3、然后再通过模糊推理算法实现预测，使用新开发的积分形式：
28、f(t)＝∫0tφ(t,x(t))dx
29、进行计算，其中φ(t,x)是基于时间和输入变量调整的函数，用于优化推理过程；
30、s4、模糊逻辑控制器还包括可视化推理过程，通过可视化函数：
31、
32、展示，其中ψj(t)是可视化强度调整参数，rj(t)和sj(t)分别代表推理结果和实际监测数据。
33、进一步地，所述实时数据处理与预测算法采用方法：
34、首先收集来自建筑监控系统和传感器网络的实时数据，包括温度、湿度、负载压力，利用数据预处理算法进行缺失值处理和数据归一化，调整数据处理参数以适应实时环境变化；
35、然后将预处理后的数据和模糊逻辑控制器输出的模糊度量结构变形风险作为特征输入到支持向量机或神经网络中，结合模糊逻辑与机器学习技术，以提高预测准确性；
36、最后采用实时反馈机制，持续从监控系统和传感器获取新数据，实时更新模型预测，采用数据流处理和模型推理技术，以确保快速响应潜在变形风险。
37、进一步地，所述收集来自建筑监控系统和传感器网络的实时数据方法：
38、s1、首先利用物联网技术部署的传感器网络实时收集数据实行分析和压缩，使用定义的非线性压缩公式：
39、
40、其中x代表原始数据，k(t)是根据环境变化动态调整的参数；
41、s2、然后对收集到的数据进行缺失值处理和归一化，采用动态调整的数据归一化公式：
42、
43、以适应模糊逻辑控制器对输入数据的需求；其中μ(t)和σ(t)为实时计算的均值和标准差，γ为衰减系数。
44、进一步地，所述特征输入到支持向量机或神经网络中的实现方法包括：
45、s1、首先设计模糊逻辑控制器，基于实时收集的建筑监控数据，包括温度、湿度和负载压力，通过定义的隶属函数：
46、
47、其中σt是随时间变化的尺度参数，ω和φ是频率和相位参数，分别调整波形的宽度和位置；
48、s2、然后将模糊逻辑控制器的输出与传统传感数据结合，形成综合特征向量，所述综合特征向量包括模糊逻辑输出的风险评估结果及其概率分布，通过定义的特征合成公式：
49、
50、其中v表示原始数据，γ和δ是动态调整的衰减和强化系数；
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【技术保护点】
1.基于模糊逻辑控制算法的建筑结构变形预测系统，其特征在于包括以下步骤：首先，建立模糊逻辑模型，通过收集历史建筑结构变形数据，包括建筑物的负荷、温度、湿度的环境因素和材料性质，基于建筑结构变形数据，定义模糊变量及包括高斯函数或三角形函数的隶属函数；
2.根据权利要求1所述的基于模糊逻辑控制算法的建筑结构变形预测系统，其特征在于所述建立模糊逻辑模型包括：
3.根据权利要求1所述的基于模糊逻辑控制算法的建筑结构变形预测系统，其特征在于所述模糊逻辑控制器的构建包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的基于模糊逻辑控制算法的建筑结构变形预测系统，其特征在于所述实时数据处理与预测算法采用方法：
5.根据权利要求4所述的基于模糊逻辑控制算法的建筑结构变形预测系统，其特征在于所述收集来自建筑监控系统和传感器网络的实时数据方法：
6.根据权利要求4所述的基于模糊逻辑控制算法的建筑结构变形预测系统，其特征在于所述特征输入到支持向量机或神经网络中的实现方法包括：
7.根据权利要求4所述的基于模糊逻辑控制算法的建筑结构变形预测系统，
8.根据权利要求1所述的基于模糊逻辑控制算法的建筑结构变形预测系统，其特征在于所述的系统验证与优化包括：
...【技术特征摘要】
1.基于模糊逻辑控制算法的建筑结构变形预测系统，其特征在于包括以下步骤：首先，建立模糊逻辑模型，通过收集历史建筑结构变形数据，包括建筑物的负荷、温度、湿度的环境因素和材料性质，基于建筑结构变形数据，定义模糊变量及包括高斯函数或三角形函数的隶属函数；
2.根据权利要求1所述的基于模糊逻辑控制算法的建筑结构变形预测系统，其特征在于所述建立模糊逻辑模型包括：
3.根据权利要求1所述的基于模糊逻辑控制算法的建筑结构变形预测系统，其特征在于所述模糊逻辑控制器的构建包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的基于模糊逻辑控制算法的建筑结构变形预测系...
【专利技术属性】
技术研发人员：冯剑萍，罗月标，
申请(专利权)人：千实工程设计绍兴有限公司，
类型：发明
国别省市：
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