一种基于人工智能的大型桥梁健康监测方法.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115855399A(43)申请公布日2023.03.28(21)申请号202211603283.XG06N3/0464(2023.01)(22)申请日2022.12.13G06N3/045(2023.01)G06N3/0442(2023.01)(71)申请人广州市交通设计研究院有限公司G06N3/082(2023.01)地址510000广东省广州市番禺区大石街G01S19/44(2010.01)沿江中路77号102G01S13/86(2006.01)(72)发明人梁富会黄伟林俊锋田子谦(74)专利代理机构广州凯东知识产权代理有限公司44259专利代理师叶镇豪(51)Int.Cl.G01M5/00(2006.01)G06F18/25(2023.01)G06F18/15(2023.01)G06F30/23(2020.01)G06F30/27(2020.01)权利要求书1页说明书5页附图3页(54)发明名称一种基于人工智能的大型桥梁健康监测方法(57)摘要本发明公开了一种基于人工智能的大型桥梁健康监测方法，所搭大型桥梁智能化监测平台，开发长期在线的高精度监测装备，并研究相应的预警和评估技术，全天候不间断地监测桥梁荷载与环境作用、结构局部和整体响应，全寿命监测建模荷载与环境作用、推断或在识别结构损伤和性能退化。并在此基础上，实时、定期或特殊极端事件下修正服役结构的计算模型、分析和定量评定结构的服役安全状况、预测结构剩余寿命，把握和预警结构安全和寿命状况，实时动态并准确把握大型桥梁服役期间结构状态与损伤演化趋势，实现大型桥梁的智能化监测，科学地支撑桥梁结构安全寿命的管养维护与维修加固。CN115855399ACN115855399A权利要求书1/1页1.一种基于人工智能的大型桥梁健康监测方法，包括以下步骤,其特征在于：S1：各种传感器设备的选择，并将传感器安装与大型桥梁上的合适结构位置处及监测系统平台的建立；S2：基于北斗卫星导航系统的RTK智能监测设备的桥塔高精度动态变位监测；S3：基于微波雷达的挠度动态高精度测量监测；S4：基于多指标联动分析的桥梁在线预警；S5：基于时空深度学习的桥梁多尺度响应预测与状态评估；S6：特殊事件下基于数字孪生的桥梁响应分析与评估。2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的大型桥梁健康监测方法，其特征在于：所述步骤1中监测系统包括结构监测子系统、智能评估子系统和其它子系统组成。3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的大型桥梁健康监测方法，其特征在于：所述步骤2中的具体步骤为：S21：硬件系统方案设计与硬件电路设计；S22：北斗RTK高精度定位算法研究；S23：基于Linux的嵌入式系统开发；S24：WEB用户交互系统开发。4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的大型桥梁健康监测方法，其特征在于：所述步骤3中的具体步骤为：S31：硬件系统方案设计；S32：射频前端系统硬件电路设计；S33：信号处理系统硬件电路设计；S34：控制系统硬件电路设计；S35：高精度测距算法研究；S36：嵌入式软件系统开发。5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的大型桥梁健康监测方法，其特征在于：所述步骤4中的具体步骤为：S41：监测数据异常信号的智能清洗和修复；S42：桥梁关联测点选取方式；S43：基于多指标联动分析的桥梁在线预警。6.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的大型桥梁健康监测方法，其特征在于：所述步骤5中包括基于监测数据的桥梁响应预测深度学习网络和深度机器学习模型与多尺度递归模块联合应用两个方面组成。7.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的大型桥梁健康监测方法，其特征在于：所述步骤6中具体步骤为：S61：桥梁响应数据特征参数的自适应快速提取；S62：桥梁响应数据特征值的时空分布数字孪生模型开发；S63：极端环境和特殊事件下桥梁状态评估和性能预测。8.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的大型桥梁健康监测方法，其特征在于：所述本监测方法就是基于市场调研和文献调研的基础上开展。2CN115855399A说明书1/5页一种基于人工智能的大型桥梁健康监测方法技术领域[0001]本发明涉及桥梁监测技术领域，具体为一种基于人工智能的大型桥梁健康监测方法。背景技术[0002]城市快速路大型、特大型桥梁在建造和使用过程中，由于受到环境、有害物质的侵蚀，车辆、风、地震、疲劳、人为因素等作用，以及材料自身性能的不断退化，导致结构各部分在远没有达到设计年限前就产生不同程度的损伤和劣化，这些损伤如果不能及时得到检测和维修轻则影响行车安全和缩短桥梁使用寿命，重则导致桥梁突然破坏和倒塌，随着时间的迁移，城市快速路桥梁结构的健康问题将会凸显出来。如何做到结构隐患早发现，早排