[发明专利]一种桥梁沉降智能检测系统

说明书

本发明公开了一种桥梁沉降智能检测系统，其特征在于：所述系统由基于无线传感器网络的桥梁沉降参数检测平台和桥梁沉降量预警系统两部分组成，基于无线传感器网络的桥梁沉降参数检测平台实现对桥梁沉降参数进行检测和预测，桥梁沉降量预警系统由桥梁沉降区间数神经网络模型、桥梁沉降预测模型和区间数桥梁沉降等级分类器组成；本发明有效解决了现有技术仅依靠设备监测桥梁沉降质参数，只获取桥梁沉降参数，没有根据桥梁沉降参数的非线性、大滞后和变化复杂等特点，对桥梁沉降参数进行处理，而无有效根据桥梁沉降对桥梁塌陷变形量影响对桥梁使用状况进行预测问题。

技术领域

本发明涉及桥梁沉降自动化检测装备的技术领域，具体涉及一种桥梁沉降智能检测系统。

背景技术

随着交通行业的发展，桥梁作为道路交通的枢纽作用越来越重要。然而随着使用年限的增加和外界参数的干扰，桥梁会受到不同程度的损伤产生安全隐患。为了确保桥梁的安全运营，需要对在役桥梁进行定期沉降监测，并根据长期桥梁检测结果做出合理的分析、预测和预警。本发明根据工程实践对桥梁沉降监测的实践需要发明一种桥梁沉降智能检测系统。

发明内容

本发明提供了一种桥梁沉降智能检测系统，本发明有效解决了现有技术仅依靠设备监测桥梁沉降质参数，只获取桥梁沉降参数，没有根据桥梁沉降参数的非线性、大滞后和变化复杂等特点，对桥梁沉降参数进行处理，而无有效根据桥梁沉降对桥梁塌陷变形量影响对桥梁使用状况进行预测问题。

本发明通过以下技术方案实现：

一种桥梁沉降智能检测系统，其特征在于：所述系统由基于无线传感器网络的桥梁沉降参数检测平台和桥梁沉降量预警系统两部分组成，基于无线传感器网络的桥梁沉降参数检测平台实现对桥梁沉降参数进行检测和预测，桥梁沉降量预警系统由桥梁沉降区间数神经网络模型、桥梁沉降预测模型和区间数桥梁沉降等级分类器组成，桥梁沉降区间数神经网络模型的输出作为桥梁沉降预测模型的输入，桥梁沉降预测模型的输出作为区间数桥梁沉降等级分类器的输入，区间数桥梁沉降等级分类器的输出代表桥梁沉降等级的区间数，桥梁沉降量预警系统实现对桥梁沉降值的检测、预测和预警。

本发明进一步技术改进方案是：

所述桥梁沉降区间数神经网络模型由多个桥梁沉降传感器、多个RR时间递归神经网络、区间数脊波神经网络模型和2个按拍延迟线TDL(Tapped Delay Line)组成，桥梁沉降区间数神经网络模型把一段时间桥梁沉降传感器感知被测量桥梁沉降量转换为桥梁沉降的动态区间数值，各个桥梁沉降传感器的输出作为各个对应的RR时间递归神经网络的输入，各个RR时间递归神经网络的输出作为区间数脊波神经网络模型的输入，2个按拍延迟线TDL的输出为区间数脊波神经网络模型的输入，区间数脊波神经网络模型的输出代表一段时间内桥梁沉降大小的区间数，区间数脊波神经网络模型输出区间数的上下限值分别作为2个对应的按拍延迟线TDL的输入，区间数脊波神经网络模型的输出作为桥梁沉降区间数神经网络模型的输出值。

本发明进一步技术改进方案是：

所述桥梁沉降预测模型包括2个经验模态分解模型、2组多个Jordan神经网络预测模型和2个Adaline神经网络融合模型；被检测桥梁的桥梁沉降区间数神经网络模型输出区间数的上限值和下限值分别作为对应的2个经验模态分解模型的输入，2个经验模态分解模型分别把桥梁沉降区间数神经网络模型输出区间数的上限值和下限值分解为2组低频趋势部分和多个高频波动部分信号，2组低频趋势部分和多个高频波动部分信号分别作为对应的2组多个Jordan神经网络预测模型的输入，2组多个Jordan神经网络预测模型的输出分别作为对应的2个Adaline神经网络融合模型的输入，2个Adaline神经网络融合模型的输出构成桥梁沉降区间数的预测值和桥梁沉降预测模型的输出。

本发明进一步技术改进方案是：