[发明专利]基于机器学习的简支梁桥结构损伤监测系统

摘要

本发明涉及桥梁结构实时监测系统，特别针对简支梁桥，涉及一种结构损伤监测系统及相应的结构监测传感器布置方法和结构损伤评估方法。通过在简支梁桥每个车道重车通过时车轮轨迹对应的单板梁梁底的四分之一跨、二分之一跨、四分之三跨位置布置动应变传感器，监测重车通过时的动力响应情况；通过低通滤波对数据进行平滑、降噪处理；采用K均值聚类算法剔除异常数据；在此基础上应用机器学习技术对监测大数据进行聚类分析，根据聚类的分离状况评估梁板间的横向连接情况。本发明能够有效监测简支梁桥的横向连接损伤，及时发出预警，避免单梁受力的情况。

主权项

1.基于机器学习的简支梁桥结构损伤监测系统，包含数据采集子系统和数据处理子系统，其特征在于：所述数据采集子系统包括动应变传感器和多通道数据采集设备，所述数据处理子系统包括数据库、数据预处理模块和数据分析模块；所述动应变传感器的输出连接到多通道数据采集设备的输入，所述多通道数据采集设备的输出连接到数据库的输入，所述数据库分别与数据预处理模块和数据分析模块相连；所述数据采集子系统，在简支梁桥每个车道重车通过时车轮轨迹对应的单板梁梁底的四分之一跨、二分之一跨、四分之三跨位置布置动应变传感器，用于监测单辆重车通过时的动应变情况；所述多通道数据采集设备，对采集到的动应变信号进行信号调理和低通滤波处理，从而降低信号噪声；所述数据库负责数据收集与存储，包括原始数据、数据预处理的结果和数据分析的结果；所述数据预处理模块，采用K均值聚类算法将数据聚类为有效数据和无效数据，并剔除异常数据，从而确保数据的有效性；所述数据分析模块，应用机器学习技术对监测大数据进行聚类分析，其数据分析分为三个阶段：S1：对每一次单辆重车加载时各动应变传感器的监测数据，提取其峰值，对于横截面k，传感器峰值数据表示为如下矩阵，其中每一行对应一个车道：S2：将每个车道重车加载时的动应变峰值数据划分为M个区间；S3：应用机器学习技术进行聚类分析：对于重车通过车道n()的情况，针对第m()个动应变峰值区间，提取横截面k所有车道的动应变峰值数据；对于车道i（）的第j()个传感器，其数据是一个集合，对该数据集进行聚类分析，并根据聚类的分离状况，判断车道i的梁板与其他梁板间的横向连接状况。