推動橋梁管養技術向信息(xī)化、智能化轉型,提升橋梁健康監測係統自動化運維水平(píng),已(yǐ)經成為當下橋梁工程發展的主流趨勢。隨著(zhe)大規模計算機算力的(de)提升,工程技術(shù)人員已可聯合(hé)多種來(lái)源(yuán)的數據結構特征,準確、實(shí)時地(dì)製定橋(qiáo)梁的管養(yǎng)決策(cè)。
為提升特大橋梁結(jié)構(gòu)營運安全監測(cè)係統自動化運維水平,提出一個基於多(duō)種相關(guān)監測數(shù)據進行(háng)風險(xiǎn)決策的大數據(jù)分析框架,可(kě)應用多種在(zài)線傳感設備采集的近實時數(shù)據流(liú)、曆史巡檢數據及結(jié)構計算模型的分析數(shù)據,實時計(jì)算橋梁關鍵(jiàn)部件(jiàn)及橋跨的(de)可靠度指標,並結合風險分(fèn)析作出決策。也提(tí)出一種運用SVM分類的多源(yuán)態(tài)勢數據關聯方法,利用機器(qì)訓練學習方法,獲取不同誤差下的多源(yuán)態勢關聯,識別非線性特征參數,構建多(duō)源態勢(shì)數據關聯算法(fǎ)模型,解決了多源目標態勢數據(jù)存在的時空誤差、屬性模糊等問題(tí)。橋梁(liáng)結構健康監測技(jì)術(shù)作為結(jié)構狀態的快速感知和結(jié)構(gòu)評估的技術基(jī)礎,通過在結構(gòu)上安裝多種類型的傳感器實時獲取結構的荷載及響應(yīng)信息,實現對結構狀態的(de)實時評估。
各監測子係統由於其監(jiān)測(cè)儀器(qì)及(jí)監測頻率的差(chà)異,很(hěn)難實(shí)現多參(cān)數協同應用,在實際(jì)工程中,多(duō)應用物理時鍾同步(bù)的方法(fǎ)進行多源數據的時間偏移(yí)與延(yán)遲校準,其(qí)精(jīng)度在局(jú)域網內(nèi)可達到0. 1ms。但多(duō)源(yuán)數據匹配通常是為了求解環境(jìng)激勵與結構響應間(jiān)的映射(shè)關係,計算結構服役狀態的評(píng)級指標。在特(tè)定(dìng)的應(yīng)用場景下(xià)(匹配車輛荷載(zǎi)時空分布監(jiān)測數據和(hé)結構響應監測數據) ,多種監測數(shù)據間的時間(jiān)差不僅包括由於各個(gè)監(jiān)測設備之間的時鍾差異和監測(cè)數據在網絡(luò)傳(chuán)輸中的時間延(yán)遲等固定的時間差,還(hái)包括車輛智能監測(cè)係統(tǒng)中視頻抓拍角度和結(jié)構響應監測(cè)係統中動力荷載效應等監測場景形成的隨機時間差,特征複雜,且結(jié)構(gòu)響應監測係統不(bú)需(xū)要與車輛荷載時空分布係統的進程保持完全一致,隻需與特定的車輛荷(hé)載發生(shēng)順序(xù)相匹配即可(kě),也沒必要通過大(dà)量算力實現mm級的(de)高精度。
為了實現橋梁健康監測係(xì)統中多(duō)源數據自動化匹配(pèi),首先應用(yòng)相似性度量(liàng)方(fāng)法識別車輛(liàng)智能(néng)監測係統(tǒng)和ETC門(mén)架監(jiān)測(cè)係統的語義差異,再(zài)利(lì)用時域橋梁影響(xiǎng)線(xiàn)控製方(fāng)程分別建立(lì)用以表達(dá)車輛荷載數據特征(zhēng)的動態單車、多車荷載模型特征函數,最後通過時序分析方法對(duì)三種監測數據的同一車輛目標進行關聯識別(bié),統一(yī)了監測係統目標屬性、目標位置和目(mù)標響應,計算了多源係統的時間差異。
通過對多源數據中的目標屬(shǔ)性(xìng)、目標(biāo)位(wèi)置(zhì)和目標響應進行分析,提出了一種先基於(yú)語(yǔ)義特征(zhēng)匹配車輛到時和車輛荷載,再利用(yòng)局部多車(chē)荷載組構建(jiàn)特(tè)征曲線,最後采用時序分析(xī)法對(duì)比識別多源數據(jù)中相同(tóng)車輛絕對時間的方法,進(jìn)而計算了多源數據間的時間差(chà)頻率分布。
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