本發(fā)明涉及隧道結(jié)構(gòu)監(jiān)測(cè)，尤其涉及隧道結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)智能分析系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隧道作為重要的交通基礎(chǔ)設(shè)施，其安全運(yùn)營(yíng)對(duì)人民生命財(cái)產(chǎn)安全和經(jīng)濟(jì)發(fā)展至關(guān)重要。隧道結(jié)構(gòu)的健康狀況會(huì)受到多種因素的影響，包括地質(zhì)條件、施工質(zhì)量、環(huán)境侵蝕和交通負(fù)荷等。傳統(tǒng)的隧道檢測(cè)方法主要依賴于人工定期檢查，這種方式不僅耗時(shí)耗力，而且存在較大的主觀性和滯后性，無法及時(shí)發(fā)現(xiàn)和處理隧道結(jié)構(gòu)的潛在問題。隨著科技的進(jìn)步，利用先進(jìn)的傳感技術(shù)和數(shù)據(jù)分析方法對(duì)隧道進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和智能分析，已經(jīng)成為隧道結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)的重要發(fā)展方向。

2、在隧道結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)方面雖然已經(jīng)取得了一定的進(jìn)展，但是，仍然存在一些顯著的不足之處。首先，現(xiàn)有系統(tǒng)大多僅依賴單一或少量傳感器，數(shù)據(jù)維度有限，難以全面反映隧道結(jié)構(gòu)的實(shí)際健康狀況。其次，數(shù)據(jù)分析方法較為簡(jiǎn)單，通常采用基本的統(tǒng)計(jì)分析，難以處理復(fù)雜的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，導(dǎo)致異常檢測(cè)的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性不足。此外，現(xiàn)有系統(tǒng)缺乏有效的預(yù)警和決策支持機(jī)制，無法及時(shí)提供詳細(xì)的維護(hù)和修復(fù)建議，從而難以有效預(yù)防和處理隧道結(jié)構(gòu)的潛在損傷和異常。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、基于上述目的，本發(fā)明提供了隧道結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)智能分析系統(tǒng)。

2、隧道結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)智能分析系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)傳輸模塊、數(shù)據(jù)處理與分析模塊、警報(bào)與決策支持模塊和用戶交互模塊，其中；

3、所述數(shù)據(jù)采集模塊用于實(shí)時(shí)采集隧道結(jié)構(gòu)的應(yīng)力、振動(dòng)和位移數(shù)據(jù)；

4、所述數(shù)據(jù)傳輸模塊采用有線和無線結(jié)合的通信技術(shù)，將采集到的應(yīng)力、振動(dòng)和位移數(shù)據(jù)傳輸至數(shù)據(jù)處理與分析模塊；

5、所述數(shù)據(jù)處理與分析模塊包括數(shù)據(jù)預(yù)處理單元、異常檢測(cè)單元和預(yù)測(cè)分析單元，所述數(shù)據(jù)預(yù)處理單元用于對(duì)接收到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、濾波和格式化處理，所述異常檢測(cè)單元基于異常檢測(cè)算法，對(duì)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，識(shí)別隧道結(jié)構(gòu)的潛在損傷和異常，所述預(yù)測(cè)分析單元結(jié)合歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，利用深度學(xué)習(xí)模型，預(yù)測(cè)隧道結(jié)構(gòu)在不同負(fù)荷條件下的健康狀況；

6、所述警報(bào)與決策支持模塊包括警報(bào)生成單元和決策建議單元，所述警報(bào)生成單元用于在檢測(cè)到異常時(shí)及時(shí)發(fā)出警報(bào)，所述決策建議單元基于預(yù)測(cè)分析單元的分析結(jié)果提供維護(hù)建議和修復(fù)建議；

7、所述用戶交互模塊包括顯示屏和控制終端，用于顯示實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、分析結(jié)果和警報(bào)信息，并允許用戶對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行操作和管理。

8、可選的，所述數(shù)據(jù)采集模塊具體包括：

9、應(yīng)變計(jì)：粘貼或嵌入在隧道結(jié)構(gòu)的表面或內(nèi)部，隧道結(jié)構(gòu)受到外力作用時(shí)，應(yīng)變計(jì)電阻值發(fā)生變化，生成電信號(hào)；

10、加速度計(jì)：安裝在隧道結(jié)構(gòu)的關(guān)鍵部位，加速度計(jì)通過測(cè)量隧道結(jié)構(gòu)在不同方向上的加速度變化，生成振動(dòng)數(shù)據(jù)；

11、激光位移傳感器：安裝在隧道的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)處，激光位移傳感器實(shí)時(shí)測(cè)量位移變化，生成位移數(shù)據(jù)。

12、可選的，所述數(shù)據(jù)傳輸模塊具體包括：

13、有線通信技術(shù)：數(shù)據(jù)采集模塊采集到的應(yīng)力、振動(dòng)和位移數(shù)據(jù)，通過光纖線路傳輸?shù)剿淼劳獾臄?shù)據(jù)處理與分析模塊；

14、無線通信技術(shù)：在光纖線路中斷或不可用時(shí)，自動(dòng)切換到蜂窩網(wǎng)絡(luò)，通過4g/5g信號(hào)將數(shù)據(jù)采集模塊采集到的應(yīng)力、振動(dòng)和位移數(shù)據(jù)傳輸?shù)綌?shù)據(jù)處理與分析模塊；

15、數(shù)據(jù)加密：使用安全加密協(xié)議確保應(yīng)力、振動(dòng)和位移數(shù)據(jù)在傳輸過程中的安全性和完整性。

16、可選的，所述數(shù)據(jù)預(yù)處理單元具體包括：

17、數(shù)據(jù)清洗：對(duì)接收的應(yīng)力、振動(dòng)和位移數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，包括噪聲去除和缺失值填補(bǔ)；

18、數(shù)據(jù)濾波：采用高通濾波對(duì)接收的應(yīng)力、振動(dòng)和位移數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理；

19、數(shù)據(jù)格式化處理：對(duì)接收的應(yīng)力、振動(dòng)和位移數(shù)據(jù)進(jìn)行格式化處理，包括單位轉(zhuǎn)換、時(shí)間對(duì)齊和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。

20、可選的，所述異常檢測(cè)單元基于孤立森林算法，對(duì)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，識(shí)別隧道結(jié)構(gòu)的潛在損傷和異常，具體包括：

21、數(shù)據(jù)輸入：從數(shù)據(jù)預(yù)處理單元接收清洗、濾波和格式化處理后的應(yīng)力、振動(dòng)和位移數(shù)據(jù)；

22、模型訓(xùn)練：使用孤立森林算法構(gòu)建孤立森林模型，并使用歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練孤立森林模型；

23、實(shí)時(shí)分析：將實(shí)時(shí)采集的應(yīng)力、振動(dòng)和位移數(shù)據(jù)輸入孤立森林模型，計(jì)算每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的異常評(píng)分；

24、異常判定：根據(jù)預(yù)設(shè)的閾值，對(duì)數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行異常判定，若異常評(píng)分超過閾值，則判定為異常；

25、報(bào)警機(jī)制：檢測(cè)到異常情況時(shí)，觸發(fā)報(bào)警機(jī)制，生成預(yù)警信號(hào)。

26、可選的，所述預(yù)測(cè)分析單元具體包括：

27、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：收集預(yù)處理后的歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)包括隧道結(jié)構(gòu)的應(yīng)力、振動(dòng)和位移數(shù)據(jù)；

28、數(shù)據(jù)標(biāo)注：根據(jù)應(yīng)力、振動(dòng)和位移數(shù)據(jù)，將隧道結(jié)構(gòu)的健康狀況分類為健康、輕微損傷和嚴(yán)重?fù)p傷，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注；

29、特征提?。簭臉?biāo)注后的數(shù)據(jù)中提取特征，包括時(shí)間序列特征和統(tǒng)計(jì)特征；

30、構(gòu)建模型：選擇長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型作為深度學(xué)習(xí)模型，并進(jìn)行模型構(gòu)建，包括輸入層、長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)層、全連接層和輸出層；

31、模型訓(xùn)練：將歷史數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)的目標(biāo)標(biāo)簽劃分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集，使用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)對(duì)長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練；

32、實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)：將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練好的長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型，模型輸出為預(yù)測(cè)的隧道結(jié)構(gòu)健康狀況，健康狀況分類為健康、輕微損傷和嚴(yán)重?fù)p傷；

33、結(jié)果分析：對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行分析，生成健康狀況報(bào)告，健康狀況報(bào)告包括損傷位置、損傷發(fā)展趨勢(shì)和結(jié)構(gòu)剩余壽命。

34、可選的，所述警報(bào)生成單元具體包括：

35、接收預(yù)警信號(hào)：警報(bào)生成單元接收異常檢測(cè)單元生成的生成預(yù)警信號(hào)，在接收到預(yù)警信號(hào)時(shí)，觸發(fā)警報(bào)機(jī)制；

36、接收健康狀況：警報(bào)生成單元接收預(yù)測(cè)分析單元預(yù)測(cè)的隧道結(jié)構(gòu)健康狀況報(bào)告，在健康狀況為輕微損傷或嚴(yán)重?fù)p傷時(shí)，觸發(fā)警報(bào)機(jī)制；

37、警報(bào)機(jī)制：警報(bào)類型包括聲音警報(bào)、視覺警報(bào)(如警示燈)和電子警報(bào)(如短信或郵件通知)，警報(bào)信息包括異常類型、位置和時(shí)間。

38、可選的，所述決策建議單元具體包括：

39、維護(hù)建議：從預(yù)測(cè)分析單元獲取健康狀況報(bào)告，根據(jù)健康狀況報(bào)告生成維護(hù)建議，例如，建議對(duì)特定位置進(jìn)行詳細(xì)檢查，建議的檢查時(shí)間和頻率；

40、修復(fù)建議：根據(jù)健康狀況分類，提供修復(fù)建議，例如，推薦使用特定的加固材料，預(yù)計(jì)修復(fù)時(shí)間和所需資源。

41、可選的，所述用戶交互模塊具體包括：

42、顯示屏：顯示屏用于展示實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、分析結(jié)果和警報(bào)信息，確保用戶了解隧道結(jié)構(gòu)的健康狀況；

43、控制終端：控制終端用于用戶對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行操作和管理，確保用戶能夠有效的監(jiān)控和維護(hù)隧道結(jié)構(gòu)。

44、本發(fā)明的有益效果：

45、本發(fā)明，數(shù)據(jù)處理與分析模塊通過孤立森林算法和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型，顯著提高了隧道結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)的精準(zhǔn)性和實(shí)時(shí)性。通過綜合多種傳感器技術(shù)，采集應(yīng)力、振動(dòng)和位移數(shù)據(jù)，利用孤立森林算法實(shí)時(shí)檢測(cè)數(shù)據(jù)中的異常情況，確保早期識(shí)別隧道結(jié)構(gòu)的潛在損傷。此外，長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型能夠處理復(fù)雜的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)未來一段時(shí)間內(nèi)隧道結(jié)構(gòu)的健康狀況，實(shí)現(xiàn)對(duì)隧道結(jié)構(gòu)健康狀況的全面把握和高效管理。

46、本發(fā)明，警報(bào)與決策支持模塊實(shí)現(xiàn)了智能化的異常檢測(cè)和預(yù)警功能。當(dāng)系統(tǒng)檢測(cè)到隧道結(jié)構(gòu)的潛在損傷或異常情況時(shí)，警報(bào)生成單元立即觸發(fā)多層次警報(bào)，包括聲音警報(bào)、視覺警報(bào)和電子警報(bào)，確保維護(hù)人員能夠及時(shí)獲知并迅速響應(yīng)。決策建議單元基于預(yù)測(cè)分析單元的分析結(jié)果，提供詳細(xì)的維護(hù)和修復(fù)建議，包括損傷類型、位置、發(fā)展趨勢(shì)和具體的維護(hù)措施。通過智能化的異常檢測(cè)和預(yù)警機(jī)制，系統(tǒng)能夠有效預(yù)防事故的發(fā)生，確保隧道的安全運(yùn)營(yíng)和結(jié)構(gòu)的長(zhǎng)期穩(wěn)定。