CN113139691A - 一种基于压电传感器的高铁桥梁健康度监测***及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种基于压电传感器的高铁桥梁健康度监测***及方法，所述方法包括：获取高铁桥梁的历史监测数据，并进行数据预处理，构建为样本集；其中，历史监测数据包括不同交通状况、不同损伤等级的监测数据；基于卷积神经网络构建不同交通状况下的高铁桥梁损伤识别模型，并通过样本集对各所高铁桥梁损伤识别模型进行训练；通过布设在待测高铁桥梁各线路的压电传感器获取实时监测数据，并通过实时监测数据获取高铁桥梁的交通状况；基于高铁桥梁的交通状况，将待测高铁桥梁的实时监测数据输入训练好的相应高铁桥梁损伤识别模型，得到待测高铁桥梁的损伤等级，完成高铁桥梁健康度监测。本发明能够对高铁桥梁的健康度进行实时、准确地监测。

Description

一种基于压电传感器的高铁桥梁健康度监测***及方法
技术领域
本发明涉及高铁桥梁健康度监测技术领域，特别是涉及一种基于压电传感器的高铁桥梁健康度监测***及方法。
背景技术
随着我国高速铁路的迅猛发展，高速铁路的规模日益增大。高速铁路的高速度、高舒适性、高安全性等特点对土建工程提出了极其严格的要求。相对于公路或普速铁路，高速铁路荷载更重，对于高速铁路上的大型特殊结构桥梁而言，往往承受的不仅仅是双线铁路荷载，而是四线，甚至还搭载两条轻轨线路或公路桥面，要求相应桥梁具有足够的承载能力；同时，高速列车通过桥梁会引起桥梁的振动，桥梁的振动又会加剧列车的振动，即车桥耦合振动，为保证高速行车的安全性与乘客的舒适性，高速铁路桥梁必须具备良好的车桥耦合振动等动力性能；另外，高速铁路桥梁通常是高速铁路线路上的控制性工程，一次投资巨大，在高速铁路线路运营过程中，一旦桥梁发生问题将会严重影响线路通行，并会导致巨大的经济损失，因此，其设计寿命基准期内，高速铁路桥梁应当具备足够抵抗自然界的风、地震等荷载作用的能力。
然而，由于车、桥之间的耦合作用，加之桥梁结构本身长期处于环境侵蚀、材料老化和列车荷载的疲劳效应等因素的共同作用下，将不可避免地导致结构的损伤累积和抗力衰减，这必然影响结乘客的舒适度，而且导致抵抗自然灾害甚至正常环境作用的能力下降，极端情况下引发灾难性地突发事故。
因此，提供一种基于压电传感器的高铁桥梁健康度监测***及方法显得尤为必要。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于压电传感器的高铁桥梁健康度监测***及方法，以解决现有技术的问题，能够对高铁桥梁的健康度进行实时、准确地监测，保障乘客的舒适度，并为高速列车的安全运行提供保障。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：本发明提供一种基于压电传感器的高铁桥梁健康度监测***，包括：数据采集***、云数据库、数据传输***、数据处理***；所述数据采集***通过所述数据传输***与所述数据处理***连接，所述云数据库与所述数据处理***连接；
所述数据采集***采用压电传感器，所述压电传感器布设于所述高铁桥梁的各线路上，用于实时采集高铁桥梁的监测数据；
所述云数据库用于存储高铁桥梁处于不同交通状况以及处于不同损伤等级时，所述压电传感器所采集的历史监测数据；
所述数据处理***位于监测终端，基于所述云数据库中存储的历史数据、所述数据采集***实时采集的待测高铁桥梁的监测数据，获取所述高铁桥梁的损伤等级，完成所述高铁桥梁的健康度监测；
所述数据传输***用于将所述数据采集***所采集的数据传输至所述数据处理***。
优选地，所述数据传输***采用ZigBee无线数据传输***。
优选地，所述数据处理***还连接有显示装置，所述显示装置用于对待测高铁桥梁的健康度监测结果进行实时显示。
优选地，所述数据处理***还连接有预警***，待测高铁桥梁的损伤等级高于预设等级，则进行预警。
本发明还提供一种基于压电传感器的高铁桥梁健康度监测方法，包括如下步骤：
获取高铁桥梁的历史监测数据，并对所获取的历史监测数据进行数据预处理，构建为样本集；其中，所述历史监测数据包括不同交通状况、不同损伤等级的监测数据；
基于卷积神经网络构建不同交通状况下的高铁桥梁损伤识别模型，并通过所述样本集对各所高铁桥梁损伤识别模型进行训练；
通过布设在待测高铁桥梁各线路的压电传感器获取实时监测数据，并通过所述实时监测数据获取所述高铁桥梁的交通状况；
基于高铁桥梁的交通状况，将待测高铁桥梁的实时监测数据输入训练好的相应高铁桥梁损伤识别模型，得到待测高铁桥梁的损伤等级，完成高铁桥梁健康度监测。
优选地，所述数据预处理包括：离群点检测及修正、加标签处理。
优选地，离群点检测采用基于密度的离群点检测方法，离群点修正的方法为：对离群点前、后相邻的数据取均值，并通过所述均值对所述离群点进行替换；若离群点为所获取数据段的端点，则通过所述离群点的相邻的点的值，对所述离群点进行替换。
优选地，所述卷积神经网络包括：输入层、若干个卷积层、第一隐藏层、第二隐藏层、全连接层、输出层；所述输入层与若干个所述卷积层连接，其中，若干个所述卷积层并行连接，且每个所述卷积层连接有一个池化层，若干个所述池化层均与所述第一隐藏层连接，所述第一隐藏层、第二隐藏层、全连接层、输出层依次连接；其中，若干个所述卷积层的卷积核大小均不相同。
优选地，将高铁桥梁各线路监测数据与预设阈值进行比较，大于或等于预设阈值，则代表该线路有列车通过，小于预设阈值，则代表该线路没有列车通过，基于列车通过的线路得到高铁桥梁的交通状况。
优选地，待测高铁桥梁的损伤等级高于预设等级，则进行预警。
本发明公开了以下技术效果：
(1)本发明提供了一种基于压电传感器的高铁桥梁健康度监测***及方法，基于卷积神经网络构建高铁桥梁损伤识别模型，并从云数据库中获取历史监测数据对高铁桥梁损伤识别模型进行训练，通过识别结果对历史监测数据进行更新，从而能够有效提高高铁桥梁损伤识别模型的识别精度；同时，本发明构建不同交通状况下的高铁桥梁损伤识别模型，并通过实时监测数据获取高铁桥梁的交通状况，从而针对不同的交通状况选择相应的高铁桥梁损伤识别模型进行损伤等级的识别，能够有效提高识别精度。
(2)本发明不需要人为参与，能够自动对高铁桥梁的健康度进行实时监测，有效降低了人为漏监测/误监测的概率，提高了监测精度及实时性，降低了监测成本，且高铁桥梁的损伤等级高于预设等级能够自动进行预警，使得监管人员能够快速准确地确定发生损伤的位置，降低了高速列车的行车风险。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明基于压电传感器的高铁桥梁健康度监测***结构示意图；
图2为本发明基于压电传感器的高铁桥梁健康度监测方法流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
参照图1所示，本实施例提供一种基于压电传感器的高铁桥梁健康度监测***，包括：
数据采集***、云数据库、数据传输***、数据处理***；所述数据采集***通过所述数据传输***与所述数据处理***连接，所述云数据库与所述数据处理***连接；
所述数据采集***采用压电传感器，所述压电传感器布设于所述高铁桥梁的各线路上，每条线路上均匀布设有若干个压电传感器，每个所述压电传感器设有编号；通过所述高铁桥梁振动过程中，所述压电传感器输出阻抗信号的变化，实时采集高铁桥梁的监测数据。
所述云数据库用于存储高铁桥梁处于不同交通状况(例如，一条线路行车、多条线路同时行车等，同时，多条线路同时行车又包括相邻线路同时行车、相间线路同时行车等)以及处于不同损伤等级时，所述压电传感器所采集的历史监测数据。
所述数据处理***位于监测终端，基于所述云数据库中存储的历史数据、所述数据采集***实时采集的待测高铁桥梁的监测数据，获取所述高铁桥梁的损伤等级，完成所述高铁桥梁的健康度监测；所述数据处理***还用于根据所述健康度监测结果对所述云数据库中的数据进行更新。
所述数据传输***用于将所述数据采集***所采集的数据传输至所述数据处理***。由于高铁桥梁通常位于农村、偏远地区或不可接近的林区，因此，本实施例中，所述数据传输***采用ZigBee无线数据传输***，所述ZigBee无线数据传输***包括发射机和接收机，所述发射极位于待监测高铁桥梁位置，所述接收机位于所述监测终端。ZigBee具有低功耗、低成本、短延时、高容错性的特点，工作模式下，ZigBee节点的电池工作时间长达6个月到2年左右，而蓝牙仅能工作数周，WIFI仅能工作数小时；ZigBee协议免费，降低了通信成本，另外，ZigBee从水面转入工作状态仅需要15ms，节点连接进入网络只需要30ms，而蓝牙需要3-10秒，WIFI需要3秒，延时短，且进一步节省了电能。
进一步地，所述数据处理***还连接有显示装置，所述显示装置用于对待测高铁桥梁的健康度监测结果进行实时显示。
进一步地，所述数据处理***还连接有预警***，待测高铁桥梁的损伤等级高于预设等级，则进行预警。所述预警***通过向预设手机号码发送短信的方式进行预警。
参照图2所示，本实施例还提供一种基于压电传感器的高铁桥梁健康度监测方法，具体包括如下步骤：
S1、获取高铁桥梁的历史监测数据，并对所获取的历史监测数据进行数据预处理，构建为样本集；其中，所述历史监测数据包括不同交通状况、不同损伤等级的监测数据。
所述数据预处理包括：离群点检测及修正、加标签处理；其中，离群点检测采用基于密度的离群点检测方法，离群点修正的方法为：对离群点前、后相邻的一个数据取均值，并通过所述均值对所述离群点进行替换；若离群点为所获取数据段的端点，则通过所述离群点的相邻的点的值，对所述离群点进行替换。所述加标签处理包括：在不同交通状况下，采用损伤等级对离群点修正后的历史监测数据进行加标签处理。
S2、基于卷积神经网络构建不同交通状况下的高铁桥梁损伤识别模型，并通过所述样本集对各所高铁桥梁损伤识别模型进行训练；
所述卷积神经网络的具体结构包括：输入层、若干个卷积层、第一隐藏层、第二隐藏层、全连接层、输出层；所述输入层与若干个所述卷积层连接，其中，若干个所述卷积层并行连接，且每个所述卷积层连接有一个池化层，若干个所述池化层均与所述第一隐藏层连接，所述第一隐藏层、第二隐藏层、全连接层、输出层依次连接。
所述输入层用于输入高铁桥梁监测数据；若干个所述卷积层采用不同大小的卷积核，分别用于提取所述高铁桥梁监测数据的特征；所述池化层分别用于对每个所述卷积层的输出进行最大池化操作；所述第一隐藏层用于对各所述卷积层提取的特征进行组合；所述第二隐藏层用于非线性降维；所述输出层用于识别结果的输出；每个所述卷积层的神经元之间还设有截断层，所述截断层用于截断部分神经元之间的联系，减少模型训练过程中的过度拟合，提高识别效率。
S3、通过布设在待测高铁桥梁各线路的压电传感器获取实时监测数据，并通过所述实时监测数据获取所述高铁桥梁的交通状况；
高铁桥梁通常包括多条线路，只要有一条线路有列车经过，其他线路也会相应产生振动，但没有列车经过的线路的荷载相对于有列车经过的线路的荷载及其微弱，本实施例将各线路监测数据与预设阈值进行比较，大于或等于预设阈值，则代表该线路有列车通过，小于预设阈值，则代表该线路没有列车通过，从而基于列车通过的线路得到高铁桥梁的交通状况。
S4、基于高铁桥梁的交通状况，将待测高铁桥梁的实时监测数据输入训练好的相应高铁桥梁损伤识别模型，得到待测高铁桥梁的损伤等级，完成高铁桥梁健康度监测。
进一步地，待测高铁桥梁的损伤等级高于预设等级，则进行预警，在损伤等级高于预设等级的情况下，能够根据压电传感器的编号及监测值快速准确地获取发生损伤的位置，便于监管人员及时维护，从而降低了高速列车的行车风险。
本发明具有如下技术效果：
(1)本发明提供了一种基于压电传感器的高铁桥梁健康度监测***及方法，基于卷积神经网络构建高铁桥梁损伤识别模型，并从云数据库中获取历史监测数据对高铁桥梁损伤识别模型进行训练，通过识别结果对历史监测数据进行更新，从而能够有效提高高铁桥梁损伤识别模型的识别精度；同时，本发明构建不同交通状况下的高铁桥梁损伤识别模型，并通过实时监测数据获取高铁桥梁的交通状况，从而针对不同的交通状况选择相应的高铁桥梁损伤识别模型进行损伤等级的识别，能够有效提高识别精度。
(2)本发明不需要人为参与，能够自动对高铁桥梁的健康度进行实时监测，有效降低了人为漏监测/误监测的概率，提高了监测精度及实时性，降低了监测成本，且高铁桥梁的损伤等级高于预设等级能够自动进行预警，使得监管人员能够快速准确地确定发生损伤的位置，降低了高速列车的行车风险。
以上所述的实施例仅是对本发明的优选方式进行描述，并非对本发明的范围进行限定，在不脱离本发明设计精神的前提下，本领域普通技术人员对本发明的技术方案做出的各种变形和改进，均应落入本发明权利要求书确定的保护范围内。

Claims (10)

1.一种基于压电传感器的高铁桥梁健康度监测***，其特征在于，包括：数据采集***、云数据库、数据传输***、数据处理***；所述数据采集***通过所述数据传输***与所述数据处理***连接，所述云数据库与所述数据处理***连接；
所述数据采集***采用压电传感器，所述压电传感器布设于所述高铁桥梁的各线路上，用于实时采集高铁桥梁的监测数据；
所述云数据库用于存储高铁桥梁处于不同交通状况以及处于不同损伤等级时，所述压电传感器所采集的历史监测数据；
所述数据处理***位于监测终端，基于所述云数据库中存储的历史数据、所述数据采集***实时采集的待测高铁桥梁的监测数据，获取所述高铁桥梁的损伤等级，完成所述高铁桥梁的健康度监测；
所述数据传输***用于将所述数据采集***所采集的数据传输至所述数据处理***。
2.根据权利要求1所述的基于压电传感器的高铁桥梁健康度监测***，其特征在于，所述数据传输***采用ZigBee无线数据传输***。
3.根据权利要求1所述的基于压电传感器的高铁桥梁健康度监测***，其特征在于，所述数据处理***还连接有显示装置，所述显示装置用于对待测高铁桥梁的健康度监测结果进行实时显示。
4.根据权利要求1所述的基于压电传感器的高铁桥梁健康度监测***，其特征在于，所述数据处理***还连接有预警***，待测高铁桥梁的损伤等级高于预设等级，则进行预警。
5.根据权利要求1-4任一项所述的基于压电传感器的高铁桥梁健康度监测方法，其特征在于，包括如下步骤：
获取高铁桥梁的历史监测数据，并对所获取的历史监测数据进行数据预处理，构建为样本集；其中，所述历史监测数据包括不同交通状况、不同损伤等级的监测数据；
基于卷积神经网络构建不同交通状况下的高铁桥梁损伤识别模型，并通过所述样本集对各所高铁桥梁损伤识别模型进行训练；
通过布设在待测高铁桥梁各线路的压电传感器获取实时监测数据，并通过所述实时监测数据获取所述高铁桥梁的交通状况；
基于高铁桥梁的交通状况，将待测高铁桥梁的实时监测数据输入训练好的相应高铁桥梁损伤识别模型，得到待测高铁桥梁的损伤等级，完成高铁桥梁健康度监测。
6.根据权利要求5所述的基于压电传感器的高铁桥梁健康度监测方法，其特征在于，所述数据预处理包括：离群点检测及修正、加标签处理。
7.根据权利要求6所述的基于压电传感器的高铁桥梁健康度监测方法，其特征在于，离群点检测采用基于密度的离群点检测方法，离群点修正的方法为：对离群点前、后相邻的数据取均值，并通过所述均值对所述离群点进行替换；若离群点为所获取数据段的端点，则通过所述离群点的相邻的点的值，对所述离群点进行替换。
8.根据权利要求5所述的基于压电传感器的高铁桥梁健康度监测方法，其特征在于，所述卷积神经网络包括：输入层、若干个卷积层、第一隐藏层、第二隐藏层、全连接层、输出层；所述输入层与若干个所述卷积层连接，其中，若干个所述卷积层并行连接，且每个所述卷积层连接有一个池化层，若干个所述池化层均与所述第一隐藏层连接，所述第一隐藏层、第二隐藏层、全连接层、输出层依次连接；其中，若干个所述卷积层的卷积核大小均不相同。
9.根据权利要求5所述的基于压电传感器的高铁桥梁健康度监测方法，其特征在于，将高铁桥梁各线路监测数据与预设阈值进行比较，大于或等于预设阈值，则代表该线路有列车通过，小于预设阈值，则代表该线路没有列车通过，基于列车通过的线路得到高铁桥梁的交通状况。
10.根据权利要求5所述的基于压电传感器的高铁桥梁健康度监测方法，其特征在于，待测高铁桥梁的损伤等级高于预设等级，则进行预警。
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