CN115420495B - 一种用于建筑减震装置的状态监测方法及设备 - Google Patents

Abstract

本申请提供了一种用于建筑减震装置的状态监测方法及设备，属于机器或结构部件的静或动平衡的测试技术领域。该方法接收来自环境监测设备的减震触发信号，并确定减震触发信号相应的待测减震装置组；然后根据减震触发信号及待测减震装置组，匹配相应的声音比对曲线集合。声音比对曲线集合包括与减震装置的型号相同、工作状态不同的多个历史减震装置，得到的若干工作声音曲线。获取减震声音信息。减震声音信息是通过各减震装置发出的声音得到的。基于减震声音信息及声音比对曲线集合，确定减震装置是否为异常工作状态。在减震装置为异常工作状态的情况下，生成减震预警信息，将减震预警信息发送至相应的管理终端。

Description

一种用于建筑减震装置的状态监测方法及设备

技术领域

本申请涉及机器或结构部件的静或动平衡的测试技术领域，尤其涉及一种用于建筑减震装置的状态监测方法及设备。

背景技术

建筑减震装置用于进行抗震，在高层建筑或简易建筑中，大风、地震等情况发生时，减震装置可以减震消能，缓解外部因素带来的剧烈冲击。

目前的减震装置在安装之后，减震装置不能被及时查检，定期的人力查检减震装置，需要消耗人力资源，浪费大量人力成本。而且减震装置的设置位置不易巡检人员经常去进行检查。

发明内容

为解决上述问题，本申请实施例提供了一种用于建筑减震装置的状态监测方法及设备。

一方面，本申请实施例提供了一种用于建筑减震装置的状态监测方法，该方法包括：

接收来自环境监测设备的减震触发信号，并确定减震触发信号相应的待测减震装置组；其中，所述环境监测设备设置于所述待测减震装置组所处减震建筑物的第一预定范围，并用于采集触发所述待测减震装置组中各减震装置工作的减震触发信号；

根据所述减震触发信号及所述待测减震装置组，匹配相应的声音比对曲线集合；所述声音比对曲线集合包括与所述减震装置的型号相同、工作状态不同的多个历史减震装置，得到的若干工作声音曲线；

获取减震声音信息；所述减震声音信息是通过各所述减震装置发出的声音得到的；

基于所述减震声音信息及所述声音比对曲线集合，确定所述减震装置是否为异常工作状态；

在所述减震装置为所述异常工作状态的情况下，生成减震预警信息，将所述减震预警信息发送至相应的管理终端。

在一个示例中，根据所述环境监测设备的监测子设备与各所述减震装置的预设关联关系，确定所述减震触发信号对应的若干信号触发位置；其中，所述信号触发位置对应于第二预定范围内存在预设数量的减震装置的装置设置位置；与所述预设数量的各减震装置存在所述关联关系的监测子设备，接收到所述减震触发信号；

通过预设聚类算法，从各所述信号触发位置中，确定处于同一聚类簇的信号触发位置为减震触发位置；

将所述减震触发位置关联的各所述减震装置，作为所述待测减震装置组中的减震装置。

在一个示例中，对所述减震触发信号分析，确定所述减震触发信号的信号触发类型；所述信号触发类型对应于所述环境监测设备采集的环境数据；

根据所述信号触发类型、所述待测减震装置组中各减震装置的装置基本信息，从预设数据库中，确定相应的声音比对曲线集合；其中，所述声音比对曲线集合中的工作声音曲线的横坐标为环境数据、纵坐标为声音强度。

在一个示例中，筛选所述减震声音信息中，同一所述待测减震装置组的若干第一声音信息；

根据预设声音识别模型、各所述第一声音信息及所述声音比对曲线集合，生成声音预警序列；所述声音预警序列包括各所述第一声音信息的声音曲线匹配的各所述工作声音曲线对应的曲线权重；所述曲线权重用于表征工作状态的状态分级；

在所述声音预警序列的各所述曲线权重均小于预设值的情况下，确定所述减震装置为正常工作状态；

在所述声音预警序列中，至少一个所述曲线权重大于所述预设值的情况下，将所述曲线权重大于所述预设值的所述减震装置，作为待定异常装置；

根据所述待测减震装置组中密度相连关系，依次确定所述待定异常装置的各关联减震装置，并生成关联装置序列；

根据所述关联装置序列对应的曲线权重及相应的声音曲线，生成异常判定序列组，以根据所述异常判定序列组，确定所述减震装置是否为异常工作状态；所述异常判定序列组包括：第一序列、第二序列；所述第一序列根据所述关联装置序列对应的曲线权重生成；所述第二序列根据所述关联装置序列相应的声音曲线生成。

在一个示例中，按照所述关联装置序列的排列顺序，生成所述第一序列；

计算所述关联装置序列相应的声音曲线与所述待定异常装置的声音曲线的曲线相似度，以将得到的各所述曲线相似度，生成所述第二序列；

将所述第一序列及所述第二序列输入预设匹配模型，确定所述减震装置是否为异常工作状态；所述预设匹配模型为通过若干信号触发类型对应的待测减震装置组的声音曲线样本训练得到。

在一个示例中，将所述第一声音信息输入所述声音识别模型；所述声音识别模型为预先训练完成的多通道卷积神经网络模型；所述多通道卷积神经网络模型的每个通道的权重是基于对数梅尔谱图特征对声音频率随机抽样得到的；

通过所述声音识别模型，确定所述第一声音信息的声音类别及类别概率；

确定所述声音类别为所述减震装置的运行声音，且所述类别概率大于第一预设阈值的声音曲线；

计算所述声音曲线与所述声音比对曲线集合中的各工作声音曲线的曲线相似度；

确定所述曲线相似度大于第二预设阈值的工作声音曲线及其曲线权重，以根据所述曲线权重，生成所述声音预警序列。

在一个示例中，确定采集到所述减震触发信号的检测子设备的设备类型；所述设备类型包括：声音采集类型、图像采集类型、湿度采集类型；

将所述减震触发信号及所述设备类型输入预先训练好的信号识别模型，以确定所述减震触发信号的触发等级、被采集类型为信号触发类型。

在一个示例中，在所述减震装置为所述异常工作状态的情况下，获取相应的振动采集设备的振动信号；

确定所述振动信号生成的声音曲线，是否与相应的所述减震声音信息中的声音曲线匹配；

若是，生成所述减震预警信息。

在一个示例中，根据所述异常工作状态，确定所述异常工作状态对应的所述减震装置的状态修复时长；

根据异常减震装置的所处位置、所述异常工作状态的异常发生时间及所述状态修复时长，从若干管理终端中，筛选相应的修复管理终端，并向所述修复管理终端发送所述减震预警信息；所述修复管理终端对应管理人员在预设时间内抵达所述异常减震装置的所处位置且能够修复所述异常减震装置。

另一方面，本申请实施例还提供了一种用于建筑减震装置的状态监测设备，所述设备包括：

至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够：

接收来自环境监测设备的减震触发信号，并确定减震触发信号相应的待测减震装置组；其中，所述环境监测设备设置于所述待测减震装置组所处减震建筑物的第一预定范围，并用于采集触发所述待测减震装置组中各减震装置工作的减震触发信号；

根据所述减震触发信号及所述待测减震装置组，匹配相应的声音比对曲线集合；所述声音比对曲线集合包括与所述减震装置的型号相同、工作状态不同的多个历史减震装置，得到的若干工作声音曲线；

获取减震声音信息；所述减震声音信息是通过各所述减震装置发出的声音得到的；

基于所述减震声音信息及所述声音比对曲线集合，确定所述减震装置是否为异常工作状态；

在所述减震装置为所述异常工作状态的情况下，生成减震预警信息，将所述减震预警信息发送至相应的管理终端。

本申请可以通过采集触发减震装置进行减震发生的减震触发信号，并通过减震声音信息进行异常工作状态的判断，从而无需人工进行减震装置是否异常的查验，节省了人力资源。通过上述方案，能够便捷且及时地进行建筑减震装置的状态监测。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1为本申请实施例中一种用于建筑减震装置的状态监测方法的一种流程示意图；

图2为本申请实施例中一种用于建筑减震装置的状态监测设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。

本申请实施例提供了一种用于建筑减震装置的状态监测方法及设备，用来进行便捷且及时地建筑减震装置的状态监测，减少人力成本。

以下结合附图，详细说明本申请的各个实施例。

本申请实施例提供了一种用于建筑减震装置的状态监测方法，如图1所示，该方法可以包括步骤S101-S105：

S101，服务器接收来自环境监测设备的减震触发信号，并确定减震触发信号相应的待测减震装置组。

其中，环境监测设备设置于待测减震装置组所处减震建筑物的第一预定范围，并用于采集触发待测减震装置组中各减震装置工作的减震触发信号。

需要说明的是，服务器作为用于建筑减震装置的状态监测方法的执行主体，仅为示例性存在，执行主体不仅限于服务器，本申请对此不作具体限定。

环境监测设备设置位置与所述建筑减震装置关联，且在减震建筑物的第一预定范围内，进而能够在减震装置发生减震行为前，环境监测设备采集到减震行为被诱发的因素，即减震触发信号。第一预定范围可以由用户根据经验进行设定，本申请对于第一预定范围的大小、位置，不作具体限定。

环境监测设备例如设置在减震建筑物表面的风力传感设备、湿度传感设备、振动传感设备。其中，环境监测设备可以包含风力传感设备、湿度传感设备、振动传感设备，并将风力传感设备、湿度传感设备、振动传感设备作为减震装置的监测子设备。

减震触发信号为导致减震装置（减震器）发挥减震工作的触发信号，例如风力、建筑振动等。

在本申请的一个实施例中，服务器确定减震触发信号相应的待测减震装置组，具体包括：

首先，服务器根据环境监测设备的监测子设备与各减震装置的预设关联关系，确定减震触发信号对应的若干信号触发位置。其中，信号触发位置对应于第二预定范围内存在预设数量的减震装置的装置设置位置。与预设数量的各减震装置存在关联关系的监测子设备，接收到减震触发信号。

关联关系至少包括设置位置关联、位置联动关联，设置位置关联指的是环境监测子设备所采集的减震触发信号与减震装置进行减震行为存在关联。例如设置位置上存在该关联，在某一高楼，监测子设备设置在高楼外部某一高度采集风力数据，该高度的风力数据能够使得该高度的减震装置A、减震装置B发挥减震行为，那么监测子设备与减震装置A、减震装置B存在关联关系。

信号触发位置可以理解为在建筑物上，减震触发信号能够使若干减震装置进行减震行为，服务器将预设的第二预定范围内这些减震装置的装置设置位置作为信号触发位置。

然后，服务器通过预设聚类算法，从各信号触发位置中，确定处于同一聚类簇的信号触发位置为减震触发位置。

预设聚类算法可以为基于密度的聚类算法（Density-Based Spatial Clusteringof Applications with Noise，DBSCAN），服务器可以通过DBSCAN从信号触发位置中，找出满足领域距离小于一第一预定值且时间间隔小于第二预定值的若干信号触发位置，时间间隔为减震触发信号使减震装置产生减震行为的时间间隔，领域距离为减震装置间的距离。

接着，服务器能够任意选择一个信号触发位置，并找出该信号触发位置所有能够密度可达的所有信号触发位置，并生成聚类簇。服务器可以重复上述步骤，确定所有信号触发位置对应的聚类簇。

随后，服务器将减震触发位置关联的各减震装置，作为待测减震装置组中的减震装置。

也就是说，服务器将同一聚类簇对应的减震装置，作为同一待测减震装置组。

S102，服务器根据减震触发信号及待测减震装置组，匹配相应的声音比对曲线集合。

声音比对曲线集合包括与减震装置的型号相同、工作状态不同的多个历史减震装置，得到的若干工作声音曲线。

在本申请实施例中，服务器根据减震触发信号及待测减震装置组，匹配相应的声音比对曲线集合，具体包括：

服务器对减震触发信号分析，确定减震触发信号的信号触发类型。信号触发类型对应于环境监测设备采集的环境数据（例如风力、振动等）。然后，根据信号触发类型、待测减震装置组中各减震装置的装置基本信息（装置设置的位置坐标、装置型号），从预设数据库中，确定相应的声音比对曲线集合。其中，声音比对曲线集合中的工作声音曲线的横坐标为环境数据、纵坐标为声音强度。

声音比对曲线集合中的工作声音曲线为预先采集的，可以是专家经验得到的工作声音曲线，并存储在预设数据库中。

在本申请实施例中，对减震触发信号分析，确定减震触发信号的信号触发类型，具体包括：

服务器能够确定采集到减震触发信号的检测子设备的设备类型。设备类型包括：声音采集类型、图像采集类型、湿度采集类型。将减震触发信号及设备类型输入预先训练好的信号识别模型，以确定减震触发信号的触发等级、被采集类型为信号触发类型。

信号识别模型可以为神经网络模型，通过若干检测子设备采集的信号样本进行训练得到。

S103，服务器获取减震声音信息。

减震声音信息是通过各减震装置发出的声音得到的。

减震声音信息为设置于减震装置表面或预定近距离的声音传感器，减震装置可能存在消音设备，将声音传感器设置于减震装置表面或预定近距离，可以更好地采集减震装置在减震时产生的声音。声音例如减震装置振动声音、减震装置损坏后的工作声音。

S104，服务器基于减震声音信息及声音比对曲线集合，确定减震装置是否为异常工作状态。

在本申请实施例中，服务器基于减震声音信息及声音比对曲线集合，确定减震装置是否为异常工作状态，具体包括：

服务器筛选减震声音信息中，同一待测减震装置组的若干第一声音信息。第一声音信息为待测减震装置组中，各减震装置的减震声音信息。

服务器根据预设声音识别模型、各第一声音信息及声音比对曲线集合，生成声音预警序列。声音预警序列包括各第一声音信息的声音曲线匹配的各工作声音曲线对应的曲线权重。曲线权重用于表征工作状态的状态分级。

曲线权重例如：0.1、0.2、0.3……，状态分级指的是各曲线权重对应工作状态的一个级别，例如0.4对应正常工作，0.7对应减震装置发生异常，另外，异常可以分为多个等级，不同状态分级与曲线权重的对应关系可以由专家经验得到。

服务器根据预设声音识别模型、各第一声音信息及声音比对曲线集合，生成声音预警序列，具体包括：

首先，服务器将第一声音信息输入声音识别模型。声音识别模型为预先训练完成的多通道卷积神经网络模型。多通道卷积神经网络模型的每个通道的权重是基于对数梅尔谱图特征对声音频率随机抽样得到的。然后，通过声音识别模型，确定第一声音信息的声音类别（输出声音类别标签）及类别概率（各声音类别标签对应的概率）。并确定声音类别为减震装置的运行声音，且类别概率大于第一预设阈值的声音曲线。计算声音曲线与声音比对曲线集合中的各工作声音曲线的曲线相似度。确定曲线相似度大于第二预设阈值的工作声音曲线及其曲线权重，以根据曲线权重，生成声音预警序列。

曲线相似度可以通过计算两条曲线的余弦相似度得到，上述第一预设阈值与第二预设阈值为用户预先设定的，本申请对此不作具体限定。

服务器在确定减震装置产生的声音曲线，与声音比对曲线集合中的至少一条曲线的曲线相似度大于第二预设阈值的情况下，按照待测减震装置组中减震装置的由近及远位置排序，将声音比对曲线集合的工作声音曲线的曲线权重，排序为声音预警序列。

在声音预警序列的各曲线权重均小于预设值的情况下，确定减震装置为正常工作状态。

在声音预警序列中，至少一个曲线权重大于预设值的情况下，将曲线权重大于预设值的减震装置，作为待定异常装置。

服务器根据待测减震装置组中密度相连关系，依次确定待定异常装置的各关联减震装置，并生成关联装置序列。密度相连关系生成的关联装置序列可以理解为某一减震装置x，由位置的近及远生成减震装置的关联装置序列。

然后，服务器根据关联装置序列对应的曲线权重及相应的声音曲线，生成异常判定序列组，以根据异常判定序列组，确定减震装置是否为异常工作状态。异常判定序列组包括：第一序列、第二序列。第一序列根据关联装置序列对应的曲线权重生成。第二序列根据关联装置序列相应的声音曲线生成。

服务器根据关联装置序列对应的曲线权重及相应的声音曲线，生成异常判定序列组，以根据异常判定序列组，确定减震装置是否为异常工作状态，具体包括：

服务器按照关联装置序列的排列顺序，生成第一序列。计算关联装置序列相应的声音曲线与待定异常装置的声音曲线的曲线相似度，以将得到的各曲线相似度，生成第二序列。然后，将第一序列及第二序列输入预设匹配模型，确定减震装置是否为异常工作状态。预设匹配模型为通过若干信号触发类型对应的待测减震装置组的声音曲线样本训练得到。

S105，服务器在减震装置为异常工作状态的情况下，生成减震预警信息，将减震预警信息发送至相应的管理终端。

在本申请实施例中，管理终端可以是手机、电脑等设备，在建筑物空间内，管理终端可以由以下实施例进行确定。

具体地，在减震装置为异常工作状态的情况下，获取相应的振动采集设备的振动信号。确定振动信号生成的声音曲线，是否与相应的减震声音信息中的声音曲线匹配。确定振动信号生成的声音曲线与相应的减震声音信息中的声音曲线匹配的情况下，生成减震预警信息。

也就是说，在减震装置表面设置有振动采集设备，用于在通过声音确定减震装置为异常工作状态的情况下，进一步通过振动信号对应的声音曲线，确定是否发生的异常工作状态。

由于某些情况下的噪声，由外界传入声音传感设备，通过振动传感设备的振动信号，可以进一步确定异常工作状态是否存在。

在减震装置为异常工作状态的情况下，生成减震预警信息，将减震预警信息发送至相应的管理终端，具体包括：

服务器根据异常工作状态，确定异常工作状态对应的减震装置的状态修复时长。

状态修复时长为用户预设的，异常工作状态的状态分级对应有不同状态修复时长。服务器根据异常减震装置的所处位置、异常工作状态的异常发生时间及状态修复时长，从若干管理终端中，筛选相应的修复管理终端，并向修复管理终端发送减震预警信息。修复管理终端对应管理人员在预设时间内抵达异常减震装置的所处位置且能够修复异常减震装置。

管理终端对应的管理人员存在多个，并可能处于不同位置，为提高减震装置的异常处理效率，可以选择距离异常减震装置最近或抵达异常减震装置最快的至少一个管理终端，进行发送减震预警信息。

通过上述方案，可以便捷且及时地进行建筑减震装置的状态监测，减少人力成本，无需人力资源进行定期查检建筑减震装置。

图2为本申请实施例提供的一种用于建筑减震装置的状态监测设备200，如图2所示，该设备包括：

至少一个处理器201；以及，与至少一个处理器201通信连接的存储器202。其中，存储器202存储有可被至少一个处理器201执行的指令，指令被至少一个处理器201执行，以使至少一个处理器201能够：

接收来自环境监测设备的减震触发信号，并确定减震触发信号相应的待测减震装置组。其中，环境监测设备设置于待测减震装置组所处减震建筑物的第一预定范围，并用于采集触发待测减震装置组中各减震装置工作的减震触发信号。根据减震触发信号及待测减震装置组，匹配相应的声音比对曲线集合。声音比对曲线集合包括与减震装置的型号相同、工作状态不同的多个历史减震装置，得到的若干工作声音曲线。获取减震声音信息。减震声音信息是通过各减震装置发出的声音得到的。基于减震声音信息及声音比对曲线集合，确定减震装置是否为异常工作状态。在减震装置为异常工作状态的情况下，生成减震预警信息，将减震预警信息发送至相应的管理终端。

本申请中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于设备实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

本申请实施例提供的设备与方法是一一对应的，因此，设备也具有与其对应的方法类似的有益技术效果，由于上面已经对方法的有益技术效果进行了详细说明，因此，这里不再赘述设备的有益技术效果。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (7)

1.一种用于建筑减震装置的状态监测方法，其特征在于，所述方法包括：

接收来自环境监测设备的减震触发信号，并确定减震触发信号相应的待测减震装置组；其中，所述环境监测设备设置于所述待测减震装置组所处减震建筑物的第一预定范围，并用于采集触发所述待测减震装置组中各减震装置工作的减震触发信号；

根据所述减震触发信号及所述待测减震装置组，匹配相应的声音比对曲线集合；所述声音比对曲线集合包括与所述减震装置的型号相同、工作状态不同的多个历史减震装置，得到的若干工作声音曲线；

获取减震声音信息；所述减震声音信息是通过各所述减震装置发出的声音得到的；

基于所述减震声音信息及所述声音比对曲线集合，确定所述减震装置是否为异常工作状态；

在所述减震装置为所述异常工作状态的情况下，生成减震预警信息，将所述减震预警信息发送至相应的管理终端；

其中，接收来自环境监测设备的减震触发信号，并确定减震触发信号相应的待测减震装置组，具体包括：

根据所述环境监测设备的监测子设备与各所述减震装置的预设关联关系，确定所述减震触发信号对应的若干信号触发位置；其中，所述信号触发位置对应于第二预定范围内存在预设数量的减震装置的装置设置位置；与所述预设数量的各减震装置存在所述关联关系的监测子设备，接收到所述减震触发信号；

通过预设聚类算法，从各所述信号触发位置中，确定处于同一聚类簇的信号触发位置为减震触发位置；

将所述减震触发位置关联的各所述减震装置，作为所述待测减震装置组中的减震装置；

其中，根据所述减震触发信号及所述待测减震装置组，匹配相应的声音比对曲线集合，具体包括：

对所述减震触发信号分析，确定所述减震触发信号的信号触发类型；所述信号触发类型对应于所述环境监测设备采集的环境数据；

根据所述信号触发类型、所述待测减震装置组中各减震装置的装置基本信息，从预设数据库中，确定相应的声音比对曲线集合；其中，所述声音比对曲线集合中的工作声音曲线的横坐标为环境数据、纵坐标为声音强度；

其中，基于所述减震声音信息及所述声音比对曲线集合，确定所述减震装置是否为异常工作状态，具体包括：

筛选所述减震声音信息中，同一所述待测减震装置组的若干第一声音信息；

根据预设声音识别模型、各所述第一声音信息及所述声音比对曲线集合，生成声音预警序列；所述声音预警序列包括各所述第一声音信息的声音曲线匹配的各所述工作声音曲线对应的曲线权重；所述曲线权重用于表征工作状态的状态分级；

在所述声音预警序列的各所述曲线权重均小于预设值的情况下，确定所述减震装置为正常工作状态；

在所述声音预警序列中，至少一个所述曲线权重大于所述预设值的情况下，将所述曲线权重大于所述预设值的所述减震装置，作为待定异常装置；

根据所述待测减震装置组中密度相连关系，依次确定所述待定异常装置的各关联减震装置，并生成关联装置序列；

根据所述关联装置序列对应的曲线权重及相应的声音曲线，生成异常判定序列组，以根据所述异常判定序列组，确定所述减震装置是否为异常工作状态；所述异常判定序列组包括：第一序列、第二序列；所述第一序列根据所述关联装置序列对应的曲线权重生成；所述第二序列根据所述关联装置序列相应的声音曲线生成。

2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，根据所述关联装置序列对应的曲线权重及相应的声音曲线，生成异常判定序列组，以根据所述异常判定序列组，确定所述减震装置是否为异常工作状态，具体包括：

按照所述关联装置序列的排列顺序，生成所述第一序列；

计算所述关联装置序列相应的声音曲线与所述待定异常装置的声音曲线的曲线相似度，以将得到的各所述曲线相似度，生成所述第二序列；

将所述第一序列及所述第二序列输入预设匹配模型，确定所述减震装置是否为异常工作状态；所述预设匹配模型为通过若干信号触发类型对应的待测减震装置组的声音曲线样本训练得到。

3.根据权利要求1所述方法，其特征在于，根据预设声音识别模型、各所述第一声音信息及所述声音比对曲线集合，生成声音预警序列，具体包括：

将所述第一声音信息输入所述声音识别模型；所述声音识别模型为预先训练完成的多通道卷积神经网络模型；所述多通道卷积神经网络模型的每个通道的权重是基于对数梅尔谱图特征对声音频率随机抽样得到的；

通过所述声音识别模型，确定所述第一声音信息的声音类别及类别概率；

确定所述声音类别为所述减震装置的运行声音，且所述类别概率大于第一预设阈值的声音曲线；

计算所述声音曲线与所述声音比对曲线集合中的各工作声音曲线的曲线相似度；

确定所述曲线相似度大于第二预设阈值的工作声音曲线及其曲线权重，以根据所述曲线权重，生成所述声音预警序列。

4.根据权利要求1所述方法，其特征在于，对所述减震触发信号分析，确定所述减震触发信号的信号触发类型，具体包括：

确定采集到所述减震触发信号的检测子设备的设备类型；所述设备类型包括：声音采集类型、图像采集类型、湿度采集类型；

将所述减震触发信号及所述设备类型输入预先训练好的信号识别模型，以确定所述减震触发信号的触发等级、被采集类型为信号触发类型。

5.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述方法还包括：

在所述减震装置为所述异常工作状态的情况下，获取相应的振动采集设备的振动信号；

确定所述振动信号生成的声音曲线，是否与相应的所述减震声音信息中的声音曲线匹配；

若是，生成所述减震预警信息。

6.根据权利要求1所述方法，其特征在于，在所述减震装置为所述异常工作状态的情况下，生成减震预警信息，将所述减震预警信息发送至相应的管理终端，具体包括：

根据所述异常工作状态，确定所述异常工作状态对应的所述减震装置的状态修复时长；

根据异常减震装置的所处位置、所述异常工作状态的异常发生时间及所述状态修复时长，从若干管理终端中，筛选相应的修复管理终端，并向所述修复管理终端发送所述减震预警信息；所述修复管理终端对应管理人员在预设时间内抵达所述异常减震装置的所处位置且能够修复所述异常减震装置。

7.一种用于建筑减震装置的状态监测设备，其特征在于，所述设备包括：

至少一个处理器；以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够：

接收来自环境监测设备的减震触发信号，并确定减震触发信号相应的待测减震装置组；其中，所述环境监测设备设置于所述待测减震装置组所处减震建筑物的第一预定范围，并用于采集触发所述待测减震装置组中各减震装置工作的减震触发信号；

根据所述减震触发信号及所述待测减震装置组，匹配相应的声音比对曲线集合；所述声音比对曲线集合包括与所述减震装置的型号相同、工作状态不同的多个历史减震装置，得到的若干工作声音曲线；

获取减震声音信息；所述减震声音信息是通过各所述减震装置发出的声音得到的；

基于所述减震声音信息及所述声音比对曲线集合，确定所述减震装置是否为异常工作状态；

在所述减震装置为所述异常工作状态的情况下，生成减震预警信息，将所述减震预警信息发送至相应的管理终端；

其中，接收来自环境监测设备的减震触发信号，并确定减震触发信号相应的待测减震装置组，具体包括：

根据所述环境监测设备的监测子设备与各所述减震装置的预设关联关系，确定所述减震触发信号对应的若干信号触发位置；其中，所述信号触发位置对应于第二预定范围内存在预设数量的减震装置的装置设置位置；与所述预设数量的各减震装置存在所述关联关系的监测子设备，接收到所述减震触发信号；

通过预设聚类算法，从各所述信号触发位置中，确定处于同一聚类簇的信号触发位置为减震触发位置；

将所述减震触发位置关联的各所述减震装置，作为所述待测减震装置组中的减震装置；

其中，根据所述减震触发信号及所述待测减震装置组，匹配相应的声音比对曲线集合，具体包括：

对所述减震触发信号分析，确定所述减震触发信号的信号触发类型；所述信号触发类型对应于所述环境监测设备采集的环境数据；

根据所述信号触发类型、所述待测减震装置组中各减震装置的装置基本信息，从预设数据库中，确定相应的声音比对曲线集合；其中，所述声音比对曲线集合中的工作声音曲线的横坐标为环境数据、纵坐标为声音强度；

其中，基于所述减震声音信息及所述声音比对曲线集合，确定所述减震装置是否为异常工作状态，具体包括：

筛选所述减震声音信息中，同一所述待测减震装置组的若干第一声音信息；

根据预设声音识别模型、各所述第一声音信息及所述声音比对曲线集合，生成声音预警序列；所述声音预警序列包括各所述第一声音信息的声音曲线匹配的各所述工作声音曲线对应的曲线权重；所述曲线权重用于表征工作状态的状态分级；

在所述声音预警序列的各所述曲线权重均小于预设值的情况下，确定所述减震装置为正常工作状态；

在所述声音预警序列中，至少一个所述曲线权重大于所述预设值的情况下，将所述曲线权重大于所述预设值的所述减震装置，作为待定异常装置；

根据所述待测减震装置组中密度相连关系，依次确定所述待定异常装置的各关联减震装置，并生成关联装置序列；

根据所述关联装置序列对应的曲线权重及相应的声音曲线，生成异常判定序列组，以根据所述异常判定序列组，确定所述减震装置是否为异常工作状态；所述异常判定序列组包括：第一序列、第二序列；所述第一序列根据所述关联装置序列对应的曲线权重生成；所述第二序列根据所述关联装置序列相应的声音曲线生成。

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