基于振动-变形-预测融合的地铁隧道保护区段监测方法
摘要文本
本发明公开了一种基于振动‑变形‑预测融合的地铁隧道保护区段监测方法，所述方法通过采集φ‑OTDR分布式光纤振动信号，采取差异性分析和相关性分析的特征筛选降维方法以及基于空间相关性的信号融合特征修正算法，完成特征计算值融合修正，利用Ad‑BP识别地铁隧道保护区段违规施工区域作为判定区域；提取判定区域BOTDA应变监测信息，利用应变向量夹角转换算法与阈值进行结构状态诊断；为进一步预测违规施工引起隧道结构的应变值，提出堆叠式自编码器联合深度神经网络对结构变形应变值进行预测。该方法可精准提取异常扰动信息特征并对隧道结构安全状态进行诊断，以排除地铁保护区内异常扰动带来的安全隐患，从而保障地铁的运营安全。 来源：百度马 克 数据网
申请人信息
- 申请人:黑龙江省龙建路桥第一工程有限公司; 哈尔滨工业大学; 黑龙江省公路建设中心; 哈工(青岛)交通智能装备科技有限公司
- 申请人地址:150000 黑龙江省哈尔滨市松北区松北大道90号
- 发明人: 黑龙江省龙建路桥第一工程有限公司; 哈尔滨工业大学; 黑龙江省公路建设中心; 哈工(青岛)交通智能装备科技有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 基于振动-变形-预测融合的地铁隧道保护区段监测方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311505734.0 |
| 申请日 | 2023/11/13 |
| 公告号 | CN117609913A |
| 公开日 | 2024/2/27 |
| IPC主分类号 | G06F18/2433 |
| 权利人 | 黑龙江省龙建路桥第一工程有限公司; 哈尔滨工业大学; 黑龙江省公路建设中心; 哈工(青岛)交通智能装备科技有限公司 |
| 发明人 | 史伟鉴; 刘洋; 杨建星; 姜在阳; 陈秀艳 |
| 地址 | 黑龙江省哈尔滨市松北区松北大道90号; 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号; 黑龙江省哈尔滨市南岗区中山路112号; 山东省青岛市黄岛区(原开发区灵山卫街道办事处东岳东路1179号) |
专利主权项内容
1.一种基于振动-变形-预测信息融合的地铁隧道保护区段违规施工监测方法，其特征在于所述方法包括如下步骤：步骤一：采集地铁隧道-OTDR系统产生的振动信号并进行数据处理与小波阈值降噪，基于处理后的振动信号进行多维度特征提取，采用差异性与相关性联合分析方法实现特征降维；步骤二：提出基于距离-概率分布相关可信度权重的修正特征计算值提取方法，利用地铁隧道空间相关性特点进行相邻测点信息融合，实现空间相关性信号特征的融合修正；构建基于修正特征计算值的Ad-BP违规施工作业识别分类模型，完成振动事件的识别；步骤三：提出基于振动-变形信息融合方法，以步骤二识别到振动事件隧道区段中点位置作为变形判定区段，构建地铁隧道结构应变向量夹角转换算法；利用k倍结构变形95％判定因子阈值方法，基于该阈值对判定区段结构变形情况进行诊断；步骤四：基于堆叠式自编码器联合深度神经网络SDAE-DNN构建隧道健康状态应变向量夹角重构模型，通过深度神经网络特征学习方法构建SDAE-DNN预测模型；基于步骤三95％-k阈值方法对预测信息进行结构应变向量夹角的预测值判定，实现基于振动-变形-预测信息融合的地铁隧道监测方法。。微信公众号