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基于深度学习的桥梁健康监测数据有效性分析

2021-03-15梁宗保纳守勇马天立

关键词:桥梁有效性结构

梁宗保,柴 洁, 纳守勇,马天立,唐 玉

(1. 重庆交通大学 信息科学与工程学院,重庆 400074; 2. 重庆忠万高速公路有限公司,重庆 401147)

0 引 言

建立四通八达的现代化交通网,大力发展交通运输事业,对发展国民经济,促进文化交流和巩固国防等方面都具有非常重要的作用。桥梁是交通的重要组成部分,桥梁安全问题是在役桥梁的核心问题。通过桥梁结构健康监测系统可以实时了解桥梁结构状态,对桥梁进行有效维护,延长桥梁的使用寿命。

桥梁结构健康监测系统包含信息获取与安全评价两个环节[1],信息获取环节以多种类型的传感器及相关仪器组成的硬件系统为主。桥梁结构健康监测系统中数据有效性问题大多是由信息获取环节的硬件设备造成的。监测设备出现故障,无法为后续的安全评价提供正确的原始信息,从而对评价结果产生严重影响,导致桥梁结构事故预兆的漏报或误报。因此,传感器采集的原始信息有效性问题是桥梁结构健康监测系统面临的重大科学技术问题。

国内外相关研究都集中在异常数据分析、桥梁安全评估等方面,对桥梁结构健康监测数据有效性分析的研究较少。胡顺仁等[2]采用主成分分析法,结合关联稳态模型分析,通过统计过程控制限和T2控制限的计算发现失效数据点;黄晓微等[3]提出了一种基于K最近邻的传感器有效度算法,并将该算法应用于攀枝花倮果大桥健康监测系统的挠度数据分析;袁慎芳等[4]利用超球面一类支持向量机,结合核主成分分析,成功识别常规监测数据和特殊事件数据。……

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