基于神经网络的桥梁健康监测与预警平台研究

近年来,随着中国基建事业的大力发展,公路桥梁数量与规模不断扩大,随之而来生成了海量监测数据,桥梁健康监测平台作为数据的持有者,在桥梁数据的有效利用方面还有很大提升空间.因此,为了提高桥梁数据的利用率,缓解平台面临的数据灾难问题,实现了一种基于神经网络的桥梁健康监测与预警平台.该平台不仅拥有数据采集、传输、持久化等功能,...     

桥梁长期健康监测中状况评估专家系统的研究

本文利用桥梁健康监测的实时数据,结合状态评估理论和人工智能技术,进行武汉长江二桥桥梁健康状态评估专家系统的工程应用研究,为大桥的管理养护和维修提供科学决策具有重要的理论意义和工程实用价值。同时研究也为该领域建立实用化的桥梁健康监测智能综合评估系统提供了参考。     

基于桥梁健康监测的数据库系统设计研究

OLAP是数据仓库的一个最典型的应用，它能够展现多维数据视图。同时，还提供了较直观的多维分析操作，使得能够多角度、多层次地观察数据仓库中的数据。介绍了OLAP技术的特征和概念，分析研究了运用ADOMD建立OLAP数据仓库，运用Java Bean构建数据库远程管理系统的关键技术，并以某大型斜拉桥的长期健康监测数据系统为研究背景，给出了桥梁健康监测数据库系统的设计方案。     

基于小波神经网络监测刀具状态的研究

针对切削过程中振动信号和AE信号的特点，提出一种基于小波分析和BP神经网络的刀具磨损监测系统。该系统能融合振动和AE信号的特征，描述信号特征与刀具状态的非线性关系，以此识别刀具状态。试验表明基于小波神经网络的刀具磨损状态监剩系统是有效的。     

基于小波神经网络观测器的故障监测

首先针对一类Lipschitz非线性系统构造了实用稳定的故障观测器,然后研究如何有限神经元小波神经网络实现上述观测器,并通过数值结果验证了其在故障监测中的有效性。     

基于时频分析方法的桥梁结构健康监测系统

桥梁的振动信号作为反映桥梁结构健康状况的重要指标,具有非线性、非平稳特点.时烦分析方法是非平稳信号处理的重要分支,该方法利用时间和频率的联合函数来表示非平稳信号,并进行分析和处理.本文针对杭州下沙大桥桥梁结构健康监测系统采集的振动信号,分别利用小波分析和HHT方法进行多尺度分解、去噪与重构,并对两种时频分析方法进行比较...     

基于桥梁健康监测的数据库系统设计研究

OLAP是数据仓库的一个最典型的应用,它能够展现多维数据视图。同时,还提供了较直观的多维分析操作,使得能够多角度、多层次地观察数据仓库中的数据。介绍了OLAP技术的特征和概念,分析研究了运用ADO MD建立OLAP数据仓库,运用JavaBean构建数据库远程管理系统的关键技术,并以某大型斜拉桥的长期健康监测数据系统为研究背景,给出了桥梁健康监测数据库系统的设计方案。     

基于桥梁健康监测的传感器优化布设

为了利用尽可能少的传感器,来获取最可靠及最全面的桥梁健康状况信息,必须对传感器进行最优布设,从而实现对结构状态改变信息的最优采集.实验结果表明:本文所提出的方案能够迅速有效地从一个自由度复杂的结构模型中,选择出最优的传感器布设位置.     

基于BIM的桥梁健康监测系统的设计与实现

文章针对梁式桥梁,根据《CJJ 99-2017城市桥梁养护技术标准》,设计了基于BIM的桥梁健康监测系统,描述了系统的结构层次设计、功能设计、数据库设计的主要内容,并运用Mybatis、ECharts等技术实现了对桥梁健康监测系统的开发.     

基于无线传感器网络的桥梁结构健康监测系统研究

随着通信技术、传感器技术的发展,新型的桥梁健康监测技术不断涌现。基于无线传感器网络的桥梁结构健康监测是将无线传感器网络技术与结构健康监测相结合,应用频率法通过加速度传感器测得一段时间内的桥梁拉索张力,经过无线传感器网络将数据传输到监测平台,从而达到对桥梁健康状况的监测。     

传感器在桥梁健康监测中的优化布设研究

介绍了传感器最优布设在桥梁健康监测中的应用研究,提出了一整套传感器优化布设的方案。试验结果表明:本方案能够迅速有效地从一个自由度复杂的结构模型中选择出最优的传感器布设位置。     

基于遗传算法的小波神经网络

介绍小波神经网络的基本原理.利用遗传算法来优化小波神经网络,达到提高逼近精度,简化网络结构,提高收敛速度的目的.通过实验将其与传统的小波神经网络进行比较,证实前者具有更优的网络结构,更高的逼近精度.     

基于蓝牙传感器网络技术的桥梁健康监测系统

传感器之间的通信一直受到有线连接和各种无线通信协议的限制。运用一种随处可见并成本低廉的无线通信技术建立传感器区域网络(SANs)将加速传感器技术的进一步发展。自身有着很多优点的蓝牙作为一种世界广泛认可的标准,对于SANs是可行的选择。围绕蓝牙技术提出了一种方法构建由固定无线传感器组成的传感器网络,用于桥梁的健康监测;提出了拓扑组成方案,并对不同传感器信息的传递以及链接能量的问题进行了探讨。     

基于小波理论的神经网络模型构造

小波神经网络是由小波分析理论与神经网络理论结合而成的一种神经网络 ,一般来说 ,小波分析与神经网络的结合有两种不同的方式 ,即辅助式结合 (松散式结合 )方式和嵌套式结合 (紧致式结合 )方式。分别对这两种结合方式作了详细描述 ,并且给出了不同结合方式下的各种小波神经网络模型以及相应的学习算法。     

改进的小波神经网络在桥梁损伤中的预测研究

提出基于BP算法的小波神经网络改进算法。仿真结果表明它避免了BP 神经网络结构设计的盲目性和局部最优等非线性优化问题,简化了训练,具有较强的函数学习能力和推广能力。该算法成功应用于桥梁损伤预测,具有广泛的应用前景。     

基于小波神经网络的齿轮箱故障诊断研究

论述了小波神经网络的系统结构及算法,并根据齿轮振动信号的频域变化特征,提取特征向量作为输入,利用小波神经网络建立特征向量与故障模式之间的映射关系,建立了基于该算法的齿轮故障诊断模型。仿真结果表明：与传统的BP神经网络相比,该模型显著缩短了训练时间。该小波神经网络进行机械故障诊断是有效的。     

基于数据流的桥梁健康监测海量数据处理

采用数据流的滑动窗口技术,建立了一种基于数据流滑动窗口的桥梁健康监测系统数据处理及存储模型,进行了基于数据流的桥梁健康监测数据处理的研究.桥梁健康监测是对桥梁结构进行实时监控和结构状态的智能化评估.这对确保桥梁的运营安全及早发现桥梁病害,对延长桥梁的使用寿命起着积极的作用.基于数据流的滑动窗口技术,对传感器采集的数据进...     

基于软总线的分布式桥梁健康监测系统研究

对桥梁的健康状况进行实时监测和长期统计分析具有重要的意义;为了降低一个城市多座桥梁设施的监控维护成本,提高监控能力,对多座桥梁实施松耦合分布式集中监控是一个可行的途径;但目前已建立的单一桥梁健康监测系统采用了不同的监控技术和网络结构,直接通过某种硬件设备适配实现互联,难度高且代价大;在桥梁健康监测系统中引入工业控制软总线,利用软总线平台实现各种不同桥梁现场子系统的分布式接入和集中监控,突破了传统的单一专用桥梁监测系统和目前基于标准网络接口的远程专用桥梁健康监测系统,可节约运行维护成本,提高监控效率和性能;目前,国内外这方面的应用研究处于起步试验阶段.     

基于小波神经网络的抄纸过程建模仿真研究

抄纸过程中水分定量控制是一种复杂的多变量耦合过程.它具有大滞后、非线性、时变、不确定等特性,因此一般采用常规方法很难准确建立其数学模型.神经网络是一种很好的非线性数学模型,运用多输入多输出的小波神经网络对抄纸过程中水分定量控制进行数学建模,并在小波神经的嘲络训练过程中采用了两种训练方法,加快了训练速度.结果表明,小波神经网络输出值与实际模型输出值的误差在允许范围内,可以很好的逼近抄纸过程的数学模型.     

基于小波神经网络的非线性系统建模研究

研究了用小波神经网络对非线性系统进行建模问题。提出了用带遗忘因子的最小二乘法训练网络的权值,利用递推预报误差算法训练伸缩因子和平移因子的交互辩识算法。仿真结果证明了算法的有效性。