本发明涉及桥梁安全监测技术领域，特别涉及基于传感器网络的桥梁安全监测系统。
背景技术：
近年来，我国经济和社会的高速发展推动了桥梁工程的建设，桥梁工程的数目不断增加，广泛应用于社会生活中。桥梁的健康安全状况的监测是一个意义重大的工作。现有的桥梁健康安全状况的监测方法为对桥梁的个别位置设置监测仪、传感器进行监视测量，发现问题针对性地进行解决，虽然这样的方法能“救急”，但是，智能化低下，而且不能全面的反映出桥梁的安全状况。
技术实现要素：
本发明解决的技术问题是：现有的桥梁健康安全状况监测手段智能化低下，不能全面反映桥梁的安全状况。
本发明解决其技术问题的解决方案是：基于传感器网络的桥梁安全监测系统，包括：传感器网络、神经网络模块，所述传感器网络的网络输出端与所述神经网络模块的输入端连接，所述传感器网络用于采集包括：桥梁所处环境中的环境参数，桥梁结构性能参数；所述神经网络模块以所述环境参数、桥梁结构性能参数作为学习样本，学习得到桥梁安全状况的评估值；所述环境参数包括：桥梁所在位置的风速、风向、温度、湿度，地表的震动频率，所述桥梁结构性能参数包括：桥墩的静态位置、动态位置、沉降幅度、倾斜角度、位移，桥面的振动频率、冲击量，铁索的机械导纳、模态参数。
进一步，所述传感器网络包括：传感器节点，转发节点，汇集节点，传感器节点连接传感器，所述传感器节点的输出端与所述转发节点的输入端连接，所述转发节点的输出端与汇集节点的输入端连接，所述汇集节点的输出端与所述神经网络模块的输入端连接，所述传感器节点用于将传感器传输过来的数据进行打包处理，所述转发节点用于将传感器节点传输过来的数据包进行融合和转发。
进一步，所述传感器包括：风速传感器、风向传感器、振动频率传感器、温度传感器、湿度传感器、倾角仪、gps/bd/gnss位移传感器、沉降幅度传感器、索力传感器。
进一步，所述传感器网络的节点之间通过无线连接。
进一步，所述神经网络模块为bp神经网络模块。
本发明的有益效果是：本发明创造利用传感器网络对桥梁所处环境中的环境参数，桥梁结构性能参数进行采集，并通过神经网络模块对采集的数据进行训练，学习得到桥梁安全状况的评估值，通过评估值可桥梁进行智能化的监测，全面反映桥梁的安全状况。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单说明。显然，所描述的附图只是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例，本领域的技术人员在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他设计方案和附图。
图1是本发明创造的桥梁安全监测系统的结构图。
具体实施方式
以下将结合实施例和附图对本发明的构思、具体结构及产生的技术效果进行清楚、完整地描述，以充分地理解本发明的目的、特征和效果。显然，所描述的实施例只是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例，基于本发明的实施例，本领域的技术人员在不付出创造性劳动的前提下所获得的其他实施例，均属于本发明保护的范围。另外，文中所提到的所有联接/连接关系，并非单指构件直接相接，而是指可根据具体实施情况，通过添加或减少联接辅件，来组成更优的联接结构。本发明创造中的各个技术特征，在不互相矛盾冲突的前提下可以交互组合。
实施例1，参考图1，基于传感器网络的桥梁安全监测系统，包括：传感器网络、神经网络模块，所述传感器网络的网络输出端与所述神经网络模块的输入端连接，所述传感器网络用于采集包括：桥梁所处环境中的环境参数，桥梁结构性能参数；所述神经网络模块以所述环境参数、桥梁结构性能参数作为学习样本，学习得到桥梁安全状况的评估值；所述传感器网络包括：多个传感器节点，多个转发节点，汇集节点，传感器节点都连接传感器，所述传感器包括：风速传感器、风向传感器、振动频率传感器、温度传感器、湿度传感器、倾角仪、gps/bd/gnss位移传感器、沉降幅度传感器、索力传感器。所述传感器节点的输出端与所述转发节点的输入端连接，所述转发节点的输出端与汇集节点的输入端连接，所述汇集节点的输出端与所述神经网络模块的输入端连接，所述传感器节点用于将传感器传输过来的数据进行打包处理，所述转发节点用于将传感器节点传输过来的数据包进行融合和转发。
所述风速传感器、风向传感器可用于采集桥梁所在位置的风速、风向参数；所述温度传感器、湿度传感器可用于采集桥梁所在位置的温度、湿度参数；所述振动频率传感器可用于采集桥梁所在位置的地表的震动频率参数，桥面的振动频率、冲击量参数；所述倾角仪可用于采集桥墩的倾斜角度参数；所述gps/bd/gnss位移传感器可用于采集桥墩的静态位置、动态位置、位移参数；所述沉降幅度传感器可用于采集桥墩的沉降幅度参数；所述索力传感器可用于采集铁索的机械导纳、模态参数。
所述神经网络模块以所述汇集节点传输过来的数据作为训练样本，以cjj99-2003《城市桥梁养护技术规范》得到的评价值作为目标值，学习得到所述桥梁安全状况的评估值；其中，神经网络模块的训练和建立过程为现有技术，这里就不详细描述了。作为优化，所述神经网络模块为bp神经网络模块。
作为优化，所述传感器网络的节点之间通过无线连接。
本发明创造利用传感器网络对桥梁所处环境中的环境参数，桥梁结构性能参数进行采集，并通过神经网络模块对采集的数据进行训练，学习得到桥梁安全状况的评估值，通过评估值可桥梁进行智能化的监测，全面反映桥梁的安全状况。
以上对本发明的较佳实施方式进行了具体说明，但本发明创造并不限于所述实施例，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可做出种种的等同变型或替换，这些等同的变型或替换均包含在
本技术：
权利要求所限定的范围内。