一种基于MEMS边缘计算的桥梁损伤检测方法

本发明涉及桥梁损伤检测，尤其涉及一种基于mems边缘计算的桥梁损伤检测方法。

背景技术：

1、目前为止在桥梁上布置传感器来采集振动数据，并对桥梁状态进行判断还存在以下问题，数据不能有效存储、多传感器加重网络传输压力的问题，同时容易受天气条件影响，人为鉴别桥梁模态的鉴别精度低，不能做到实时检测，需要耗费大量人力资源等。

技术实现思路

1、本发明提供一种基于mems边缘计算的桥梁损伤检测方法，以克服上述技术问题。

2、一种基于mems边缘计算的桥梁损伤检测方法，包括，

3、步骤一、确定桥梁上mems传感器的安装位置集合并进行安装，存储所有mems传感器获取的桥梁加速度数据集合并表示为第一数据集，

4、步骤二、存储第一数据集并进行可视化，根据可视化的第一数据集进行桥梁异常判断并进行报警，

5、步骤三、基于路缘智能体对第一数据集进行预处理，根据预处理后的第一数据集进行边缘计算，所述基于路缘智能体对第一数据集进行预处理包括根据获取第一数据集，对第一数据集进行滤波处理和去噪处理，所述根据预处理后的第一数据集进行边缘计算包括根据预处理后的第一数据集计算加速度角度，根据加速度角度计算静挠度，对预处理后的第一数据集进行快速傅立叶变换并表示为第二数据集，根据第二数据集计算动挠度，根据静挠度和动挠度计算位移冲击系数，

6、步骤四、根据第二数据集构建桥梁的频次图像集合，根据桥梁频次图像所对应位移冲击系数对桥梁频次图像进行分类并对损伤状态进行标记，获取标记后的频次图像集合并表示为训练集，构建一维卷积神经网络，根据训练集对一维卷积神经网络进行训练，根据训练后的一维卷积神经网络对待分类的桥梁频次图像进行分类并获取损伤状态。

7、优选地，所述存储所有mems传感器获取的桥梁加速度数据集合并表示为第一数据集包括分别获取mems传感器所采集的桥梁加速度数据集合，根据iic总线将桥梁加速度数据集合分别传输至不同的mcu上，通过不同的mcu对桥梁加速度数据集合进行处理，利用uart总线将处理后的桥梁加速度数据集合从不同的mcu上传输至树莓派主控，将树莓派主控中存储的数据表示为第一数据集。

8、优选地，所述一维卷积神经网络的损失函数根据公式(1)进行表示，

9、h(x)=h1(x)+λh2(x)    (1)

10、

11、

12、其中，wi代表当前轮次的权重，pi代表预测频次图像的模态类型的概率值，yi代表模态所属的类型，yi∈{0，1}，当yi＝1时，当前模态为真实模态；反之则为虚假模态，vjm代表种类区间内的序列数，||pij-pim||2表示真实模态和虚假模态概率值差的二范数式，λ为超参数。

13、优选地，所述步骤二包括将第一数据集通过python转化为influx行协议数据，将influx行协议数据送入influxdb数据库进行数据存储，根据dashboards对influxdb数据库中的数据进行可视化，判断可视化界面中加速度振幅是否异常并进行报警。

14、优选地，所述根据静挠度和动挠度计算位移冲击系数为根据公式(4)计算位移冲击系数，

15、

16、其中，yx表示相对挠度，yi表示动挠度，ys表示静挠度，μ表示位移冲击系数。

17、本发明提供一种基于mems边缘计算的桥梁损伤检测方法，通过直接从桥梁的加速度信号中提取桥梁的振动频率并构建频次图像，而不是传统方法所用的从桥梁形变量人手来获取振动频率，同时利用边缘计算技术缓解多传感器带来的网络压力，构建了一维卷积神经网络对桥梁的模态状况进行识别，提高了桥梁健康监测的效率和质量。

技术特征：

1.一种基于mems边缘计算的桥梁损伤检测方法，其特征在于，包括，

2.根据权利要求1所述的一种基于mems边缘计算的桥梁损伤检测方法，其特征在于，所述存储所有mems传感器获取的桥梁加速度数据集合并表示为第一数据集包括分别获取mems传感器所采集的桥梁加速度数据集合，根据iic总线将桥梁加速度数据集合分别传输至不同的mcu上，通过不同的mcu对桥梁加速度数据集合进行处理，利用uart总线将处理后的桥梁加速度数据集合从不同的mcu上传输至树莓派主控，将树莓派主控中存储的数据表示为第一数据集。

3.根据权利要求1所述的一种基于mems边缘计算的桥梁损伤检测方法，其特征在于，所述一维卷积神经网络的损失函数根据公式(1)进行表示，

4.根据权利要求1所述的一种基于mems边缘计算的桥梁损伤检测方法，其特征在于，所述步骤二包括将第一数据集通过python转化为influx行协议数据，将influx行协议数据送入influxdb数据库进行数据存储，根据dashboards对influxdb数据库中的数据进行可视化，判断可视化界面中加速度振幅是否异常并进行报警。

5.根据权利要求1所述的一种基于mems边缘计算的桥梁损伤检测方法，其特征在于，所述根据静挠度和动挠度计算位移冲击系数为根据公式(4)计算位移冲击系数，

技术总结
本发明公开了一种基于MEMS边缘计算的桥梁损伤检测方法，包括分别将MEMS传感器进行安装，存储所有MEMS传感器获取的桥梁加速度数据集合并表示为第一数据集，存储第一数据集并进行可视化，基于路缘智能体对第一数据集进行预处理，根据预处理后的第一数据集进行边缘计算，根据第二数据集构建桥梁的频次图像集合，根据桥梁频次图像所对应位移冲击系数对桥梁频次图像进行分类并对损伤状态进行标记，获取标记后的频次图像集合并表示为训练集，构建一维卷积神经网络，根据训练集对一维卷积神经网络进行训练，根据训练后的一维卷积神经网络对待分类的桥梁频次图像进行分类并获取损伤状态。本发明通过MEMS传感器和边缘计算技术提高了桥梁健康监测的效率和质量。

技术研发人员：李晓飞,张驰,庄博宇,洪佳飞,国海楠,黎铠豪,张立晓,邹铮
受保护的技术使用者：大连海事大学
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15