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申请/专利权人：江西财经职业学院南昌校区
摘要：本发明公开了一种基于时序数据的桥梁索力预测方法和设备，属于数据处理与分析技术领域。该方法采集单根拉索多个采样点的表面图像和原始射线图像，根据表面图像和原始射线图像分别计算出拉索的表面状态数据和截面状态数据，表面状态数据和截面状态数据综合预测拉索的状态预测数据，更全面地反映拉索的健康状况。进一步地，本发明根据监测周期内多个采样点的磁通变化量和当前磁感应强度计算缺陷状态数据，根据缺陷状态数据生成该拉索损伤的上下控制限，基于所述上下控制限对状态预测数据进行分析，避免人为设定的健康评价标准影响预测结果。
主权项：1.一种基于时序数据的桥梁索力预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：多根拉索连接桥塔与桥梁，根据桥梁的载荷模型确定每一拉索的载荷指数；步骤2：在每一监测周期沿拉索的长度方向采集多个表面图像、原始射线图像、磁通变化量，根据表面图像计算表面状态数据，根据原始射线图像计算截面状态数据，根据磁通变化量计算缺陷状态数据；步骤3：由多个采样点的表面状态数据生成表面状态序列，由多个采样点的截面状态数据生成截面状态序列，由多个采样点的缺陷状态数据生成缺陷状态序列；步骤4：沿监测周期的顺序分别将多个表面状态序列、截面状态序列和缺陷状态序列组成表面状态矩阵、截面状态矩阵以及缺陷状态矩阵；步骤5：根据自然周期将表面状态矩阵修正为表面变化矩阵，将截面状态矩阵修正为截面变化矩阵；步骤6：计算拉索的缺陷状态矩阵的均值和标准差，再生成该拉索的上控制限和下控制限；步骤7：将表面变化矩阵处理为第一观测样本，根据第一观测样本生成表面预测序列，将截面变化矩阵处理为第二观测样本，根据第二观测样本生成截面预测序列；步骤8：将表面预测序列与截面预测序列合并为状态预测序列，提取状态预测序列中状态预测数据超出上控制限和下控制限的异常采样点，根据连续的异常采样点数量和载荷指数预测桥梁索力状态。
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百度查询： 江西财经职业学院南昌校区 基于时序数据的桥梁索力预测方法和设备
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