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公开(公告)号：CN111003016B
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN201911170214.2
申请日：2019-11-26
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明提供一种基于FBG的高铁道床板变形监测与预测方法。本发明首先开发一种基于光纤布拉格光栅技术的新型在线结构健康监测系统。该系统对监测数据的电磁干扰免疫，具有温度自补偿能力，实现对道床板变形连续、长期监测。本发明针对监测数据的不同不确定性来源，探讨变分异方差高斯过程，利用变分贝叶斯和高斯近似对数据建模、进一步开展监测数据不确定性因素分析和数据预测。结果表明，VHGP框架回归分析结果更稳健，估计的置信水平能较好描述高铁数据的噪声异方差。通过VHGP方法，可获得较高回归和预测精度，且预测的噪声最大位置更准确。弥补道床板变形监测的研究不足，为高铁系统安全建设与有效运营提供技术支撑。
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公开(公告)号：CN113886920B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202111169728.3
申请日：2021-10-08
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏贝叶斯学习的桥梁振动响应数据预测方法。该方法包括步骤：S1，根据桥梁结构的动力响应数据，绘制相应的时域图，对时域图进行时域分析，依据不同动力分析方法选取相应的振动响应数据段；S2，将振动数据段按照时间序列分析法排序输入至稀疏贝叶斯学习(SBL)算法中，适当调整稀SBL中高斯核函数的基宽参数，初定SBL回归模型；S3，检验初定SBL回归模型的拟合度和稀疏性，适当调整基宽参数直至确定最终的SBL回归模型；S4，依据最终的SBL回归模型，预测下一时刻振动数据。本发明基于高斯核函数的稀疏贝叶斯学习算法，不仅适用于非线性强的振动数据，而且预测过程考虑了振动数据的不确定性，数学模型鲁棒性好，预测结果的精度高。
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公开(公告)号：CN112528564A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011442045.6
申请日：2020-12-08
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明提供一种基于稀疏贝叶斯学习的桥梁结构损伤识别方法。本发明首先基于结构在健康状态下的结构动力响应数据，构造结构健康状态因子损伤指标；接着引入稀疏贝叶斯学习以构造贝叶斯非参数模型作为参考基准指标；再根据损伤未知的结构动态响应数据构造结构健康状态因子，获取该状态下的稀疏贝叶斯回归模型，并与参考基准指标作对比，最终通过贝叶斯因子开展结构损伤识别定量分析。因稀疏贝叶斯学习考虑了理论模型、实测数据的不确定性，其损伤识别结果更为精确。
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公开(公告)号：CN112325764A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011231147.3
申请日：2020-11-06
Applicant: 中铁隧道局集团有限公司 , 中铁隧道勘察设计研究院有限公司 , 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种铁路隧道二次衬砌结构表面应变的无线监测方法，如下：步骤一、将两个完全相同的电阻式应变片串联连接，并和两个串联连接的固定电阻串联连接，并成环，形成惠斯通电桥；且在四个连接处均引出一导线；步骤二、将RFID标签的电压信号输入口和接地端分别与各电阻式应变与固定电阻间的连接点连接。步骤三、将其中一个电阻式应变片紧密贴附于二次衬砌结构待测应变处的表面，其用于随二次衬砌结构变形而变形；步骤五、使RFID阅读器进入RFID标签的射频识别范围。通过该方法不需要为应变片连接大量长的数据线，能够减少工作量，同时提高数据采集的效率。
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公开(公告)号：CN111003016A
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201911170214.2
申请日：2019-11-26
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明提供一种基于变分异方差高斯过程的高速铁路道床板变形监测和预测方法。本发明首先开发一种基于光纤布拉格光栅技术的新型在线结构健康监测系统。该系统对监测数据的电磁干扰免疫，具有温度自补偿能力，实现对道床板变形连续、长期监测。本发明针对监测数据的不同不确定性来源，探讨变分异方差高斯过程，利用变分贝叶斯和高斯近似对数据建模、进一步开展监测数据不确定性因素分析和数据预测。结果表明，VHGP框架回归分析结果更稳健，估计的置信水平能较好描述高铁数据的噪声异方差。通过VHGP方法，可获得较高回归和预测精度，且预测的噪声最大位置更准确。弥补道床板变形监测的研究不足，为高铁系统安全建设与有效运营提供技术支撑。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113886920A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111169728.3
申请日：2021-10-08
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏贝叶斯学习的桥梁振动响应数据预测方法。该方法包括步骤：S1，根据桥梁结构的动力响应数据，绘制相应的时域图，对时域图进行时域分析，依据不同动力分析方法选取相应的振动响应数据段；S2，将振动数据段按照时间序列分析法排序输入至稀疏贝叶斯学习(SBL)算法中，适当调整稀SBL中高斯核函数的基宽参数，初定SBL回归模型；S3，检验初定SBL回归模型的拟合度和稀疏性，适当调整基宽参数直至确定最终的SBL回归模型；S4，依据最终的SBL回归模型，预测下一时刻振动数据。本发明基于高斯核函数的稀疏贝叶斯学习算法，不仅适用于非线性强的振动数据，而且预测过程考虑了振动数据的不确定性，数学模型鲁棒性好，预测结果的精度高。
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公开(公告)号：CN112344846A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011233092.X
申请日：2020-11-06
Applicant: 中铁隧道局集团有限公司 , 中铁隧道勘察设计研究院有限公司 , 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种用于隧道应变监测的基于射频识别技术的应变传感器，包括：惠斯通电桥，用于贴附于结构待测变形处的表面，随结构的变形，其两端的电压差值改变；RFID标签，其接口与惠斯通电桥导线连接，用于采集惠斯通电桥的电压差值信号，并将电压差值信号转换为射频数字信号，并发送；RFID阅读器，用于接收RFID标签发送的射频数字信号，并将射频数字信号还原为电压差值信号，并传输；上位机，用于接收RFID阅读器传输的电压信号差值，并根据电压信号差值得出结构待测变形处的应变。使用该应变传感器为非接触式识别，避免了布设大量的数据线；且抗干扰强、识别速度快、寿命长。
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公开(公告)号：CN112344844A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011231344.5
申请日：2020-11-06
Applicant: 中铁隧道勘察设计研究院有限公司 , 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种隧道初期支护锚杆应变的监测方法，如下：步骤一、将第一电阻式应变片、第二电阻式应变片、第二固定电阻和第一固定电阻顺次导线连接成封闭环状，形成惠斯通电桥；两两之间均各形成一连接点；步骤二、取RFID标签，RFID标签的数量与惠斯通电桥相一致；各RFID标签的电压信号输入口和接地端均与一个对应的惠斯通电桥的第一连接点和第二连接点导线连接；步骤三、将各惠斯通电桥的第三连接点和第四连接点均各与对应的电源连接；步骤六、将一个RFID阅读器和一台数据采集处理仪连接；使RFID阅读器进入RFID标签的射频识别范围；使用该方法不需要为应变片连接大量长的数据线，能够减少工作量，同时提高数据采集的效率；且减少工作量。
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公开(公告)号：CN112344845A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011232972.5
申请日：2020-11-06
Applicant: 中铁隧道勘察设计研究院有限公司 , 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了提供隧道初期支护拱架应变的无线监测方法，如下：步骤一、将所述第一电阻式应变片紧密粘贴到二次衬砌钢筋待测应变处的表面，用于随二次衬砌钢筋的变形而变形；步骤二、将第二电阻式应变片固定于待测应变处周边；步骤三、导线连接所述第一电阻式应变片和第二电阻式应变片，且在所述第一电阻式应变片和第二电阻式应变片外端导线连接串联连接的第一固定电阻和第二固定电阻，封闭连接形成惠斯通电桥。通过该方法不需要为应变片连接大量长的数据线，能够减少工作量，同时提高数据采集的效率。
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公开(公告)号：CN112213007A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202011231136.5
申请日：2020-11-06
Applicant: 中铁隧道勘察设计研究院有限公司 , 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了基于RFID技术的隧道初期支护拱架应变的无线监测方法，如下：步骤一、将第一电阻式应变片贴附于初期支护拱架待测应变处的表面；步骤二、将第二电阻式应变片固定于初期支护拱架待测应变处的周边；RFID标签采集惠斯通电桥的电压差值信号，并将电压差值信号转换为射频数字信号；步骤三、初期支护喷射混凝土，各监测单元固定于混凝土内；步骤四、使RFID阅读器进入RFID标签的射频识别范围，传输数据。通过该方法不需要为应变片连接大量长的数据线，能够减少工作量，同时提高数据采集的效率。
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