[发明专利]一种大规模建筑群震害人工智能预警及监测方法

说明书

本发明公开了一种大规模建筑群震害人工智能预警及监测方法，监测方法包括以下步骤：S1、安装智能传感器；S2、数据采集和分析；S3、优化智能传感器布置；S4、传感器数据传输和校验；S5、建筑震害损伤数据库建立；S6、信号采集和分析；预警方法：如果超过一个传感器群均判断出现了震害，立即通过5G模块进行信息传输，并通过北斗进行短文预警播报，本发明涉及自然灾害预警技术领域。该大规模建筑群震害人工智能预警及监测方法，数据采集频率随着建筑物抗力性能和震害预警而变化，保证信号的完整性，且能够对建筑群总体进行校验评估，监测结果准确性较高，观测手段丰富，实现了城市灾害风险监测与评估功能相结合，提高了实用性。

技术领域

本发明涉及自然灾害预警技术领域，具体为一种大规模建筑群震害人工智能预警及监测方法。

背景技术

随着城市化进程的加快，我国的人口、财富正在迅速向城市集中，城市建筑群规模不断扩大、结构形式日趋复杂、功能耦合愈加紧密，一旦发生强烈地震，会引起城市建筑群的严重破坏和重大人员伤亡、财产损失，对国家经济发展和社会稳定构成重大威胁，要提升多灾种和灾害链综合监测、风险早期识别和预报预警能力，做到监测预警、抢险救援及恢复重建的精准化，现有震害预警系统存在问题如下：

1)观测系统规模小，通常为单体建筑观测，不能做到建筑群总体校验评估；

2)检测系统不具备城市灾害风险监测与评估功能。

发明内容

(一)解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供了一种大规模建筑群震害人工智能预警及监测方法，解决了观测规模小，不能做到建筑群总体校验评估，不具备城市灾害风险监测与评估功能的问题。

(二)技术方案

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种大规模建筑群震害人工智能预警及监测方法，具体包括以下步骤：

S1、安装智能传感器：人工选取特征建筑物，通过实地测量、规范指标、数值分析的方法进行特征建筑物数据采集，并在选取的建筑物上安装基于树莓派封装的智能传感器；

S2、数据采集和分析：通过代码编程控制步骤S1中的智能传感器采集传感器数据，使所有信号采集均为高频采集，10s之后，智能传感器对采集到的数据进行评判，若信号无改变，则进行低频记录存档，若信号有改变，则进行高频记录存档；

S3、优化智能传感器布置：采用蚂蚁群智能算法，选取具有代表性的建筑物，对智能传感器的分布位置进行优化；

S4、传感器数据传输和校验：步骤S3中各个智能传感器之间通过5G、北斗实现局域网通讯和并网通讯，实现各传感器之间的数据传输和相互校验；

S5、建筑震害损伤数据库建立：通过实地测量、规范指标、数值分析的方式进行特征建筑物数据采集，获取真实地震不同建筑物自振周期反馈、损伤情况，同时采用非线性有限元模型进行补充分析，从而建立建筑震害损伤数据库；

S6、信号采集和分析：智能传感器通过对比临近传感器信息反馈进行地震灾害判断，进而区分结构特征信号变化来源，然后结合神经网络分析方法进行结构工作性能判断，通过分析建筑特征信息，分析结构工作性能，实现实时震害监测功能。

优选的，所述步骤S2中平稳状态下数据采集频率较低，为1Hz～10Hz，激励作用下数据采集频率较高，为50Hz～100Hz。

优选的，所述步骤S4中各智能传感器之间通过局域网或云端服务器实现数据传输和相互校验。