摘要
本申请公开了一种钢结构智能监测与调整方法及系统,其通过在钢结构关键部位部署多类型传感器,持续采集各类物理量数据,并利用动态阈值检测机制,实时识别潜在异常事件,响应于某一传感器发生异常时,系统自动关联并提取与之空间位置相关联的其他传感器在异常前后时段的时间序列数据,形成多维度、时空耦合的数据切片,随后对这些数据进行时空特征提取以提取出复杂异常状态的模式表征,并基于此实现对异常事件成因的精准匹配和诊断。通过这样的方式,提升了对复杂、多源、多维钢结构健康状态的智能感知和分析能力,为后续科学调整措施提供了坚实的数据支撑和决策依据,更好地保障了大型钢结构工程运行安全与管理智能化水平。
技术关键词
编码向量
传感器
数据
异常事件
动态阈值检测
异常状态
大型钢结构工程
序列
列表
模式匹配
切片
时序特征
LSTM模型
特征提取模块
注意力机制
时间段
因子
系统为您推荐了相关专利信息
多模态数据采集
分级预警方法
数据分析中心
受限
视频分析算法
物理传感器
供水管网爆管监测
遗传算法
监测点
增益系统
组合控制方法
相互作用模型
微波炉
组合控制系统
资源依赖关系
多头注意力机制
识别方法
调制雷达信号
序列
脉冲重复间隔