摘要
本发明公开了水电站厂房变形监测方法,包括以下步骤:采集水电站厂房的多维度监测数据和点云数据,将多维度监测数据进行自适应滤波降噪后与点云数据在统一的三维坐标系下进行空间配准,构建多通道时序深度学习模型,基于材料特性、设备运行参数和历史监测数据构建动态预警阈值模型,进行风险评估,根据风险评估结果触发三级响应机制,基于监测数据与预警结果的偏差分析,建立传感器可靠性评价指标并动态优化数据融合权重,调整分类模型决策边界,对多维度监测数据进行可视化与溯源分析;本发明还公开了水电站厂房变形监测系统;本发明通过监测数据与实时分析建立了多维度、立体化的风险评估体系,最大化保障水电站厂房的结构安全。
技术关键词
水电站厂房
变形监测方法
深度学习模型
设备运行参数
应变传感器
变形监测系统
数据处理模块
分布式传感器网络
历史监测数据
混凝土结构
水轮机组
无人机飞行速度
动态
多镜头相机
迭代优化算法
厂房结构
加速度
材料弹性模量
控制执行模块
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智能机房管理
实时数据
机器学习模型
机房设备
设备运行状态
报表生成方法
轻量化神经网络
设备运行工况
电厂设备
时序特征
民意调查方法
深度学习模型
关键词
数据调查技术
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深度学习模型
遥感影像数据
样本
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定价系统
深度学习模型
定价模块
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