本技术涉及结构健康监测技术领域,具体涉及基于传感网络的防波堤结构健康监测方法,包括以下步骤:S1:采集防波堤的应力、加速度、位移及环境参数数据;S2:对S1中采集的传感数据进行预处理;S3:将S2预处理后的数据整合成反映防波堤整体结构状态的综合数据集;S4:结合防波堤的结构力学模型,对综合数据集进行分析与计算,以提取特征参数;S5:构建防波堤健康评估模型;S6:基于S5中构建的健康评估模型对实时数据进行评估,计算防波堤的健康评分;本发明,通过基于传感网络的实时数据采集和稀疏贝叶斯学习算法,实现了对防波堤结构健康状态的全面监测与智能预警,有效提升了监测精度、实时性和风险预测能力。
背景技术
防波堤作为沿海地区和港口的重要防护结构,承担着抵御波浪冲击、风暴潮等自然灾害的关键任务,由于其长期处于复杂多变的海洋环境中,防波堤容易受到海水侵蚀、波浪冲击、风力等因素的影响,导致结构损伤、沉降甚至局部破坏,传统的防波堤监测方式多为人工巡查或定期检测,这种方法具有滞后性,无法及时反映结构的实时变化,尤其是在潜在损伤出现初期,很难通过常规手段进行有效识别,同时,防波堤结构往往庞大且复杂,单点或局部监测方式难以全面掌握整体结构的健康状况,导致无法提供全方位的实时监测。
现有技术难以有效解决防波堤实时健康状态监测的挑战,尤其在海洋环境中,数据采集和传输易受外界干扰,数据准确性和完整性难以保障,此外,现有的监测系统多局限于简单的数据采集和阈值报警,缺乏智能化的分析与预警能力,无法针对不同结构位置及其应力集中区进行深入分析和预判。因此,迫切需要一种能够基于传感网络的智能监测方法,来解决上述问题。
实现思路