基于信息化的既有建筑幕墙安全状况实时监测方法及系统与流程

本发明涉及建筑幕墙监测，更具体的，涉及一种基于信息化的既有建筑幕墙安全状况实时监测方法及系统。

背景技术：

1、建筑幕墙是现代建筑的重要组成部分和艺术表现形式。建筑幕墙具有自重轻、抗震性能强、装饰效果好等诸多优点，因此被广泛应用于宾馆、写字楼、场馆以及高层和超高层建筑物。然而，随着建筑幕墙的应用日益广泛，尤其是在高层建筑上的大量使用，建筑幕墙的一些安全方面问题也逐渐显露出来。

2、相比承重构件，建筑幕墙的安全监测、检测和维护并不被重视。既有幕墙运维期内的安全性能评价体系和方法、检测和维护设备的智能化、可靠度及维护、维修、加固工作等方面处于严重滞后状态。对既有建筑幕墙进行科学有效的安全状态监测，可以为幕墙的安全评价和安全维护提供理论依据。同时，通过建立安全评价体系和监测系统，有利于及时察觉安全隐患，有效避免安全事故的发生；也有利于在事故发生后针对幕墙的整体安全状况采取及时有效的安全措施。因此，如何利用信息化手段对既有建筑幕墙进行安全监测，对幕墙安全问题进行安全防范是亟不可待需要解决的问题。

技术实现思路

1、为了解决上述技术问题，本发明提出了一种基于信息化的既有建筑幕墙安全状况实时监测方法及系统。

2、本发明第一方面提供了一种基于信息化的既有建筑幕墙安全状况实时监测方法，包括：

3、获取目标建筑幕墙的设计参数及物理特性，根据所述设计参数及物理特性构建目标建筑幕墙的三维几何模型，根据三维几何模型构建无线传感器网络，根据不同类型的传感器通过自组网感知幕墙实时状态参数；

4、将目标建筑幕墙的历史状态参数利用变分模态分解进行预处理，获取历史状态参数的不同分量与幕墙面板安全状况之间的关系，划分高响应分量及中低响应分量；

5、通过幕墙安全问题实例分析不同类别安全问题与高响应分量及中低响应分量的交互响应关系，利用不同类别安全问题分别与高响应分量及中低响应分量构建交互图；

6、基于图卷积网络对两个交互图进行学习表示构建幕墙安全状况监测模型，将预处理后的实时状态参数作为模型输入，对目标建筑幕墙安全状况进行评价，根据评价结果生成预警信息。

7、本方案中，根据三维几何模型构建无线传感器网络，根据不同类型的传感器通过自组网感知幕墙实时状态参数，具体为：

8、根据目标建筑幕墙的设计参数及物理特性进行三维重建，生成三维几何模型，在所述三维几何模型中进行区域块划分，分析不同区域块中既有建筑幕墙的结构特征；

9、利用目标建筑幕墙的物理特征提取材料特性设置检索标签，通过数据检索手段基于所述检索标签获取符合预设相似度标准获取幕墙安全问题实例，获取目标建筑幕墙所在地的典型气象数据，利用典型气象数据在所述幕墙安全问题实例进行二次筛选；

10、在筛选得到的幕墙安全问题实例集合中获取幕墙结构特征，根据所述幕墙结构特征进行聚类，统计各个聚类类簇中的数据量，利用所述数据量进行排序，选取n个结构特征进行标记；

11、将各区域块的结构特征与标记的结构特征进行相似度计算，当相似度大于预设相似度阈值时将区域块进行挂起，对挂起的区域块进行自适应加权，设置区域块中传感器的数量及类别；

12、将分布于幕墙区域块的自组网传感器构成无线传感器网络，实时感知幕墙实时状态参数，并接入网关进行幕墙实时状态参数的传输。

13、本方案中，将目标建筑幕墙的历史状态参数利用变分模态分解进行预处理，获取历史状态参数的不同分量与幕墙面板安全状况之间的关系，具体为：

14、利用云平台存储无线传感器网络感知的幕墙状态参数，在云平台中根据预设时间步长获取目标建筑幕墙的历史状态参数，将所述历史状态参数利用优化后的变分模态分解进行处理；

15、通过减法平均优化器方法对变分模态分解进行寻优，随机初始化种群，根据每个搜索代理的与其他代理位置的差异的算数平均值获取搜索代理的新位置，选择最小包络熵作为适应度函数，通过迭代计算后的新位置获取变分模态分解的关键参数组合；

16、对历史状态参数进行变分模态分解生成若干模态分量，在不同类别的幕墙安全问题实例子集中进行工况划分，为不同工况的类簇添加工况描述，计算模态分量与各类别幕墙安全问题的不同工况的相关程度及变化特征；

17、基于所述相关程度及变化特征筛选符合预设标准的模态分量，将筛选的模态分量进行快速傅里叶变化，计算对应频谱的能量，设置能量阈值，将不小于所述能量阈值的模态分量划分为高响应分量，否则，划分为中低响应分量。

18、本方案中，通过幕墙安全问题实例分析不同类别安全问题与高响应分量及中低响应分量的交互响应关系，具体为：

19、根据幕墙安全问题实例提取对应的状态参数，并将状态参数分解为高响应分量及中低响应分量，构建一维卷积神经网络对不同分量进行局部特征提取；

20、设置三层一维卷积网络对输入的不同分量进行卷积计算，并利用批归一化及池化操作对卷积特征进行处理，获取状态参数中各个高响应分量及中低响应分量对应的局部特征，并计算局部特征的信息熵值；

21、将不同类别安全问题分别与高响应分量、中低响应分量关联，根据所述信息熵值对关联进行加权，获取不同类别安全问题分别与高响应分量及中低响应分量的交互响应关系；

22、将不同类别安全问题、高响应分量及中低响应分量作为节点，根据交互响应关系设置节点之间的边结构并标记边权重信息，分别生成高响应分量及中低响应分量的图表示，生成高响应交互图及中低响应交互图。

23、本方案中，基于图卷积网络对两个交互图进行学习表示构建幕墙安全状况监测模型，具体为：

24、利用图卷积网络对高响应交互图及中低响应交互图进行表示学习，构建幕墙安全状况监测模型，利用历史状态参数对模型进行训练；

25、通过滑动窗口对历史状态参数进行分割及预处理得到输入数据，利用所述输入数据设置高响应交互图及中低响应交互图中的邻接矩阵，通过图卷积层之间的信息传播过程及基于边权重的邻居聚合更新得到两个交互图的特征表示；

26、引入注意力机制将两个交互图的特征表示进行自适应加权，利用权重信息实现特征表示的加权融合，获取最终特征表示；

27、获取最终特征表示在不同类别安全问题的异常得分，利用历史状态参数的幕墙安全问题类别标签进行验证，根据验证损失并通过梯度下降法对幕墙安全状况监测模型进行优化。

28、本方案中，将预处理后的实时状态参数作为模型输入，对目标建筑幕墙安全状况进行评价，根据评价结果生成预警信息，具体为：

29、通过无线传感器网络感知目标建筑幕墙的实时状态参数，通过变分模态分解预处理后导入幕墙安全状况监测模型作为模型输入，得到模型输入的最终特征表示；

30、计算模型输入最终特征表示与幕墙安全问题节点特征表示的内积，作为不同类别安全问题的异常得分，根据spot算法划分异常得分阈值，并基于异常得分阈值乘以预设安全系数划分区间；

31、判断不同类别安全问题的异常得分是否大于异常得分阈值，并结合异常得分所落在的区间对目标建筑幕墙安全状况进行评价，根据安全状况异常等级生成预警信息。

32、本发明第二方面还提供了一种基于信息化的既有建筑幕墙安全状况实时监测系统，该系统包括：存储器、处理器，所述存储器中包括基于信息化的既有建筑幕墙安全状况实时监测方法程序，所述基于信息化的既有建筑幕墙安全状况实时监测方法程序被所述处理器执行时实现如下步骤：

33、获取目标建筑幕墙的设计参数及物理特性，根据所述设计参数及物理特性构建目标建筑幕墙的三维几何模型，根据三维几何模型构建无线传感器网络，根据不同类型的传感器通过自组网感知幕墙实时状态参数；

34、将目标建筑幕墙的历史状态参数利用变分模态分解进行预处理，获取历史状态参数的不同分量与幕墙面板安全状况之间的关系，划分高响应分量及中低响应分量；

35、通过幕墙安全问题实例分析不同类别安全问题与高响应分量及中低响应分量的交互响应关系，利用不同类别安全问题分别与高响应分量及中低响应分量构建交互图；

36、基于图卷积网络对两个交互图进行学习表示构建幕墙安全状况监测模型，将预处理后的实时状态参数作为模型输入，对目标建筑幕墙安全状况进行评价，根据评价结果生成预警信息。

37、本发明公开了一种基于信息化的既有建筑幕墙安全状况实时监测方法及系统，包括：获取目标建筑幕墙的设计参数及物理特构建三维几何模型，布设无线传感器网络感知幕墙实时状态参数；获取历史状态参数利用变分模态分解进行预处理，建立不同分量与幕墙面板安全状况之间的关系，划分高响应分量及中低响应分量；分析不同类别安全问题与高响应分量及中低响应分量的交互响应关系，构建交互图；基于图卷积网络对两个交互图进行学习表示构建幕墙安全状况监测模型对目标建筑幕墙安全状况进行评价。本发明利用信息化手段分析识别幕墙安全状况的高响应分量建立监测评价模型，实现幕墙安全状况的快速评价及安全预警，为既有建筑幕墙的维修加固提供参考和指导。