城市基础设施智能监控系统的制作方法

本发明涉及城市基础设施监控，尤其涉及城市基础设施智能监控系统。

背景技术：

1、随着城市化进程的加速，城市基础设施变得越来越复杂，其管理和维护也面临着巨大的挑战，这些基础设施包括交通网络、桥梁、隧道、水电系统等，它们是城市运行的核心部分，然而，传统的监控系统在数据收集和处理方面存在诸多不足，特别是对隐蔽或不易观察的基础设施部分，常常无法实时、准确地获取数据，此外，现有的监控系统大多关注于数据的积累而非深入分析，这限制了其在预测基础设施性能衰退和维护需求方面的能力，在问题识别和响应方面，这些系统往往响应缓慢，缺乏有效的自动化决策支持功能，无法及时通知维护团队采取措施，从而可能导致更大的安全风险和维护成本。

技术实现思路

1、基于上述目的，本发明提供了城市基础设施智能监控系统。

2、城市基础设施智能监控系统，包括隐蔽设施评估与环境监控模块、实时动态预测与分析模块、预警及响应模块、用户界面模块以及通信模块，其中；

3、所述隐蔽设施评估与环境监控模块部署于监控环境中，用于实时评估隐蔽基础设施以及整体城市基础设施的环境状况，通过实时监控并分析环境因素，自动优化传感器的配置和调整数据采集策略；

4、所述实时动态预测与分析模块接收通过隐蔽设施评估与环境监控模块优化后的实时数据，并对优化后的实时数据进行分析和预测，实时动态预测与分析模块不仅处理故障检测，还进行行为预测和趋势分析，以预测设施的未来性能和需求变化；

5、所述预警及响应模块根据实时动态预测与分析模块的分析结果，生成预警信息，并自动调整相关设施的运行参数或向维护人员发送维护请求；

6、所述用户界面模块提供用于监控人员实时查看和操作的界面，显示隐蔽设施评估与环境监控模块、实时动态预测与分析模块和预警及响应模块的状态、预警信息以及预测结果，允许操作者根据提供的数据和建议进行手动干预；

7、所述通信模块负责数据传输，并使用通信协议来保证数据传输的实时性和可靠性。

8、进一步的，所述隐蔽设施评估与环境监控模块包括：

9、部署和配置传感器：在隐蔽设施(如地下管网、高压电缆)部署隐蔽设施传感器，包括光纤传感器和声波传感器，同时配置环境传感器监测整体城市基础设施的环境状况；

10、初始实时数据收集：通过光纤传感器收集隐蔽设施的结构监控数据，结构监控数据包括结构变形、温度变化和振动数据，通过声波传感器收集隐蔽设施的功能监控数据，功能监控数据包括声波传播、压力变化和泄漏检测数据，通过环境传感器收集环境数据，环境数据包括环境温度、湿度和电磁干扰情况；

11、数据整合与分析：将来自隐蔽设施传感器的结构监控数据和功能监控数据以及环境传感器的环境数据整合为综合数据，并对综合数据进行分析，评估城市基础设施的健康状况和潜在风险；

12、自适应监控策略实施：根据综合数据的分析结果，自动调整监控参数，包括隐蔽设施传感器与环境传感器的灵敏度和数据采集频率，以适应当前环境条件；

13、持续监控和优化：隐蔽设施评估与环境监控模块持续监控环境变化和设施状态，根据新的数据不断优化监控策略和响应计划。

14、进一步的，所述数据整合与分析包括：

15、数据整合：通过数据融合技术将收集的结构监控数据、功能监控数据以及环境数据融合为综合数据；

16、数据分析：通过卷积神经网络(cnn)对综合数据进行分析，用于识别和预测城市基础设施的健康状况和潜在风险，并结合实时数据和历史数据模式，评估设施的当前状态和未来出现的问题；

17、风险评估：根据数据分析的结果，评估整个城市基础设施的健康状况和潜在风险，评估包括结构完整性风险、功能故障风险以及由环境因素引起的风险。

18、进一步的，所述卷积神经网络(cnn)包括：

19、卷积操作：应用卷积核(滤波器)于输入数据，计算局部区域内的点积，计算公式为：

20、

21、其中，w是卷积核的权重，x是输入的数据片段，b是偏置项，*表示卷积操作，σ是激活函数；

22、池化操作：降低数据的空间尺寸以减少计算量，并提取特征，通过应用最大池化，池化层突出特征，最大池化公式为：

23、

24、在指定的窗口中，选择最大值作为区域的代表特征；

25、激活函数：应用非线性激活函数relu，以增强卷积神经网络的表达能力，relu公式为：

26、f(x)＝max(0,x)；

27、全连接层：整合特征并进行最终的分类或回归，将所有特征展平并连接到一个或多个全连接层，全连接层公式为：

28、

29、其中，yk是输出层的输出，wki是权重，xi是来自前一层的输入，bk是偏置，σ是激活函数。

30、进一步的，所述自适应监控策略实施包括：

31、监控参数调整判定：根据分析结果，评估当前隐蔽设施传感器与环境传感器配置是否适合现有环境条件，包括检查隐蔽设施传感器与环境传感器灵敏度和数据采集频率捕捉环境变化和设施状态的效果；

32、自动调整监控参数：若分析显示当前参数设置无法捕捉或存在过度或不足的数据采集，自动调整隐蔽设施传感器和环境传感器的灵敏度，调整数据采集频率，以优化结构监控数据、功能监控数据以及环境数据的时间分辨率；

33、实施反馈机制：设立自动反馈机制，根据新的环境和设施条件，持续监测调整后的效果，并根据需要调整参数。

34、进一步的，所述实时动态预测与分析模块包括：

35、数据接收与预处理：接收优化后的结构监控数据、功能监控数据以及环境监控数据，并对优化后的结构监控数据、功能监控数据以及环境监控数据进行预处理，预处理包括数据清洗、数据格式化以及数据标准化；

36、故障检测：通过支持向量机svm识别城市基础设施故障或异常，通过识别出偏离正常运行参数的优化后实时数据，实现早期故障预警；

37、行为预测：预测城市基础设施的操作行为和性能趋势，通过分析历史数据与优化后的实时数据的关系，预测未来的行为模式，以优化运营和维护策略；

38、趋势分析：通过对优化后的实时数据进行趋势分析，识别性能变化和需求趋势。

39、进一步的，所述故障检测包括：

40、特征提取：基于优化后的实时数据，选择反映城市基础设施状态的特征，并对特征进行标准化处理以消除不同量纲的影响；

41、核函数选择：选择径向基rbf核函数对支持向量机模型进行训练，径向基rbf核函数表示为：

42、k(xi,xj)＝exp(-γ‖xi-xj‖2)；

43、其中，γ是核函数的参数，xi和xj代表输入数据中的两个样本点；

44、训练过程：使用历史数据训练svm模型，表示为：

45、

46、subject to w·φ(xi)≥ρ-ξi,ξi≥0；

47、其中，w是决策函数的权重，ξi是松弛变量，ρ是决策边界；

48、异常检测：将新收集的实时数据输入到训练好的svm模型中，svm模型将评估每个数据点是否位于学习到的正常数据边界内。

49、进一步的，所述行为预测包括：

50、参数定义：为每个参数定义时间窗口(如过去30天)，计算每个窗口内的统计特征，包括平均值、最大值、最小值和标准偏差；

51、趋势分析：对每个时间窗口的特征进行线性回归分析，以识别参数的变化趋势，线性回归模型表示为：

52、y＝a·x+b；

53、其中，y是因变量(如温度)，x是时间变量，a是斜率(表示变化趋势)，b是截距；

54、预测模型：使用最新窗口的趋势参数(斜率和截距)来预测下一个时间窗口的行为，预测模型表示为：

55、

56、其中，alatest和blatest是最新时间窗口的线性回归参数，xfuture是未来时间点；

57、决策支持：根据预测结果，生成运营和维护的建议。

58、进一步的，所述趋势分析包括：

59、双指数平滑：对来自隐蔽设施评估与环境监控模块的优化后实时数据进行双指数平滑，以分析趋势，计算公式为：

60、st＝αxt+(1-α)(st-1+bt-1)；

61、bt＝β(st-st-1)+(1-β)bt-1；

62、其中，st是时刻t的平滑值，bt是趋势成分，xt是时刻t的原始数据点，α和β分别是数据平滑系数和趋势平滑系数；

63、预测未来性能和需求：使用双指数平滑结果来预测短期内的性能和需求变化，预测公式为：

64、

65、其中，m是预测未来第m期的时间间隔；

66、输出与决策支持：根据预测未来性能和需求的结果生成关于设施未来维护需求和性能衰退的趋势报告。

67、本发明的有益效果：

68、本发明，通过集成隐蔽设施评估与环境监控模块、实时动态预测与分析模块等关键技术，实现了对城市基础设施的全面和准确监控，隐蔽设施评估与环境监控模块特别设计以自动优化传感器配置和数据采集策略，有效排除环境干扰，提高数据采集的准确性，这种自适应监控技术不仅增强了数据的可靠性，还提高了监控系统对环境变化的灵敏度，确保在首次出现潜在问题时即可获得响应，从而大大提高了城市基础设施的运行安全和稳定性。

69、本发明，通过引入实时动态预测与分析模块，系统不仅处理实时数据，还能对长期趋势进行预测和分析，通过先进的数据处理技术如卷积神经网络和双指数平滑等，系统能够识别和预测基础设施的健康状况和潜在风险，这种深入的趋势分析和行为预测为管理者提供了强大的决策支持，使得运营和维护策略更加科学和精准，有效地延长了设施的使用寿命并减少了不必要的维护成本。

70、本发明，通过预警及响应模块以及用户界面模块的设计确保了监控系统可以迅速反应潜在问题，并向维护人员发送及时的维护请求，这不仅提高了故障处理的时效性，也优化了资源的分配和使用，通信模块的高效数据传输保证了所有模块之间的无缝数据流和指令传递，进一步增强了系统整体的协调性和效率，这些设计优化了城市基础设施的管理效率，增强了对突发事件的响应能力，为城市管理提供了坚实的技术支持和保障。