本發(fā)明屬于施工監(jiān)測(cè)，尤其涉及一種基于人工智能的自動(dòng)注漿監(jiān)測(cè)管理系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、目前，注漿施工工程項(xiàng)目施工依舊以人工為主，自動(dòng)化程度不高，僅在工廠加工預(yù)制件實(shí)現(xiàn)了部分自動(dòng)化，項(xiàng)目現(xiàn)場(chǎng)人員繁雜，相較于其他行業(yè)信息化智能化較為落后?，F(xiàn)今人工成本提升，招工困難，技術(shù)經(jīng)驗(yàn)豐富的專業(yè)技術(shù)人員日漸稀少，自動(dòng)化施工顯得極為迫切。

2、相關(guān)技術(shù)的注漿抬升平臺(tái)中，無法進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)智能自動(dòng)化施工，現(xiàn)場(chǎng)施工自動(dòng)化程度較低，施工安全性有待提高，影響了施工效率。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明實(shí)施例的目的在于提供一種基于人工智能的自動(dòng)注漿監(jiān)測(cè)管理系統(tǒng)，旨在解決上述背景技術(shù)中所提出的技術(shù)問題。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了如下的技術(shù)方案。

3、本發(fā)明實(shí)施例提供了一種基于人工智能的自動(dòng)注漿監(jiān)測(cè)管理系統(tǒng)，包括：

4、沉降監(jiān)測(cè)模塊，用于在目標(biāo)建筑物的各監(jiān)測(cè)點(diǎn)，監(jiān)測(cè)所述目標(biāo)建筑物的沉降信息；

5、沉降預(yù)測(cè)模塊，用于構(gòu)建建筑物沉降預(yù)測(cè)模型，將沉降監(jiān)測(cè)模塊監(jiān)測(cè)的沉降信息作為所述預(yù)測(cè)模型的輸入，預(yù)測(cè)輸出建筑物的預(yù)測(cè)沉降量，將預(yù)測(cè)沉降量與建筑物實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的沉降量進(jìn)行比較，基于比較結(jié)果對(duì)所述目標(biāo)建筑物進(jìn)行預(yù)警；

6、加固平臺(tái)模塊，用于響應(yīng)于預(yù)警信號(hào)，并根據(jù)建筑物的沉降信息以及建筑物的結(jié)構(gòu)信息，生成對(duì)所述目標(biāo)建筑物的結(jié)構(gòu)進(jìn)行加固的加固指令；

7、施工平臺(tái)模塊，用于接收加固指令，控制自動(dòng)化注漿機(jī)根據(jù)加固指令，到達(dá)注漿位置，并根據(jù)加固指令控制注漿壓力和注漿量，在注漿過程中，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)地基的沉降情況，根據(jù)沉降情況，調(diào)整注漿參數(shù)，直至完成對(duì)目標(biāo)建筑物注漿抬升工作。

8、進(jìn)一步的，所述沉降監(jiān)測(cè)模塊中配置數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)和數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)；其中：

9、所述數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)利用安裝在目標(biāo)建筑物及地基上的監(jiān)測(cè)傳感器，實(shí)時(shí)收集沉降數(shù)據(jù)、傾斜數(shù)據(jù)、地下水變化數(shù)據(jù)，將收集到的數(shù)據(jù)通過無線傳輸方式實(shí)時(shí)上傳至監(jiān)測(cè)平臺(tái)；

10、所述數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)接收自所述數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)發(fā)送的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，并對(duì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和異常檢測(cè)。

11、進(jìn)一步的，所述監(jiān)測(cè)傳感器包括位移傳感器和傾斜傳感器，位移傳感器以及傾斜傳感器均布置在目標(biāo)建筑物的四個(gè)角點(diǎn)，以及兩個(gè)角點(diǎn)之間的中間位置上；

12、所述監(jiān)測(cè)傳感器還包括地下水傳感器，地下水傳感器布置在不同的土層深度上，用于測(cè)量不同深度地下水的情況。

13、進(jìn)一步的，所述構(gòu)建建筑物沉降預(yù)測(cè)模型的步驟，包括：

14、獲取數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)的歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)；基于歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的時(shí)序特征，將歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集；

15、設(shè)置極限學(xué)習(xí)機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，包括輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)、隱藏層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)；

16、采用粒子群算法對(duì)極限學(xué)習(xí)機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，其中，粒子群算法將隱藏層權(quán)重作為優(yōu)化參數(shù)，將極限學(xué)習(xí)機(jī)的均方根誤差作為適應(yīng)度函數(shù)，通過不斷迭代更新隱藏層權(quán)重，使所述適應(yīng)度函數(shù)最小化；

17、利用訓(xùn)練集對(duì)采用最優(yōu)參數(shù)的極限學(xué)習(xí)機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，并使用測(cè)試集進(jìn)行預(yù)測(cè)，計(jì)算預(yù)測(cè)誤差，對(duì)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行修正，完成預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建。

18、進(jìn)一步的，在所述粒子群算法中，設(shè)定種群y＝(y1，y2，…，yn)的第i個(gè)粒子的位置xi＝[xi1?xi2?…?xid]t，根據(jù)粒子適應(yīng)度確定最優(yōu)粒子，粒子迭代過程中的速度與位置更新公式表示為：

19、

20、

21、式中，ω表示慣性權(quán)重，c1、c2表示學(xué)習(xí)因子；r1、r2表示0至1區(qū)間的隨機(jī)數(shù)；表示當(dāng)前的粒子個(gè)體最優(yōu)位置；表示粒子種群當(dāng)前的最優(yōu)位置；k表示迭代次數(shù)；表示種群中各粒子的速度；表示粒子當(dāng)前所處的的位置。

22、進(jìn)一步的，所述粒子迭代過程中的速度限制在區(qū)間[0，vmax]內(nèi)；所述粒子迭代過程中的位置限制在[-xmax，xmax]內(nèi)，以提升粒子的搜索速度。

23、進(jìn)一步的，采用多指標(biāo)評(píng)價(jià)體系對(duì)預(yù)測(cè)模型輸出預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)，其中，多指標(biāo)評(píng)價(jià)體系包括均方根誤差、平均絕對(duì)誤差和擬合優(yōu)度r2；

24、所述均方根誤差采用下式進(jìn)行計(jì)算：

25、所述平均絕對(duì)誤差采用下式進(jìn)行計(jì)算：

26、所述擬合優(yōu)度r2采用下式進(jìn)行計(jì)算：

27、式中，m表示數(shù)據(jù)樣本個(gè)數(shù)；yi表示第i個(gè)數(shù)據(jù)樣本中目標(biāo)建筑物沉降的實(shí)際值；表示第i個(gè)數(shù)據(jù)樣本中目標(biāo)建筑物沉降的預(yù)測(cè)值。

28、進(jìn)一步的，所述基于人工智能的自動(dòng)注漿監(jiān)測(cè)管理系統(tǒng)還包括：

29、注漿驗(yàn)證模塊，用于在注漿完成后，根據(jù)當(dāng)前目標(biāo)建筑物地基的強(qiáng)度參數(shù)，輸入預(yù)測(cè)模型，根據(jù)預(yù)測(cè)模型結(jié)果來指導(dǎo)是否需要進(jìn)一步注漿加固，防止后續(xù)發(fā)生建筑沉降。

30、進(jìn)一步的，所述基于人工智能的自動(dòng)注漿監(jiān)測(cè)管理系統(tǒng)還包括：

31、抬升反饋模塊，用于對(duì)注漿抬升工作的進(jìn)度反饋給沉降監(jiān)測(cè)模塊，監(jiān)測(cè)目標(biāo)建筑物的抬升數(shù)據(jù)，避免建筑物抬過原始標(biāo)高。

32、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明一種基于人工智能的自動(dòng)注漿監(jiān)測(cè)管理系統(tǒng)的有益效果是：

33、本發(fā)明通過在目標(biāo)建筑物的各監(jiān)測(cè)點(diǎn)，利用沉降監(jiān)測(cè)模塊監(jiān)測(cè)目標(biāo)建筑物的沉降信息，確保數(shù)據(jù)的及時(shí)性和準(zhǔn)確性；

34、本發(fā)明通過構(gòu)建建筑物沉降預(yù)測(cè)模型，將沉降監(jiān)測(cè)模塊監(jiān)測(cè)的沉降信息作為所述預(yù)測(cè)模型的輸入，預(yù)測(cè)輸出建筑物的預(yù)測(cè)沉降量，將預(yù)測(cè)沉降量與建筑物實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的沉降量進(jìn)行比較，基于比較結(jié)果對(duì)所述目標(biāo)建筑物進(jìn)行預(yù)警，能夠及早發(fā)現(xiàn)建筑物的沉降隱患，做到及時(shí)介入，提高了監(jiān)測(cè)管理效率；

35、在產(chǎn)生預(yù)警信號(hào)之后，本發(fā)明根據(jù)建筑物的沉降信息以及建筑物的結(jié)構(gòu)信息，生成對(duì)所述目標(biāo)建筑物的結(jié)構(gòu)進(jìn)行加固的加固指令；

36、本發(fā)明的控制自動(dòng)化注漿機(jī)根據(jù)加固指令，到達(dá)注漿位置，并根據(jù)加固指令控制注漿壓力和注漿量，在注漿過程中，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)地基的沉降情況，根據(jù)沉降情況，調(diào)整注漿參數(shù)，直至完成對(duì)目標(biāo)建筑物注漿抬升工作。

37、綜上所述，本發(fā)明通過人工智能注漿抬升平臺(tái)進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)智能自動(dòng)化施工，可以實(shí)現(xiàn)現(xiàn)場(chǎng)施工自動(dòng)化，提高施工安全性，提高施工效率。

技術(shù)特征：

1.一種基于人工智能的自動(dòng)注漿監(jiān)測(cè)管理系統(tǒng)，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于人工智能的自動(dòng)注漿監(jiān)測(cè)管理系統(tǒng)，其特征在于，所述沉降監(jiān)測(cè)模塊中配置數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)和數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)；其中：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于人工智能的自動(dòng)注漿監(jiān)測(cè)管理系統(tǒng)，其特征在于，所述監(jiān)測(cè)傳感器包括位移傳感器和傾斜傳感器，位移傳感器以及傾斜傳感器均布置在目標(biāo)建筑物的四個(gè)角點(diǎn)，以及兩個(gè)角點(diǎn)之間的中間位置；

4.根據(jù)權(quán)利要求1至3任一項(xiàng)所述的一種基于人工智能的自動(dòng)注漿監(jiān)測(cè)管理系統(tǒng)，其特征在于，所述構(gòu)建建筑物沉降預(yù)測(cè)模型的步驟，包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于人工智能的自動(dòng)注漿監(jiān)測(cè)管理系統(tǒng)，其特征在于，在所述粒子群算法中，設(shè)定種群y＝(y1，y2，…，yn)的第i個(gè)粒子的位置xi＝[xi1?xi2?…xid]t,根據(jù)粒子適應(yīng)度確定最優(yōu)粒子，粒子迭代過程中的速度與位置更新公式表示為：

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種基于人工智能的自動(dòng)注漿監(jiān)測(cè)管理系統(tǒng)，其特征在于，所述粒子迭代過程中的速度限制在區(qū)間[0，vmax]內(nèi)；所述粒子迭代過程中的位置限制在[-xmax，xmax]內(nèi)。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種基于人工智能的自動(dòng)注漿監(jiān)測(cè)管理系統(tǒng)，其特征在于，所述采用多指標(biāo)評(píng)價(jià)體系對(duì)預(yù)測(cè)模型輸出預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)，其中，多指標(biāo)評(píng)價(jià)體系包括均方根誤差、平均絕對(duì)誤差和擬合優(yōu)度r2；

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于人工智能的自動(dòng)注漿監(jiān)測(cè)管理系統(tǒng)，其特征在于，所述基于人工智能的自動(dòng)注漿監(jiān)測(cè)管理系統(tǒng)還包括：

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的基于人工智能的自動(dòng)注漿監(jiān)測(cè)管理系統(tǒng)，其特征在于，所述基于人工智能的自動(dòng)注漿監(jiān)測(cè)管理系統(tǒng)還包括：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明屬于施工監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體是一種基于人工智能的自動(dòng)注漿監(jiān)測(cè)管理系統(tǒng)，包括：沉降監(jiān)測(cè)模塊，用于在目標(biāo)建筑物的各監(jiān)測(cè)點(diǎn)，監(jiān)測(cè)所述目標(biāo)建筑物的沉降信息；沉降預(yù)測(cè)模塊，用于預(yù)測(cè)輸出建筑物的預(yù)測(cè)沉降量，將預(yù)測(cè)沉降量與建筑物實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的沉降量進(jìn)行比較，基于比較結(jié)果對(duì)所述目標(biāo)建筑物進(jìn)行預(yù)警；加固平臺(tái)模塊，用于生成對(duì)所述目標(biāo)建筑物的結(jié)構(gòu)進(jìn)行加固的加固指令；施工平臺(tái)模塊，用于控制自動(dòng)化注漿機(jī)根據(jù)加固指令，到達(dá)注漿位置，并根據(jù)加固指令控制注漿壓力和注漿量，完成對(duì)目標(biāo)建筑物注漿抬升工作。本發(fā)明通過人工智能注漿抬升平臺(tái)進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)智能自動(dòng)化施工，可以實(shí)現(xiàn)現(xiàn)場(chǎng)施工自動(dòng)化，提高施工安全性，提高施工效率。

技術(shù)研發(fā)人員：崔騰躍
受保護(hù)的技術(shù)使用者：北京恒祥宏業(yè)基礎(chǔ)加固技術(shù)有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/30