本發(fā)明涉及建筑物隔振，具體涉及一種地鐵運(yùn)行區(qū)既有建筑物隔振效果評估方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、地鐵運(yùn)行區(qū)既有建筑物隔振是指采取技術(shù)措施減少地鐵列車運(yùn)行時(shí)產(chǎn)生的振動(dòng)對周圍已建建筑物的影響。通過安裝隔振裝置或改進(jìn)建筑物結(jié)構(gòu)，降低振動(dòng)傳遞到建筑物的強(qiáng)度，從而保護(hù)建筑物的結(jié)構(gòu)完整性和居住舒適度。這種隔振措施包括在建筑物基礎(chǔ)、樓板等關(guān)鍵部位安裝隔振墊、減震器等設(shè)備，或通過改進(jìn)建筑設(shè)計(jì)以提高其抗振能力。隔振效果的評估則需要通過振動(dòng)數(shù)據(jù)的測量和分析，判斷是否需要采取額外措施來保障建筑物的安全和使用環(huán)境的舒適性。

2、主動(dòng)隔振系統(tǒng)作為一種常用的隔振裝置，通過實(shí)時(shí)監(jiān)測和反饋控制，有效降低振動(dòng)傳遞到建筑物的強(qiáng)度，特別適用于對振動(dòng)控制要求極高的環(huán)境。通過實(shí)時(shí)監(jiān)測振動(dòng)信號，利用傳感器檢測外部振動(dòng)，并通過控制器計(jì)算出相應(yīng)的反向振動(dòng)波參數(shù)，驅(qū)動(dòng)制動(dòng)器產(chǎn)生反向振動(dòng)波，從而主動(dòng)抵消原始振動(dòng)波，實(shí)現(xiàn)高效減振和穩(wěn)定環(huán)境的效果。然而，建筑物在受到較強(qiáng)振動(dòng)時(shí)可能表現(xiàn)出非線性響應(yīng)特性，意味著當(dāng)建筑物受到較強(qiáng)振動(dòng)時(shí)，其振動(dòng)響應(yīng)特性會(huì)發(fā)生變化，導(dǎo)致振動(dòng)行為變得異常，傳統(tǒng)的基于線性假設(shè)的控制算法可能無法準(zhǔn)確計(jì)算反向振動(dòng)波，導(dǎo)致隔振效果失效，建筑物持續(xù)受到地鐵運(yùn)行產(chǎn)生的振動(dòng)影響。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是提供一種地鐵運(yùn)行區(qū)既有建筑物隔振效果評估方法及系統(tǒng)，以解決背景技術(shù)中不足。

2、為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：一種地鐵運(yùn)行區(qū)既有建筑物隔振效果評估方法，包括以下步驟：

3、s1：根據(jù)地鐵運(yùn)行區(qū)既有建筑物的密度將其劃分為若干個(gè)監(jiān)測區(qū)域，在監(jiān)測區(qū)域內(nèi)建筑物的不同位置處安裝n個(gè)振動(dòng)傳感器，用于實(shí)時(shí)捕捉固定時(shí)間段內(nèi)的振動(dòng)信號；

4、s2：將捕捉到的振動(dòng)信號進(jìn)行預(yù)處理后，對振動(dòng)信號中的非線性特征和建筑物在振動(dòng)下的信號實(shí)時(shí)響應(yīng)特征進(jìn)行分析，識別建筑物的異常振動(dòng)行為；

5、s3：當(dāng)建筑物出現(xiàn)異常振動(dòng)行為時(shí)，對控制算法計(jì)算反向振動(dòng)波的誤差變化情況進(jìn)行分析，并根據(jù)分析結(jié)果動(dòng)態(tài)調(diào)整反向振動(dòng)波參數(shù)；

6、s4：基于模糊邏輯將建筑物的異常振動(dòng)行為和控制算法計(jì)算反向振動(dòng)波的誤差變化情況進(jìn)行綜合分析，根據(jù)分析結(jié)果將各個(gè)監(jiān)測區(qū)域內(nèi)的隔振效果進(jìn)行質(zhì)量劃分，并生成評估報(bào)告，根據(jù)評估報(bào)告采取相應(yīng)的改進(jìn)措施。

7、優(yōu)選的，根據(jù)地鐵運(yùn)行區(qū)既有建筑物的密度將其劃分為若干個(gè)監(jiān)測區(qū)域，將其按照建筑物密度劃分為高密度監(jiān)測區(qū)域，中密度監(jiān)測區(qū)域和低密度監(jiān)測區(qū)域。

8、優(yōu)選的，根據(jù)振動(dòng)信號中的非線性特征生成相位幅度耦合指數(shù)，則相位幅度耦合指數(shù)的獲取方法為：

9、對原始振動(dòng)信號進(jìn)行預(yù)處理，將預(yù)處理后的信號進(jìn)行頻帶分解，使用帶通濾波器將信號分解為不同頻帶的分量；對每個(gè)頻帶分量進(jìn)行希爾伯特變換，獲得復(fù)數(shù)形式的希爾伯特信號，希爾伯特變換后的信號xi(t)表示為：xi(t)＝ai(t)ejθi(t)；其中，ai(t)是信號的瞬時(shí)幅度，θi(t)是信號的瞬時(shí)相位，e、j為常數(shù)，選擇低頻分量的瞬時(shí)相位θlow(t)和高頻分量的瞬時(shí)幅度ahigh(t)，通過初次希爾伯特變換，得到每個(gè)頻帶分量的瞬時(shí)相位和幅度；

10、對高頻分量的瞬時(shí)幅度ahigh(t)進(jìn)行希爾伯特變換，得到其包絡(luò)的瞬時(shí)相位θahigh(t)，計(jì)算低頻相位θlow(t)和高頻幅度的瞬時(shí)相位θahigh(t)之間的相位差δθ(t)，相位差δθ(t)表示為：δθ(t)＝θlow(t)-θahigh(t)；計(jì)算相位幅度耦合指數(shù)paci，使用相位差δθ(t)計(jì)算相位幅度耦合指數(shù)paci，具體的計(jì)算表達(dá)式為：其中，n是時(shí)間點(diǎn)的數(shù)量，δθ(t)是第t個(gè)時(shí)間點(diǎn)的相位差。

11、優(yōu)選的，根據(jù)建筑物在振動(dòng)下的信號實(shí)時(shí)響應(yīng)特征生成振動(dòng)信號幅值分布異常指數(shù)，則振動(dòng)信號幅值分布異常指數(shù)的獲取方法為：

12、對建筑物各部位的振動(dòng)信號x(t)進(jìn)行去噪和濾波后進(jìn)行小波變換，獲取不同尺度上的小波系數(shù)，小波變換表示為：wj,k＝∫x(t)ψj,k(t)dt；其中，wj,k是小波系數(shù)，表示信號在尺度j和時(shí)間位置k的強(qiáng)度，ψj,k(t)是小波基函數(shù)，計(jì)算每個(gè)尺度和時(shí)間位置上的小波系數(shù)的幅值，得到局部幅值：aj,k＝|wj,k|；其中，aj,k是局部幅值，表示振動(dòng)信號在特定尺度和時(shí)間位置的強(qiáng)度，設(shè)定檢測閾值λ，識別局部幅值aj,k中大于等于檢測閾值λ的異常點(diǎn)，并建立異常點(diǎn)集合ω，包含所有被識別為異常的幅值點(diǎn)，計(jì)算振動(dòng)信號幅值分布異常指數(shù)，具體的計(jì)算表達(dá)式為：m是檢測點(diǎn)總數(shù)，tmck為振動(dòng)信號幅值分布異常指數(shù)。

13、優(yōu)選的，將相位幅度耦合指數(shù)和振動(dòng)信號幅值分布異常指數(shù)轉(zhuǎn)換為第一特征向量，將第一特征向量作為機(jī)器學(xué)習(xí)模型的輸入，機(jī)器學(xué)習(xí)模型以每組第一特征向量預(yù)測建筑物振動(dòng)行為評估系數(shù)標(biāo)簽為預(yù)測目標(biāo)，以最小化對所有建筑物振動(dòng)行為評估系數(shù)標(biāo)簽的預(yù)測誤差之和作為訓(xùn)練目標(biāo)，對機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練，直至預(yù)測誤差之和達(dá)到收斂時(shí)停止模型訓(xùn)練，根據(jù)模型輸出結(jié)果確定建筑物振動(dòng)行為評估系數(shù)。

14、優(yōu)選的，將獲取到的建筑物振動(dòng)行為評估系數(shù)與預(yù)先設(shè)置的建筑物振動(dòng)行為評估系數(shù)參考閾值進(jìn)行比較，若建筑物振動(dòng)行為評估系數(shù)大于等于預(yù)先設(shè)置的建筑物振動(dòng)行為評估系數(shù)參考閾值，建筑物存在異常振動(dòng)行為；若建筑物振動(dòng)行為評估系數(shù)小于預(yù)先設(shè)置的建筑物振動(dòng)行為評估系數(shù)參考閾值，建筑物不存在異常振動(dòng)行為。

15、優(yōu)選的，當(dāng)建筑物出現(xiàn)異常振動(dòng)行為時(shí)，根據(jù)建筑物不同部位安裝的振動(dòng)傳感器實(shí)時(shí)記錄振動(dòng)數(shù)據(jù)，振動(dòng)數(shù)據(jù)包括原始振動(dòng)信號和反向振動(dòng)波信號；根據(jù)控制算法計(jì)算的反向振動(dòng)波與實(shí)際測得的振動(dòng)信號進(jìn)行對比，定義誤差指標(biāo)；

16、將誤差指標(biāo)作為標(biāo)簽，為每一組輸入數(shù)據(jù)生成對應(yīng)的標(biāo)簽；

17、將收集到的數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和測試集；

18、使用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)訓(xùn)練隨機(jī)森林模型，輸入為振動(dòng)信號特征，輸出為誤差指標(biāo)；

19、使用測試集數(shù)據(jù)評估模型的性能；

20、將實(shí)時(shí)采集的振動(dòng)信號特征輸入訓(xùn)練好的隨機(jī)森林模型，預(yù)測當(dāng)前控制算法的誤差值；

21、根據(jù)一段時(shí)間內(nèi)模型輸出的控制算法的誤差值，判斷控制算法計(jì)算反向振動(dòng)波的誤差變化情況。

22、優(yōu)選的，設(shè)計(jì)動(dòng)態(tài)調(diào)整策略，根據(jù)誤差變化情況調(diào)整反向振動(dòng)波參數(shù)，誤差公式為：其中，yx是實(shí)際振動(dòng)值，eyx是模型預(yù)測的振動(dòng)值，h是樣本數(shù)量；

23、根據(jù)誤差變化情況，逐步調(diào)整反向振動(dòng)波參數(shù)，將一段時(shí)間內(nèi)模型輸出的控制算法的誤差值進(jìn)行收集，并建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)集合，計(jì)算數(shù)據(jù)集合的標(biāo)準(zhǔn)差，即計(jì)算誤差波動(dòng)指數(shù)，當(dāng)計(jì)算得到的誤差波動(dòng)指數(shù)大于等于預(yù)設(shè)閾值時(shí)，按固定增量調(diào)整參數(shù)，具體的計(jì)算表達(dá)式為：pnew＝pcurrent+δp；其中，δp是固定增量值，pnew為調(diào)整后的反向振動(dòng)波參數(shù)，pcurrent為調(diào)整前的反向振動(dòng)波參數(shù)。

24、優(yōu)選的，將建筑物振動(dòng)行為評估系數(shù)和控制算法的誤差波動(dòng)指數(shù)作為輸入項(xiàng)，將各個(gè)監(jiān)測區(qū)域內(nèi)的隔振效果作為輸出項(xiàng)；

25、將評估系數(shù)，誤差波動(dòng)指數(shù)以及隔振效果轉(zhuǎn)換為模糊集合；

26、將實(shí)際測得的振動(dòng)評估系數(shù)和誤差波動(dòng)指數(shù)轉(zhuǎn)換為模糊集合中的成員值；

27、根據(jù)模糊規(guī)則庫，對輸入的模糊集合進(jìn)行規(guī)則匹配，得到對應(yīng)的模糊輸出；

28、使用模糊推理方法，將輸入項(xiàng)通過模糊規(guī)則映射到輸出項(xiàng)，生成模糊輸出結(jié)果；

29、通過中心值法，將模糊輸出轉(zhuǎn)換為具體的隔振效果。

30、本發(fā)明還提供了一種地鐵運(yùn)行區(qū)既有建筑物隔振效果評估系統(tǒng)，包括振動(dòng)信號獲取模塊、異常振動(dòng)識別模塊，控制算法分析模塊以及隔振效果評估模塊；

31、振動(dòng)信號獲取模塊：根據(jù)地鐵運(yùn)行區(qū)既有建筑物的密度將其劃分為若干個(gè)監(jiān)測區(qū)域，在監(jiān)測區(qū)域內(nèi)建筑物的不同位置處安裝n個(gè)振動(dòng)傳感器，用于實(shí)時(shí)捕捉固定時(shí)間段內(nèi)的振動(dòng)信號；

32、異常振動(dòng)識別模塊：將捕捉到的振動(dòng)信號進(jìn)行預(yù)處理后，對振動(dòng)信號中的非線性特征和建筑物在振動(dòng)下的信號實(shí)時(shí)響應(yīng)特征進(jìn)行分析，識別建筑物的異常振動(dòng)行為；

33、控制算法分析模塊：當(dāng)建筑物出現(xiàn)異常振動(dòng)行為時(shí)，對控制算法計(jì)算反向振動(dòng)波的誤差變化情況進(jìn)行分析，并根據(jù)分析結(jié)果動(dòng)態(tài)調(diào)整反向振動(dòng)波參數(shù)；

34、隔振效果評估模塊：基于模糊邏輯將建筑物的異常振動(dòng)行為和控制算法計(jì)算反向振動(dòng)波的誤差變化情況進(jìn)行綜合分析，根據(jù)分析結(jié)果將各個(gè)監(jiān)測區(qū)域內(nèi)的隔振效果進(jìn)行質(zhì)量劃分，并生成評估報(bào)告，根據(jù)評估報(bào)告采取相應(yīng)的改進(jìn)措施。

35、在上述技術(shù)方案中，本發(fā)明提供的技術(shù)效果和優(yōu)點(diǎn)：

36、1、本發(fā)明通過將建筑物密度劃分為監(jiān)測區(qū)域并安裝振動(dòng)傳感器，實(shí)時(shí)捕捉振動(dòng)信號并進(jìn)行預(yù)處理和分析，以識別建筑物的異常振動(dòng)行為。當(dāng)檢測到異常振動(dòng)時(shí)，控制算法動(dòng)態(tài)調(diào)整反向振動(dòng)波參數(shù)，通過模糊邏輯綜合分析異常振動(dòng)行為和反向振動(dòng)波誤差變化情況，將監(jiān)測區(qū)域內(nèi)的隔振效果進(jìn)行質(zhì)量劃分，生成評估報(bào)告并制定改進(jìn)措施。此方法能夠全面掌握建筑物的振動(dòng)情況，準(zhǔn)確診斷異常振動(dòng)行為，提高控制系統(tǒng)的精度和適應(yīng)性，提供科學(xué)的隔振效果評估，從而有效提升整體隔振質(zhì)量，確保建筑物的結(jié)構(gòu)安全和使用舒適性。

37、2、本發(fā)明通過非線性特征分析、機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測和誤差動(dòng)態(tài)調(diào)整策略，該系統(tǒng)能夠在建筑物受到較強(qiáng)振動(dòng)時(shí)保持高效的隔振效果。特別是基于模糊邏輯的綜合分析，可以精準(zhǔn)地評估各監(jiān)測區(qū)域內(nèi)的隔振效果，生成詳細(xì)的評估報(bào)告，并根據(jù)評估結(jié)果采取有效的改進(jìn)措施。整體而言，該發(fā)明在解決傳統(tǒng)隔振控制系統(tǒng)局限性方面具有顯著優(yōu)勢，有效減少了地鐵振動(dòng)對建筑物的影響，提升了隔振控制的科學(xué)性和實(shí)用性。