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龍圖騰網(wǎng)獲悉大連理工大學(xué)申請的專利一種對傳感器故障不敏感的橋梁拉索異常識別定位方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN115456104B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202211180718.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/2431；該發(fā)明授權(quán)一種對傳感器故障不敏感的橋梁拉索異常識別定位方法是由楊東輝;顧海倫;伊廷華;李宏男;胡皓設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-09-27向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種對傳感器故障不敏感的橋梁拉索異常識別定位方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種對傳感器故障不敏感的橋梁拉索異常識別定位方法，步驟如下：1基于監(jiān)測數(shù)據(jù)的群索索力特征向量提取；2基于索力特征向量局部變異性檢測的斜拉索在線評估模型的建立；3索力特征向量中異常成分的隔離。本發(fā)明構(gòu)造了反映不同拉索間車致索力穩(wěn)定相關(guān)性的群索索力特征向量；建立了基于群索索力特征向量變異性檢測的橋梁拉索異常識別方法，實(shí)現(xiàn)了斜拉索的在線監(jiān)測。基于異常索力成分的隔離方法，可準(zhǔn)確定位異常拉索。最后，該方法對傳感器故障不敏感，在某個索力傳感器故障情況下，模型不需要重新訓(xùn)練仍可繼續(xù)對斜拉索索力異常進(jìn)行有效的在線監(jiān)測識別。因此，本發(fā)明在橋梁拉索索力異常評估領(lǐng)域具有較高的工程應(yīng)用價(jià)值。

本發(fā)明授權(quán)一種對傳感器故障不敏感的橋梁拉索異常識別定位方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種對傳感器故障不敏感的橋梁拉索異常識別定位方法，其特征在于，步驟如下： 步驟1.基于監(jiān)測數(shù)據(jù)的群索索力特征向量提取 1.1進(jìn)行車致索力的提取：先設(shè)置移動窗口步長為15分鐘并選取一個窗口長度內(nèi)的索力監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行核密度估計(jì)擬合，以核密度估計(jì)模型中提取的概率密度最大值點(diǎn)對應(yīng)的索力作為該段時間內(nèi)的靜載索力代表值；再設(shè)置移動窗口步長為5分鐘，并不斷重復(fù)以上步驟對不同時段下的靜載索力代表值進(jìn)行更新；對提取的靜載索力代表值依次采用樣條插值、中值濾波和滑動平均進(jìn)行靜載索力趨勢項(xiàng)的提取，監(jiān)測的原始索力數(shù)據(jù)減去靜載索力趨勢項(xiàng)，獲取車致索力； 1.2將僅具有一個單峰的索力時段視為單輛車過橋情況下的車致索力并進(jìn)行識別和提取：首先，通過差分法提取車致索力的峰值點(diǎn)和谷值點(diǎn)，選取峰值的兩側(cè)均單調(diào)減小到相應(yīng)谷值點(diǎn)的索力時段，其兩側(cè)谷值點(diǎn)均應(yīng)小于某一閾值，閾值設(shè)置為3kN；其次，提取的單輛車過橋情況下的車致索力峰值時段的寬度不低于4s且峰值不小于8kN； 1.3根據(jù)單輛車過橋的情況下，車輛依次經(jīng)過不同拉索時相應(yīng)的車致索力峰值的出現(xiàn)存在時間滯后現(xiàn)象，以相鄰兩根斜拉索的車致峰值索力出現(xiàn)的時間差小于2s為判定原則，在同側(cè)相鄰的幾根斜拉索pi之間找到同一車輛荷載作用下的索力響應(yīng)峰值Tvpi； 1.4構(gòu)造單輛車過橋工況下的群索索力特征向量xi，其中包含了n根斜拉索的車致峰值索力： xi＝[Tvp1,Tvp2,...,Tvpn]T1 步驟2.基于索力特征向量局部變異性檢測的斜拉索在線評估方法的建立 2.1按照步驟1對斜拉索處于正常狀態(tài)下索力監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行群索索力特征向量的提取，并組成集合Xt∈Rm×n作為訓(xùn)練集，其中，m為提取索力特征向量的個數(shù)，n為索力特征向量的維度； 2.2對于訓(xùn)練集Xt∈Rm×n中每一個索力特征向量xi，使用公式2計(jì)算和其他n-1個索力特征向量xj之間的歐幾里得距離；然后根據(jù)公式3對歐幾里得距離di,j按升序排列并取前k個歐幾里德距離所對應(yīng)的xj組成最近鄰子集Nkxi； di,j＝||xi-xj||2,j＝1,...,n；j≠i2 di,1≤di,2≤…≤di,k3 Nkxi＝{xi,1,xi,2,...,xi,k}∈Rm×n4 式中：xi,k為索力特征向量xi的第k個最近鄰向量；k為最近鄰子集的個數(shù)，以訓(xùn)練集中所有特征向量xi計(jì)算的預(yù)警指數(shù)的極差和標(biāo)準(zhǔn)差為目標(biāo)，通過交叉驗(yàn)證方法選取最小極差和標(biāo)準(zhǔn)差對應(yīng)的子集個數(shù)，作為使用的k值； 2.3根據(jù)公式5確定最近鄰集合G，確定如公式6所示的基于集合的最近路徑s，對于所有的1≤j≤k，pj+1是集合{p1,p2,...,pj}在{pj+1,pj+2,...,pk+1}中的最近鄰；如果出現(xiàn)最近鄰不唯一的情況，則按照最近鄰集合G中元素的先后順序進(jìn)行選擇； G＝Nkxi∪{xi}＝{xi,xi,1,xi,2,...,xi,k}5 s＝p1,p2,...,pk+1,pj∈G6 式中：最近鄰集合G和基于集合的最近路徑s包含相同的索力特征向量，即此外，一最近鄰集合G和最近路徑s的第個元素相同，即p1＝xi； 其中，采用基于馬氏距離的最近鄰計(jì)算方法確定向量與集合之間距離，進(jìn)而確定最近路徑s；計(jì)算方法如公式7所示，對于任何給定的x∈P，如果y∈Q滿足distx,y＝distP,Q，則y是集合P在集合Q中的最近鄰樣本，以此找到一個樣本點(diǎn)和一個集合之間的最短距離； distP,Q＝min{dMx,y:x∈Py∈Q}7 其中， dMx,y＝x-yT·S-1·x-y8 在公式8中S為協(xié)方差矩陣，利用訓(xùn)練集中的索力特征向量，根據(jù)式9進(jìn)行計(jì)算； 式中：N為訓(xùn)練集中索力特征向量的個數(shù)，為訓(xùn)練集中所有索力特征向量的均值向量； 2.4基于已確定的索力特征向量xi與其最近鄰Nkxi的最近路徑s進(jìn)一步確定基于集合的最近軌跡e1,e2,...,ek，其中ej為連接集合oj與特征向量pj+1的最短連接距離； ej＝oj,pj+1,oj∈{p1,...,pj}10 其中，ej的確定需要滿足公式11的要求； distej＝distoj,pj+1＝min{dMoji,pj+1:oji∈oj1≤i≤j}11 2.5定義索力特征向量xi的孤立性指數(shù)DIkxi，其計(jì)算公式如式12所示： 2.6重復(fù)步驟2.2-2.5計(jì)算最近鄰子集{Nko|o∈Nkxi}中每一個索力特征向量的孤立性指數(shù)；然后，根據(jù)公式13計(jì)算每一個索力特征向量xi的局部變異指數(shù)DIkxi； 2.7采用廣義極值分布GEV并結(jié)合最大塊方法對訓(xùn)練集中的局部變異指數(shù)進(jìn)行分布擬合，其中，GEV分布表達(dá)式如公式14所示： 最大塊方法通過K-S假設(shè)檢驗(yàn)應(yīng)用擬合優(yōu)度度量來選擇最佳塊數(shù)b，之后將由訓(xùn)練集計(jì)算得到的局部變異指數(shù)集合Θ＝[DIkx1,DIkx2,...,DIkxm]劃分為b個大小相等的非重疊塊，并提取每個塊的最大值進(jìn)行GEV分布擬合；為了確定在一定顯著性水平α下的預(yù)警閾值τα，需要基于估計(jì)的GEV參數(shù)并根據(jù)公式15計(jì)算GEV分布的極值分位點(diǎn)； 式中：ξ，σ，μ表示GEV分布的形狀、尺度和位置參數(shù)； 2.8在在線監(jiān)測階段，重復(fù)步驟1-步驟2，計(jì)算每一個新的索力特征向量zi的局部變異指數(shù)DIkzi并與步驟2.7設(shè)定的預(yù)警閾值進(jìn)行比較，從而進(jìn)行斜拉索的在線評估和異常預(yù)警； 步驟3.索力特征向量異常索力成分的隔離 3.1在在線監(jiān)測階段，當(dāng)2.8中計(jì)算的一個新的索力特征向量zi的局部變異指數(shù)DIkzi超過設(shè)定的預(yù)警閾值時，依次減少索力特征向量zi中的一個索力成分并重新進(jìn)行局部變異指數(shù)DIkzi的計(jì)算，當(dāng)計(jì)算的局部變異指數(shù)下降至閾值以下時，表明該索力成分對應(yīng)斜拉索發(fā)生了異常。

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