1.本發(fā)明屬于健康監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種建筑健康監(jiān)測系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

2.現(xiàn)階段對(duì)建筑的健康監(jiān)測多是采用人工或有線的方式進(jìn)行的單一監(jiān)測(溫度，位移，受力)，因此效率低下，浪費(fèi)大量人拱和物力，也不能實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)控，漏報(bào)率高。
3.本發(fā)明的目的是建立實(shí)時(shí)智能無線傳輸?shù)慕ㄖ】当O(jiān)測體系，監(jiān)測建筑的使用情況，重點(diǎn)受力構(gòu)件的運(yùn)行情況。對(duì)重點(diǎn)受力構(gòu)件和整體建筑的健康狀況和可使用年限做出合理的評(píng)估，避免突發(fā)性災(zāi)害，對(duì)火災(zāi)和地震等重大自然災(zāi)害后建筑物的損傷情況做出評(píng)估。保證建筑在安全范圍內(nèi)使用。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

4.本發(fā)明就是針對(duì)上述問題，提供一種建筑健康監(jiān)測系統(tǒng)。
5.為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案，本發(fā)明包括前端傳感器、傳感器數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)和數(shù)據(jù)終端，其特征在于前端傳感器反饋的信號(hào)由導(dǎo)線連接傳遞到傳感器數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)，傳感器數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)的信號(hào)傳輸端口與數(shù)據(jù)終端的信號(hào)傳輸端口相連；數(shù)據(jù)終端由粒子群優(yōu)化的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測結(jié)構(gòu)健康狀況，對(duì)結(jié)構(gòu)部件健康狀況的評(píng)估。
6.作為一種優(yōu)選方案，本發(fā)明所述前端傳感器包括力學(xué)監(jiān)測傳感器、位移監(jiān)測傳感器、溫度監(jiān)測傳感器和煙氣監(jiān)測傳感器。
7.作為另一種優(yōu)選方案，本發(fā)明所述bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)建筑結(jié)構(gòu)受力的預(yù)測的具體步驟如下：
8.1)pso粒子群參數(shù)和bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的初始選定，根據(jù)bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)來確定粒子群的規(guī)模；
9.2)通過bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生的誤差來確定粒子群的適應(yīng)度函數(shù)；
10.3)計(jì)算并比較粒子的適應(yīng)度值，找到最優(yōu)的粒子位置；
11.4)通過粒子群算法得到最優(yōu)解來優(yōu)化bp神經(jīng)網(wǎng)路的權(quán)值；
12.5)pso-bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到預(yù)測結(jié)果，評(píng)估結(jié)構(gòu)的受力狀況。
13.作為另一種優(yōu)選方案，本發(fā)明所述數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)對(duì)前端傳感器接收傳感器的信號(hào)，在數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)內(nèi)進(jìn)行預(yù)處理，判定是否達(dá)到閾值，達(dá)到閾值觸發(fā)蜂鳴器，進(jìn)行預(yù)警，同時(shí)數(shù)據(jù)終端也會(huì)收到提示，數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)與計(jì)算終端的數(shù)據(jù)傳輸是實(shí)時(shí)傳輸，終端對(duì)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)傳輸信號(hào)進(jìn)行預(yù)測，判定受力情況，評(píng)估結(jié)構(gòu)是否可以繼續(xù)使用，如果可以，則數(shù)據(jù)封存，一定周期后上傳云端，方便后期調(diào)用；如果判定結(jié)構(gòu)失效，則激發(fā)預(yù)警，限制失效位置，同時(shí)向數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)發(fā)送指令，激發(fā)蜂鳴器。
14.其次，本發(fā)明所述粒子群優(yōu)化bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)構(gòu)件中力學(xué)傳感器的數(shù)量確定輸入層的數(shù)量，輸出層根據(jù)構(gòu)件是抗彎構(gòu)件、抗壓構(gòu)件、抗壓構(gòu)件、綜合受力構(gòu)件，判斷受力情
況，設(shè)定輸出層神經(jīng)元的個(gè)數(shù)；隱藏層數(shù)的判定根據(jù)公式其中n1為隱藏層數(shù)，n為輸入層，m為輸出層的個(gè)數(shù)，a為[1-10]的常數(shù)；粒子群算法的規(guī)模根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)來確定，通過粒子群算法得到最優(yōu)解來優(yōu)化bp神經(jīng)網(wǎng)路的權(quán)值。
[0015]
另外，本發(fā)明所述bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工作具體步驟如下：
[0016]
(1)網(wǎng)絡(luò)初始化：根據(jù)輸出輸入序列確定輸入層神經(jīng)元的個(gè)數(shù)為m，隱藏層神經(jīng)元個(gè)數(shù)n，輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為l，輸入層到隱藏層之間的連接權(quán)值為w
ij
，輸入層的閾值為bj，隱藏層到輸出層的連接權(quán)值為w
jk
，輸出層的閾值為bk。
[0017]
(2)隱藏層輸出值sj的計(jì)算：根據(jù)輸出變量x，輸入層到隱藏層之間的連接權(quán)值和閾值為w
ij
和bj，計(jì)算隱藏層輸出值sj。公式如下
[0018][0019]
式中：i為第i個(gè)輸入層神經(jīng)元(i＝1，2，3，4，
……
，m)；j為第j個(gè)隱藏層神經(jīng)元(j＝1，2，3，4，
……
，n)；f函數(shù)是隱藏層輸入與輸出間的激勵(lì)函數(shù)，常用log-sigmoid函數(shù)或tan-sigmoid函數(shù)。
[0020]
(3)輸出層輸出值yk的計(jì)算：根據(jù)隱藏層輸出值sj，隱藏層到輸出層之間的連接權(quán)值和閾值w
jk
和bk，計(jì)算輸出層輸出值yk。公式如下
[0021][0022]
式中：k為第k個(gè)輸出層神經(jīng)元(k＝1，2，3，4，
……
，l)；g函數(shù)為輸出層的傳遞函數(shù)，常用purelin函數(shù)和tan-sigmod函數(shù)。
[0023]
(4)誤差計(jì)算：根據(jù)實(shí)際輸出值yk和期望輸出值ok，計(jì)算節(jié)點(diǎn)輸出誤差e。
[0024]
公式如下
[0025][0026]
總誤差e的計(jì)算公式如下
[0027][0028]
式中：p為節(jié)點(diǎn)總數(shù)；ε為收斂誤差；er為第r個(gè)節(jié)點(diǎn)誤差(r＝1，2，3，4，
……
，p)
[0029]
(5)權(quán)值和閾值修正：輸出層和隱藏層之間的連接權(quán)值和閾值修正公式如下
[0030][0031][0032]
式中：t為迭代次數(shù)；γ為步長；δk為輸出層至隱藏層之間的誤差，計(jì)算公式如下
[0033]
δk＝(o
k-yk)yk(1-yk)
[0034]
隱藏層到輸入層之間連接權(quán)值和閾值的修正公式如下
[0035][0036][0037]
式中：δk為隱藏層到輸入層之間的誤差，計(jì)算公式如下
[0038][0039]
本發(fā)明有益效果。
[0040]
本發(fā)明建立一套實(shí)時(shí)智能無線傳輸?shù)慕ㄖ】当O(jiān)測體系，對(duì)建筑物中的梁、柱即節(jié)點(diǎn)和剪力墻等重要受力構(gòu)件布設(shè)傳感器，通過傳感器數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)將多個(gè)傳感器的信號(hào)匯集，并通過內(nèi)置算法對(duì)傳感的信號(hào)做出初步判斷，如果超過預(yù)先設(shè)置的閾值，則促發(fā)預(yù)警。傳感器數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)與數(shù)據(jù)終端信號(hào)雙向傳遞，將前端傳感器反饋的信號(hào)實(shí)時(shí)傳遞給數(shù)據(jù)終端，并通過數(shù)據(jù)終端中基于粒子群優(yōu)化的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行評(píng)估建筑結(jié)構(gòu)的受力狀況、健康狀況。根據(jù)評(píng)估的解決，判定結(jié)構(gòu)可否繼續(xù)工作，通過兩次評(píng)估的方式減少漏判、誤判的情況，同時(shí)終端可以根據(jù)個(gè)節(jié)點(diǎn)的受力狀況判斷建筑整體的健康情況做出評(píng)估。
附圖說明
[0041]
下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施方式對(duì)本發(fā)明做進(jìn)一步說明。本發(fā)明保護(hù)范圍不僅局限于以下內(nèi)容的表述。
[0042]
圖1、監(jiān)測系統(tǒng)工作流程圖。
[0043]
圖2、數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)元件圖。
[0044]
圖3、粒子群優(yōu)化bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法流程圖。
[0045]
圖4、神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖。
[0046]
圖5、真實(shí)值與預(yù)測值對(duì)比圖。
具體實(shí)施方式
[0047]
如圖所示，建筑健康監(jiān)測系統(tǒng)包括前端傳感器、傳感器數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)和數(shù)據(jù)終端。
[0048]
前端傳感器可包括力學(xué)監(jiān)測傳感器，位移監(jiān)測傳感器，溫度監(jiān)測傳感器和煙氣監(jiān)測傳感器。前端傳感器反饋的信號(hào)由導(dǎo)線連接傳遞到最近的數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)，數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)可由esp32芯片、電路板、蜂鳴器焊接而成。
[0049]
esp32芯片具有極佳的功耗性能、射頻性能、穩(wěn)定性、通用性和可靠性，通過內(nèi)置算法實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)整合預(yù)處理，判斷單個(gè)信號(hào)達(dá)到閾值，自動(dòng)激發(fā)蜂鳴器，實(shí)現(xiàn)預(yù)警，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸。數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)可內(nèi)置2.4ghz wifi模塊，可采用udp傳輸協(xié)議，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)和計(jì)算終端的信號(hào)雙向傳播，即傳感器收集的數(shù)據(jù)可以實(shí)時(shí)傳輸?shù)綌?shù)據(jù)終端，同時(shí)可以通過數(shù)據(jù)終端，向每個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)發(fā)送指令，修正算法，改變閾值，增減功能，適應(yīng)使用條件的變化。
[0050]
終端由粒子群優(yōu)化的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測結(jié)構(gòu)健康狀況，實(shí)現(xiàn)對(duì)結(jié)構(gòu)重要部件健康狀況的評(píng)估，bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種基于誤差方向傳播的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是一種采用widrow-hoff學(xué)習(xí)算法和非線性可微轉(zhuǎn)移函數(shù)的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)是由一層輸入層，多層隱藏層，一層輸出層組成。各層神經(jīng)元之間全連接，同層神經(jīng)元之間無連接。pso粒子群算法是將問題中的每一個(gè)解都看作一個(gè)粒子，每個(gè)粒子都有相應(yīng)的適應(yīng)度值，粒子通過自身或其他粒子間的相互作用來進(jìn)行位置的動(dòng)態(tài)調(diào)整從而找到最佳的粒子位置并對(duì)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化得到最優(yōu)解。本發(fā)明粒子群算法優(yōu)化bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)建筑結(jié)構(gòu)受力的預(yù)測的具體步驟如下：
[0051]
1)pso粒子群參數(shù)和bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的初始選定，根據(jù)bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)來確定粒子群的規(guī)模。
[0052]
2)通過bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生的誤差來確定粒子群的適應(yīng)度函數(shù)。
[0053]
3)計(jì)算并比較粒子的適應(yīng)度值，找到最優(yōu)的粒子位置。
[0054]
4)通過粒子群算法得到最優(yōu)解來優(yōu)化bp神經(jīng)網(wǎng)路的權(quán)值。
[0055]
5)pso-bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到預(yù)測結(jié)果，評(píng)估結(jié)構(gòu)的受力狀況。
[0056]
本發(fā)明的健康監(jiān)測系統(tǒng)，數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)具有獨(dú)立計(jì)算能力，可以完成計(jì)算，對(duì)傳感器反饋的信號(hào)可以做預(yù)處理，可減少了計(jì)算終端的計(jì)算量，同時(shí)還可以接受終端指令，修正算法和閾值，提高的修正的適用性、可調(diào)整性。無線傳輸技術(shù)的應(yīng)用大幅度減少導(dǎo)線的布設(shè)，降低故障率，降低人工檢測的成本。數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)和計(jì)算終端的雙重判定，降低了監(jiān)測系統(tǒng)的漏報(bào)率，為建筑結(jié)構(gòu)的使用安全提供更大的保障。
[0057]
傳感器布設(shè)。可根據(jù)有限元模擬的方式計(jì)算出建筑構(gòu)件的最不利位置結(jié)合實(shí)際經(jīng)驗(yàn)布設(shè)的傳感器，可布設(shè)的傳感器力學(xué)監(jiān)測傳感器、位移監(jiān)測傳感器、溫度監(jiān)測傳感器和煙氣監(jiān)測傳感器。
[0058]
數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)。數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)可由電路板，蜂鳴器、esp32芯片焊接而成，電路板上可留有傳感器接口，可根據(jù)具體需求調(diào)整數(shù)量，程序命令可由c語言編寫，拷入單片機(jī)中。數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)中調(diào)用udp傳輸協(xié)議，將封存的數(shù)據(jù)幀傳輸?shù)接?jì)算終端。傳輸過程通過內(nèi)置的2.4ghz wifi模塊，連接建筑內(nèi)wifi信號(hào)實(shí)現(xiàn)與數(shù)據(jù)終端的雙向傳輸，更換wifi的賬號(hào)密碼時(shí)，可通過終端對(duì)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行修改。數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)對(duì)前端傳感器的種類兼容性強(qiáng)，可同時(shí)接受多種傳感器的信號(hào)，在數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)內(nèi)進(jìn)行預(yù)處理，判定是否達(dá)到閾值，達(dá)到閾值會(huì)觸發(fā)蜂鳴器，進(jìn)行預(yù)警，同時(shí)數(shù)據(jù)終端也會(huì)收到提示，數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)與計(jì)算終端的數(shù)據(jù)傳輸是實(shí)時(shí)傳輸，終端對(duì)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)傳輸信號(hào)進(jìn)行預(yù)測，判定受力情況，評(píng)估結(jié)構(gòu)是否可以繼續(xù)使用，如果可以，則數(shù)據(jù)封存，一定周期后上傳云端，方便后期調(diào)用，如果判定結(jié)構(gòu)失效，則激發(fā)預(yù)警，限制失效位置，同時(shí)向數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)發(fā)送指令，激發(fā)蜂鳴器。數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)的布設(shè)位置，可根據(jù)傳感器的位置選擇，應(yīng)設(shè)置成開放式的，方便按時(shí)檢修，數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)布置在室外或者環(huán)境潮濕的地方，應(yīng)注意選用防水的外殼材料，避免因潮濕導(dǎo)致短路損壞，影響使用壽命。
[0059]
pso-bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。粒子群算法優(yōu)化bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種采用粒子群算法優(yōu)化權(quán)值的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在具體實(shí)施過程中，根據(jù)構(gòu)件中力學(xué)傳感器的數(shù)量確定輸入層的數(shù)量，輸出層根據(jù)構(gòu)件是抗彎構(gòu)件、抗壓構(gòu)件、抗壓構(gòu)件，綜合受力構(gòu)件等，判斷主要受力情況，設(shè)定輸出層神經(jīng)元的個(gè)數(shù)。隱藏層數(shù)的判定根據(jù)公式其中n1為隱藏層數(shù)，n為
輸入層，m為輸出層的個(gè)數(shù)，a為[1-10]的常數(shù)。粒子群算法的規(guī)模根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)來確定，通過粒子群算法得到最優(yōu)解來優(yōu)化bp神經(jīng)網(wǎng)路的權(quán)值。
[0060]
bp伸進(jìn)網(wǎng)絡(luò)工作具體步驟如下：
[0061]
(1)網(wǎng)絡(luò)初始化：根據(jù)輸出輸入序列確定輸入層神經(jīng)元的個(gè)數(shù)為m，隱藏層神經(jīng)元個(gè)數(shù)n，輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為l，輸入層到隱藏層之間的連接權(quán)值為w
ij
，輸入層的閾值為bj，隱藏層到輸出層的連接權(quán)值為w
jk
，輸出層的閾值為bk。
[0062]
(2)隱藏層輸出值sj的計(jì)算：根據(jù)輸出變量x，輸入層到隱藏層之間的連接權(quán)值和閾值為w
ij
和bj，計(jì)算隱藏層輸出值sj。公式如下
[0063][0064]
式中：i為第i個(gè)輸入層神經(jīng)元(i＝1，2，3，4，
……
，m)；j為第j個(gè)隱藏層神經(jīng)元(j＝1，2，3，4，
……
，n)；f函數(shù)是隱藏層輸入與輸出間的激勵(lì)函數(shù)，常用log-sigmoid函數(shù)或tan-sigmoid函數(shù)。
[0065]
(3)輸出層輸出值yk的計(jì)算：根據(jù)隱藏層輸出值sj，隱藏層到輸出層之間的連接權(quán)值和閾值w
jk
和bk，計(jì)算輸出層輸出值yk。公式如下
[0066][0067]
式中：k為第k個(gè)輸出層神經(jīng)元(k＝1，2，3，4，
……
，l)；g函數(shù)為輸出層的傳遞函數(shù)，常用purelin函數(shù)和tan-sigmod函數(shù)。
[0068]
(4)誤差計(jì)算：根據(jù)實(shí)際輸出值yk和期望輸出值ok，計(jì)算節(jié)點(diǎn)輸出誤差e。
[0069]
公式如下
[0070][0071]
總誤差e的計(jì)算公式如下
[0072][0073]
式中：p為節(jié)點(diǎn)總數(shù)；ε為收斂誤差；er為第r個(gè)節(jié)點(diǎn)誤差(r＝1，2，3，4，
……
，p)
[0074]
(5)權(quán)值和閾值修正：輸出層和隱藏層之間的連接權(quán)值和閾值修正公式如下
[0075][0076][0077]
式中：t為迭代次數(shù)；γ為步長；δk為輸出層至隱藏層之間的誤差，計(jì)算公式如下
[0078]
δk＝(o
k-yk)yk(1-yk)
[0079]
隱藏層到輸入層之間連接權(quán)值和閾值的修正公式如下
[0080][0081][0082]
式中：δk為隱藏層到輸入層之間的誤差，計(jì)算公式如下
[0083][0084]
粒子群算法優(yōu)化bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具體方法
[0085]
pso粒子群算法是一種采用群體搜索方法最優(yōu)閾值和初始值的全局優(yōu)化算法，將問題中的每一個(gè)解都看作一個(gè)粒子，每個(gè)粒子都有相應(yīng)的適應(yīng)度值，粒子通過自身或其他粒子間的相互作用來進(jìn)行位置的動(dòng)態(tài)調(diào)整從而找到最佳的粒子位置并對(duì)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化得到最優(yōu)解。根據(jù)圖可以看出粒子群算法優(yōu)化bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)建筑結(jié)構(gòu)受力的預(yù)測的具體步驟如下：
[0086]
(1)pso粒子群參數(shù)和bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的初始選定，根據(jù)bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)來確定粒子群的規(guī)模。
[0087]
(2)通過bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生的誤差來確定粒子群的適應(yīng)度函數(shù)。
[0088]
(3)計(jì)算并比較粒子的適應(yīng)度值，找到最優(yōu)的粒子位置。
[0089]
(4)通過粒子群算法得到最優(yōu)解來優(yōu)化bp神經(jīng)網(wǎng)路的權(quán)值。
[0090]
(5)pso-bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到預(yù)測結(jié)果，評(píng)估結(jié)構(gòu)的受力狀況。
[0091]
數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)單片機(jī)內(nèi)置程序部分為：
[0092]
1.調(diào)用esp32芯片中內(nèi)置wifi模塊
[0093]
2.使用異步udp傳輸協(xié)議
[0094]
3.確定傳感器輸入端口數(shù)量
[0095]
4.確定預(yù)警蜂鳴器布置
[0096]
5.設(shè)定初始報(bào)警閾值
[0097]
6.設(shè)定連接的wifi賬號(hào)及密碼
[0098]
7.創(chuàng)建udp連接對(duì)象
[0099]
8.確定本地端口號(hào)
[0100]
9.確定udp數(shù)據(jù)來源類型、遠(yuǎn)端地址及端口號(hào)、目標(biāo)地址及端口號(hào)、數(shù)據(jù)長度、數(shù)據(jù)內(nèi)容。
[0101]
10.判斷輸入信號(hào)是否達(dá)到閾值，達(dá)到閾值則激發(fā)蜂鳴器預(yù)警
[0102]
eps32具有內(nèi)置的wifi模塊可以穩(wěn)定傳輸信號(hào)數(shù)據(jù)?？梢詫?shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)雙向傳播，可以通過vscode對(duì)芯片上的程序根據(jù)實(shí)際情況實(shí)時(shí)調(diào)整，例如閾值的大小，wifi賬號(hào)的選擇。
[0103]
本發(fā)明芯片寫入程序作為無線數(shù)據(jù)傳輸節(jié)點(diǎn)，然后引用了bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法到后面的數(shù)據(jù)處理當(dāng)中作為一整套健康監(jiān)測系統(tǒng)。
[0104]
單片機(jī)上的代碼為：
[0105]
[0106]
[0107]
[0108]
[0109][0110]
pos-bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測墻體受力狀況可靠性驗(yàn)證如下：
[0111]
為驗(yàn)證粒子群改進(jìn)的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以很好的預(yù)測墻體的受力狀況，選用eps格構(gòu)式有限元墻體模型為樣例，分析根據(jù)墻體危險(xiǎn)點(diǎn)應(yīng)變值預(yù)測墻體整體的受力狀況。選取墻體中四個(gè)危險(xiǎn)點(diǎn)，提取不同受力狀況下的應(yīng)變值，即輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為4。由于格構(gòu)式墻體在實(shí)際使用中主要起到抗剪切應(yīng)力的作用，因此主要觀察側(cè)向受力狀況，即輸出層神經(jīng)
元個(gè)數(shù)為1。為了使pos-bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有良好的性能，需要選擇適合的隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)，若隱藏層選擇的節(jié)點(diǎn)數(shù)過多，會(huì)使網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的靈敏度度過高，導(dǎo)致出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象，若節(jié)點(diǎn)數(shù)過少，又會(huì)降低網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的容錯(cuò)性。根據(jù)經(jīng)驗(yàn)公式確定pos-bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱藏層神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)數(shù)取值范圍，再通過試算確定最優(yōu)節(jié)點(diǎn)數(shù)，最終確定本文采用輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為4，隱藏層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為5，輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為1的pos-bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，如圖4。
[0112][0113]
式中：n1為隱藏層數(shù)，n為輸入層，m為輸出層的個(gè)數(shù)，a為[1-10]常數(shù)。
[0114]
為了驗(yàn)證pos-bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)格構(gòu)式墻體受力情況預(yù)測的精度，提取27組模擬數(shù)據(jù)來作為訓(xùn)練集，選取3組數(shù)據(jù)作為測試集進(jìn)行驗(yàn)算，預(yù)測值如真實(shí)值的對(duì)比如圖所示，圖中可見三組預(yù)測值與真實(shí)值的誤差皆比較小，百分比誤差皆小于2％，預(yù)測精度優(yōu)異。進(jìn)一步分析誤差，擬合優(yōu)度r2是回歸直線對(duì)觀測值的擬合程度。評(píng)定擬合優(yōu)度的統(tǒng)計(jì)量是可決系數(shù)r2(確定系數(shù))。r2的范圍再0到1之間。當(dāng)r2趨近于1時(shí)，說明擬合程度越好；反之，r2趨近于0時(shí)，擬合程度越差。圖5可見，r2為0.99952，說明pos-bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算的預(yù)測值擬合程度較好，預(yù)測精度較高，具有作為終端算法評(píng)估格構(gòu)式墻體受力狀況及建筑健康監(jiān)測、安全評(píng)估的能力，是適用于建筑健康監(jiān)測系統(tǒng)的優(yōu)異終端算法。
[0115][0116]
附表全部數(shù)據(jù)
[0117][0118][0119]
可以理解的是，以上關(guān)于本發(fā)明的具體描述，僅用于說明本發(fā)明而并非受限于本
發(fā)明實(shí)施例所描述的技術(shù)方案，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解，仍然可以對(duì)本發(fā)明進(jìn)行修改或等同替換，以達(dá)到相同的技術(shù)效果；只要滿足使用需要，都在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。

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