一种建筑施工用安全防护装置的状态预警方法与流程

本技术涉及建筑施工，更具体地说，涉及一种建筑施工用安全防护装置的状态预警方法。

背景技术：

1、建筑施工过程中的安全防护装置对于保障施工人员的生命安全至关重要。在施工现场，防护装置常常处于复杂和动态的环境中，受外界温湿度、风速、振动等因素的影响，可能会发生变形、倾斜、振动等问题，若不能及时发现和预警，可能导致严重的安全事故。因此，如何实时监测和评估防护装置的健康状态，提前预警其潜在的故障或失稳风险，是确保施工安全的重要环节。

2、目前，传统的防护装置监测方法通常依赖人工巡检和定期检查，无法实现实时和动态的状态监测。即便是某些智能监测系统，也仅仅依赖单一传感器的监测结果，无法全面、准确地评估装置的健康状态。而在实际施工过程中，防护装置的状态受多种因素影响，尤其是在结构的受力、变形、倾斜、振动等方面的动态变化，这些因素需要通过复杂的数据处理和关联分析进行综合评估。

3、现有的预警系统多以简单的阈值设定为基础，缺乏对多参数动态变化的深度分析和多级预警阈值的自适应调整。传统方法通常使用固定的预警标准，难以应对不同施工环境和不同施工阶段下的变化，导致预警结果可能偏离实际，误报或漏报的现象时有发生，影响了预警系统的准确性和可靠性。

4、综上所述，如何实现对建筑施工用安全防护装置状态的实时、精确监测，并根据动态数据进行多级预警阈值的协同调整，已经成为亟需解决的技术问题。

技术实现思路

1、为了克服现有技术存在的一系列缺陷，本技术的目的在于针对上述问题，提供一种建筑施工用安全防护装置的状态预警方法，包括以下步骤。

2、步骤1，实时监测防护装置的变形量、倾斜角度和振动加速度，并同步采集施工现场的环境数据。

3、步骤2，对采集的数据进行预处理，采用滑动时间窗口法进行数据分段，结合小波变换技术提取各个时间窗口内的特征参数，生成标准化特征向量集。

4、步骤3，计算特征间动态关联强度，并利用递归神经网络分析各指标间的时序演化特征。

5、步骤4，通过最小化预警误差的目标函数实现权重的自适应调整。

6、步骤5，基于获得的动态权重结果，建立权重与阈值的映射关系，实现多级预警阈值的协同调整。

7、步骤6，实时评估预警性能并直观展示防护装置状态和预警信息。

8、进一步的，步骤1包括以下步骤。

9、在主要受力点、变形敏感区和关键连接处布置应变传感器阵列，实时监测防护装置的应力分布和变形状态。

10、在防护装置的转角节点和倾斜敏感区域安装高精度角度传感器，采用双轴或三轴测量方案，持续监测防护装置的空间姿态变化，同时建立倾斜预警阈值体系，实现对防护装置稳定性的实时评估。

11、在防护装置的关键构件上布置三轴加速度传感器网络，通过高采样频率的数据采集，实时捕捉防护装置在施工过程中的振动响应特征。

12、在施工现场部署环境监测网络，包括温度传感器、湿度传感器、风速传感器和雨量传感器，建立环境参数与结构响应的关联分析机制，评估环境因素对防护装置性能的影响。

13、搭建基于工业物联网的数据采集与传输网络，采用有线和无线相结合的通信方式，确保数据传输的实时性和可靠性，同时建立数据备份机制和网络冗余设计，防止数据丢失和通信中断。

14、进一步的，步骤2包括以下步骤。

15、对采集的原始数据进行异常值检测和剔除，同时进行噪声滤波处理，并执行数据归一化，以确保数据的一致性和可比性。

16、基于滑动窗口法对处理后的数据进行分段，并根据信号特性优化窗口大小和滑动步长参数，以确保信号特征得到准确反映。

17、对每个时间窗口的数据序列进行小波变换，得到信号的多尺度时频分解结果，形成完整的时频域特征表示。

18、从时频域特征表示中提取能量特征、统计特征和小波系数，以确保特征能够全面反映数据的本质特性。

19、对提取的特征进行标准化处理，消除量纲的影响，并将标准化后的特征组成特征向量，最终形成特征向量集。

20、进一步的，基于滑动窗口法对处理后的数据进行分段，并根据信号特性优化窗口大小和滑动步长参数，以确保信号特征得到准确反映，包括以下步骤。

21、根据信号的时域特性和频率特征，设定窗口大小w和滑动步长s。

22、按设定的窗口大小w和步长s，从数据序列中提取连续的窗口。

23、对每个窗口内的数据进行信号特征提取，以获取有效的信号特征。

24、建立窗口数据的有效性验证机制，对每个窗口内的数据进行质量检查，包括数据完整性、异常值比例与信噪比指标，当窗口数据质量不满足要求时，自动调整窗口参数。

25、设计窗口参数的动态优化机制，通过评估特征提取效果、计算资源占用和响应时间指标，定期对窗口大小和滑动步长进行调整。

26、进一步的，步骤3包括以下步骤。

27、构建多维时序关联网络，将每个特征参数作为网络节点，确定节点间的初始连接关系，形成基础网络结构。

28、在不同时间段内计算特征间的动态关联强度，量化节点间的关联程度，并将关联强度作为网络边的权重，构建带权有向图。

29、运用图论方法分析网络结构，计算节点的度中心性、介数中心性和特征向量中心性指标，识别网络中的关键节点和重要路径，揭示主要影响因素之间的传导机制。

30、构建长短时记忆网络模型，将时序关联网络中识别出的关键特征作为输入，通过递归神经网络的深度学习能力，捕捉各指标间的非线性时序演化特征。

31、进一步的，构建多维时序关联网络，将每个特征参数作为网络节点，确定节点间的初始连接关系，形成基础网络结构，包括以下步骤。

32、将预处理后的标准化特征参数映射为网络节点，并为每个节点分配唯一标识符，建立特征参数与网络节点之间的双射映射关系。

33、计算所有节点对之间的皮尔逊相关系数和互信息值。

34、设定连接阈值λ作为关联强度的判定标准，当两个节点之间的关联强度超过λ时，在邻接矩阵中记录相应的连接关系。

35、基于邻接矩阵构建初始网络拓扑结构，边的权重根据相关系数或互信息值设定。

36、在多个时间窗口内进行扰动分析，评估网络结构随时间的演化特性，验证节点间关联关系的时序稳定性。

37、进一步的，运用图论方法分析网络结构，计算节点的度中心性、介数中心性和特征向量中心性指标，识别网络中的关键节点和重要路径，揭示主要影响因素之间的传导机制，包括以下步骤。

38、对网络中的每个节点，统计其直接相连的边数量，得到节点的度中心性。

39、通过计算网络中所有最短路径中经过该节点的比例，获得节点的介数中心性指标。

40、基于邻接矩阵的特征值分解，计算节点的特征向量中心性。

41、综合比较度中心性、介数中心性和特征向量中心性，识别网络中的关键节点，并分析其特征属性。

42、通过分析网络中的最短路径和关键边，识别出网络中的重要传播路径。

43、基于关键节点和重要路径的分析结果，绘制影响传导机制的图谱，以清晰展示主要影响因素之间的传导关系，包括传导方向、强度和时序特征。

44、进一步的，步骤4包括以下步骤。

45、构建预警误差目标函数，通过对漏报率和误报率加权求和，形成一个全面衡量预警性能的评价标准。

46、引入遗忘因子机制，对历史数据进行时间衰减处理，使新数据样本具有高参考价值，同时保持对历史模式的合理继承，确保数据影响力的动态平衡。

47、建立特征权重的约束体系，包括非负权重约束、权重归一化约束，以及权重变化的最大步长限制，确保权重调整的合理性与稳定性。

48、设计自适应权重优化机制，基于梯度下降法优化目标函数，通过计算偏导数确定权重调整的方向和步长，并在新数据样本到达时自动更新权重参数。

49、进一步的，步骤5包括以下步骤。

50、基于动态权重结果，构建预警阈值优化目标函数，综合考虑不同预警等级的误报率、漏报率以及预警时效性指标，为粒子群算法提供优化方向和评价标准。

51、初始化粒子群算法的参数配置，包括粒子数量、迭代次数、学习因子和惯性权重，并为每个粒子分配初始位置和速度，其中位置表示不同预警等级的阈值组合，确保初始粒子群具有良好的分布性和多样性。

52、建立权重与阈值之间的映射关系，通过分析特征指标权重变化对预警阈值的影响，构建一个能够反映两者相关性的数学模型，为阈值的协同调整提供理论依据。

53、执行粒子群优化过程，在每次迭代中，根据粒子的适应度值更新个体最优位置和全局最优位置，并结合权重与阈值的映射关系，动态调整粒子的搜索方向和步长，确保能够快速收敛到最优解。

54、实现多级预警阈值的协同调整机制，当特征指标权重发生变化时，基于建立的映射关系自动更新各个预警等级的阈值，同时保证不同等级之间的合理间隔。

55、进一步的，步骤6包括以下步骤。

56、构建多维度的预警性能评价指标体系，涵盖预警准确率、预警及时性和资源消耗，并建立标准化的计算方法和评价标准。

57、通过数据流处理技术持续采集各项性能指标数据，结合滑动时间窗口进行动态评估，并设置性能预警阈值，当指标异常时及时发出优化建议。

58、基于三维建模技术构建防护装置的精确数字模型，准确还原设备的几何特征和空间关系，通过视觉元素直观展示设备运行状态，并在关键部位添加动态监测点，实现状态信息的实时更新。

59、将预警信息以浮动标签或警示图标的形式叠加显示在设备三维模型上，支持多角度查看和信息筛选。

60、与现有技术相比，本技术具有以下有益效果。

61、本技术通过实时监测防护装置的变形、倾斜和振动数据，并结合环境参数进行综合分析，采用动态权重调整和递归神经网络实现多级预警阈值的优化调整，提升了建筑施工中安全防护装置状态监测的精准性和预警的有效性。