CN109302692A - 大型拦水坝结构损伤智能实时监控系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了大型拦水坝结构损伤智能实时监控系统，包括拦水坝结构监测无线传感器网络、存储设备和数据分析终端；所述的拦水坝结构监测无线传感器网络用于采集拦水坝重要位置的振动数据；所述拦水坝结构监测无线传感器网络采集的振动数据传输到所述数据分析终端和存储设备，所述存储设备被配置为存储所述振动数据；所述数据分析终端对所述振动数据进行处理，得到不同位置处的振动位移曲线，通过对所述振动位移曲线的分析，实现对所述拦水坝的监测。

Description

大型拦水坝结构损伤智能实时监控系统

技术领域

本发明涉及水利水电智能监测领域，具体涉及大型拦水坝结构损伤智能实时监控系统。

背景技术

相关技术中，对于拦水坝的监测主要为变形监测、渗流渗压监测、应力应变监测、缝隙开合度监测和温度监测等。上述监测基本为静态或准静态监测，对于坝肩稳定性以及坝体的整体位移，静态方法还是适用的，但对于反映拦水坝成拱条件的内部应力应变、缝隙开合度的情况，静态监测很难把握拦水坝工作状态的瞬时变化和随时间的演变过程，而拦水坝的瞬时成拱失效和裂缝累积效应造成的成拱失效会威胁拦水坝的安全运行。

发明内容

为解决上述问题，本发明旨在提供大型拦水坝结构损伤智能实时监控系统。

本发明的目的采用以下技术方案来实现：

大型拦水坝结构损伤智能实时监控系统，包括拦水坝结构监测无线传感器网络、存储设备和数据分析终端；所述的拦水坝结构监测无线传感器网络用于采集拦水坝重要位置的振动数据；所述拦水坝结构监测无线传感器网络采集的振动数据传输到所述数据分析终端和存储设备，所述存储设备被配置为存储所述振动数据；所述数据分析终端对所述振动数据进行处理，得到不同位置处的振动位移曲线，通过对所述振动位移曲线的分析，实现对所述拦水坝的监测。

本发明的有益效果为：通过设置拦水坝结构监测无线传感器网络、存储设备和数据分析终端，及时发现拦水坝可能产生的损伤，快速找出损伤位置，以便采用各种工程措施加以修复和加固，并且该系统具有形式简单、施工方便、易于维护、工程造价低、运行管理方便的特点，运行时可实现远程控制。

附图说明

利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。

图1是本发明一个示例性实施例的用于水利水电工程的拦水坝监控系统的结构示意图。

图2是本发明一个示例性实施例的数据分析终端的单元连接示意图。

附图标记：

拦水坝结构监测无线传感器网络1、存储设备2、数据分析终端3、数据预处理单元31、数据分析单元32、数据评估单元33、数据显示单元34。

具体实施方式

结合以下实施例对本发明作进一步描述。

参见图1、图2，本发明实施例提供了用于水利水电工程的拦水坝监控系统，包括拦水坝结构监测无线传感器网络1、存储设备2和数据分析终端3；所述的拦水坝结构监测无线传感器网络1用于采集拦水坝重要位置的振动数据；所述拦水坝结构监测无线传感器网络1采集的振动数据传输到存储设备2进行存储，以及发送至所述数据分析终端3。

所述数据分析终端3对所述振动数据进行处理，得到不同位置处的振动位移曲线，通过对所述振动位移曲线的分析，实现对所述拦水坝的监测。

本发明的上述实施例通过设置拦水坝结构监测无线传感器网络1、存储设备2和数据分析终端3，及时发现拦水坝可能产生的损伤，快速找出损伤位置，以便采用各种工程措施加以修复和加固，并且该系统具有形式简单、施工方便、易于维护、工程造价低、运行管理方便的特点，运行时可实现远程控制。

本发明通过无线传感器网络采集振动数据，无需布线，且监测实时便捷。

优选的，所述重要位置包括拦水坝坝段、施工横缝、表孔、中孔、顶拱、拱冠梁、1/4顶拱轴线位置梁和3/4顶拱轴线位置梁。进一步地，所述重要位置还包括在所述顶拱的1/8轴线位置、3/8轴线位置、5/8轴线位置和7/8轴线位置相应拦水坝坝段中心点的下游坝面。

本优选实施例设定了需要监测的拦水坝的重要位置，使监测更具有相对性。

优选的，所述数据分析终端3包括依次连接的数据预处理单元31、数据分析单元32、数据评估单元33和数据显示单元34，所述数据预处理单元31用于对振动数据进行预处理；所述数据分析单元32用于对预处理后的振动数据进行分析和处理，以得到拦水坝重要位置的振动位移曲线；所述数据评估单元33用于对所述振动位移曲线进行健康分析并判断拦水坝重要位置的振动位移是否处于健康状态，输出拦水坝重要位置健康状态结果；所述数据显示单元34用于显示所述拦水坝重要位置健康状态结果。

本优选实施例构建了数据分析终端3的单元架构。

其中，所述拦水坝结构监测无线传感器网络1包括部署于监测区域内的单个汇聚节点、多个传感器节点，其中传感器节点具体设置在拦水坝各重要位置，传感器节点采集所监测位置的振动数据并发送至汇聚节点，进而由汇聚节点将振动数据发送至存储设备2和数据分析终端3。

在一种能够实现的方式中，传感器节点根据当前剩余能量设定其距离阈值，若与汇聚节点的距离不超过设定的距离阈值，则直接将自身缓存的振动数据发送至汇聚节点，否则在其备选中继节点列表中选择下一跳节点；所述距离阈值的设定公式为：

式中，X_i(t)为传感器节点i在第t个周期设定的距离阈值，为传感器节点i可调节的最大通信距离，为传感器节点i可调节的最小通信距离，K_i为传感器节点i的当前剩余能量，K_max为预设的能量上限，K_min为预设的能量下限，δ为预设的调节因子，δ的取值范围为[0.85，0.95]。

本实施例根据传感器节点的当前剩余能量设定了距离阈值的设定公式，传感器节点若与汇聚节点的距离超过设定的距离阈值，则采取中继路由的方式将振动数据传输至中继节点，有利于降低传感器节点消耗能量的速率，避免传感器节点快速失效，有效延长了传感器节点的工作周期。

在一种优选实施例中，传感器节点采集振动数据并发送至汇聚节点，包括：

(1)网络初始化时，汇聚节点向所有传感器节点广播邻居节点列表构建消息，收到该邻居节点列表构建消息后，传感器节点通过信息交互获取邻居节点信息，并构建邻居节点列表，其中邻居节点为位于传感器节点通信范围内的其他传感器节点；传感器节点将相对于自身距离汇聚节点更近的邻居节点作为备选中继节点，构建备选中继节点列表；

(2)每个传感器节点计算其对所构建备选中继节点列表中各备选中继节点的初始信任度，并按照初始信任度由大到小的顺序对各备选中继节点进行排序：

(3)初始时传感器节点选择排序最前的备选中继节点作为下一跳节点，将自身缓存的振动数据发送至所述下一跳节点；

(4)在一个时间段Δt后，传感器节点根据该下一跳节点的状态更新该下一跳节点的信任度，若更新后该下一跳节点的信任度小于预设的信任度下限，传感器节点将该下一跳节点从备选中继节点列表中剔除，并在备选中继节点列表中重新选择排序最前的备选中继节点作为下一跳节点。

其中，按照下列公式计算初始信任度：

式中，P_ij(0)为传感器节点i对其备选中继节点j的初始信任度，U_iy为传感器节点i对其第y个备选中继节点的初始信任度，n_i为传感器节点i具有的备选中继节点数量，S_ii为所述备选中继节点j具有的备选中继节点数量，S_iy为所述第y个备选中继节点具有的备选中继节点数量，α、β皆为预设的信任度影响因子，且α、β皆小于1。

本实施例设定了传感器节点向汇聚节点发送振动数据的路由转发机制，其中传感器节点将相对于自身距离汇聚节点更近的邻居节点作为备选中继节点，限定了振动数据传输的方向，避免路由路径过长导致的能量损耗；本实施例基于距离和距离汇聚节点更近的邻居节点数目两个因素，进一步提出了传感器节点对各备选中继节点的初始信任度的计算公式，由该计算公式可知，传感器节点的各备选中继节点，与该传感器节点距离更近、具有的备选中继节点数目更多的备选中继节点具有更大的初始信任度，在初始时传感器节点选择排序最前的(即初始信任度更大的)备选中继节点作为下一跳节点，有利于提高振动数据转发的可靠性，节省振动数据转发的能耗；当传感器节点的当前下一跳节点的信任度低于预设的信任度下限时，传感器节点重新选择下一跳节点，有利于均衡各备选中继节点的能耗。

其中，每到下一个时间段Δt，传感器节点重新获取下一跳节点的振动数据转发信息，并根据下一跳节点的振动数据转发信息更新其对该下一跳节点的信任度。

其中，Δt的优选值为1小时。Δt还可以设定为2小时或30分钟等。

在一种能够实现的方式中，传感器节点根据该下一跳节点的状态更新该下一跳节点的信任度，包括：与该下一跳节点进行信息交互，获取其当前剩余能量信息以及在上一个时间段Δt内的振动数据转发信息，根据获取的信息更新该下一跳节点的信任度；

其中所述信任度的更新公式为：

式中，P_ij(z)表示传感器节点i在第z个时间段Δt后更新的对其备选中继节点j的信任度，P_ij(z-1)表示传感器节点i在第z-1个时间段Δt后更新的对其备选中继节点j的信任度，z≥1，传感器节点i对其备选中继节点j的初始信任度为P_ij(0)，

其中，K_max为预设的能量上限，K_min为预设的能量下限，K_ij(z)为传感器节点i在第z个时间段Δt后获取的所述备选中继节点j的当前剩余能量，

其中，g_ij(z)为所述备选中继节点j在第z个时间段Δt内帮传感器节点i转发振动数据包的数目，G_i(z)为所述备选中继节点j在第z个时间段Δt内转发振动数据包的总数目，G_ii(z)为传感器节点i在第z个时间段Δt内向所述备选中继节点j发送振动数据包的总数目，h₁为基于能量的信任度衰减因子，h₂为基于振动数据转发的信任度衰减因子，h₁∈(0.1，0.2]，h₂∈(0.2，0.3]。

本实施例基于能量和振动数据转发有效性两方面因素，创新性地提出了信任度的更新公式，该更新公式能够较好地反映能量衰减以及振动数据转发效率对信任度的影响。传感器节点基于时间的推移不断更新其对下一跳节点的信任度，具有一定的鲁棒性。根据该更新公式更新下一跳节点的信任度，将有利于促使传感器节点选择当前剩余能量更大且转发振动数据效率更高的备选中继节点作为下一跳，进而有效均衡网络各传感器节点的能耗，提高振动数据传输至汇聚节点的可靠性。

最后应当说明的是，以上应用场景仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳应用场景对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。

Claims (6)

1.大型拦水坝结构损伤智能实时监控系统，其特征是，包括拦水坝结构监测无线传感器网络、存储设备和数据分析终端；所述的拦水坝结构监测无线传感器网络用于采集拦水坝重要位置的振动数据；所述拦水坝结构监测无线传感器网络采集的振动数据传输到所述数据分析终端和存储设备，所述存储设备被配置为存储所述振动数据；所述数据分析终端对所述振动数据进行处理，得到不同位置处的振动位移曲线，通过对所述振动位移曲线的分析，实现对所述拦水坝的监测。

2.根据权利要求1所述的大型拦水坝结构损伤智能实时监控系统，其特征是，所述重要位置包括拦水坝坝段、施工横缝、表孔、中孔、顶拱、拱冠梁、1/4顶拱轴线位置梁和3/4顶拱轴线位置梁。

3.根据权利要求2所述的大型拦水坝结构损伤智能实时监控系统，其特征是，所述重要位置还包括在所述顶拱的1/8轴线位置、3/8轴线位置、5/8轴线位置和7/8轴线位置相应拦水坝坝段中心点的下游坝面。

4.根据权利要求1所述的大型拦水坝结构损伤智能实时监控系统，其特征是，所述数据分析终端包括依次连接的数据预处理单元、数据分析单元、数据评估单元和数据显示单元，所述数据预处理单元用于对振动数据进行预处理；所述数据分析单元用于对预处理后的振动数据进行分析和处理，以得到拦水坝重要位置的振动位移曲线；所述数据评估单元用于对所述振动位移曲线进行健康分析并判断拦水坝重要位置的振动位移是否处于健康状态，输出拦水坝重要位置健康状态结果；所述数据显示单元用于显示所述拦水坝重要位置健康状态结果。

5.根据权利要求1所述的大型拦水坝结构损伤智能实时监控系统，其特征是，所述拦水坝结构监测无线传感器网络包括部署于监测区域内的单个汇聚节点、多个传感器节点，其中传感器节点具体设置在拦水坝各重要位置，传感器节点采集所监测位置的振动数据并发送至汇聚节点，进而由汇聚节点将振动数据发送至存储设备和数据分析终端。

6.根据权利要求5所述的大型拦水坝结构损伤智能实时监控系统，其特征是，传感器节点采集振动数据并发送至汇聚节点，包括：

(1)网络初始化时，汇聚节点向所有传感器节点广播邻居节点列表构建消息，收到该邻居节点列表构建消息后，传感器节点通过信息交互获取邻居节点信息，并构建邻居节点列表，其中邻居节点为位于传感器节点通信范围内的其他传感器节点；传感器节点将相对于自身距离汇聚节点更近的邻居节点作为备选中继节点，构建备选中继节点列表；

(2)每个传感器节点计算其对所构建备选中继节点列表中各备选中继节点的初始信任度，并按照初始信任度由大到小的顺序对各备选中继节点进行排序：

(3)初始时传感器节点选择排序最前的备选中继节点作为下一跳节点，将自身缓存的振动数据发送至所述下一跳节点；

(4)在一个时间段Δt后，传感器节点根据该下一跳节点的状态更新该下一跳节点的信任度，若更新后该下一跳节点的信任度小于预设的信任度下限，传感器节点将该下一跳节点从备选中继节点列表中剔除，并在备选中继节点列表中重新选择排序最前的备选中继节点作为下一跳节点。