CN109405892A - 沿海地区高铁站大跨度空间钢结构健康监测方法 - Google Patents

沿海地区高铁站大跨度空间钢结构健康监测方法 Download PDF

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Abstract

一种沿海地区高铁站大跨度空间钢结构健康监测方法，设置有：多个环境监测装置，对大跨度空间钢结构所处的物理环境进行监测；多个网络节点探测传感器，多个探测传感器设置于大跨度空间钢结构的目标节点，对目标节点进行性能监测；和主处理器，分别与环境监测装置、网络节点探测传感器电连接，读取传感器探测的信息，并进行分析处理。本发明能够实时监测高铁站大跨度空间钢结构的健康状况，及时找到缺陷位置。

Description

沿海地区高铁站大跨度空间钢结构健康监测方法
技术领域
本发明涉及钢结构健康监测技术领域，特别是涉及一种沿海地区高铁站大跨度空间钢结构健康监测方法。
背景技术
目前，高铁客站站房、站台钢结构雨棚多采用大体量、大跨度、结构体系复杂的网架、桁架等形式，例如：广铁集团管内有广州南、深圳北、海口东、三亚等70个站均采用大跨度空间钢结构。
高铁客站钢结构站房、站台雨棚不同于一般的民用建筑，由于高铁车站客流量大，其主体结构和使用期间不可更换的结构构件，均按使用年限为100年进行耐久性设计，加上沿海地区车站还容易受氯离子腐蚀影响，结构材料在经历如此长使用周期难免产生损伤。为了避免不安全事项的发生，及时进行钢结构健康监测对应确保使用安全甚为必要。
现有技术中，没有针对沿海地区高铁站大跨度空间钢结构健康监测的相关技术，常用的检测手段又往往不能兼顾整体检测要求，要么就是操作复杂使用成本高。
因此，针对现有技术不足，提供一种沿海地区高铁站大跨度空间钢结构健康监测方法以克服现有技术不足甚为必要。
发明内容
本发明的目的在于避免现有技术的不足之处而提供一种沿海地区高铁站大跨度空间钢结构健康监测方法，能够以简单的方式实时监测高铁站大跨度空间钢结构的健康状况，及时进行风险监控。
本发明的目的通过以下技术措施实现。
提供一种沿海地区高铁站大跨度空间钢结构健康监测方法，通过多个环境监测装置对大跨度空间钢结构所处的物理环境进行监测，得到环境参数；多个环境监测装置至少包括对温度、湿度、腐蚀性、风速、日照参数的监测；
通过多个网络节点探测传感器探测目标节点的应力应变性能，多个探测传感器设置于大跨度空间钢结构的目标节点，对目标节点进行应力应变性能监测；通过主处理器获取多个环境监测装置监测的环境参数、获取多个网络节点探测传感器探测到的目标节点的应力应变性能，并进行分析得到高铁站大跨度空间钢结构的健康状况；
通过显示装置将主处理器将分析得到的健康状况进行显示。
优选的，上述主处理器根据网络节点探测传感器输送的监测信息结合环境监测装置输送的环境参数进行分析，判断高铁站大跨度空间钢结构的健康状况。
优选的，上述主处理器根据公式Ⅰ判断每个传感器对应监测位置处是否存在健康风险；
P为被判断的传感器对应监测位置处的当前健康风险率，fnow为传感器当前检测的应力应变参数数值，f均为传感器的正常应力应变参数数值，γ为材质影响因子，λα为环境影响因子，λ为环境因素基数，α为作用幅度；
当P值大于等于0小于0.3时，判断传感器对应监测位置处于健康状态；
当P值大于等于0.3小于0.4时，判断传感器对应监测位置存在弱度健康风险；
当P值大于等于0.4小于0.6时，判断传感器对应监测位置存在高度健康风险；
当P值大于等于0.7时，判断传感器对应监测位置存在严重健康风险。
优选的，高铁站大跨度空间钢结构的材质影响因子γ取1.37-1.51。
优选的，高铁站大跨度空间钢结构的材质影响因子γ取1.40-1.45。
优选的，上述的沿海地区高铁站大跨度空间钢结构健康监测方法，λα通过公式Ⅱ计算得到，α为作用幅度，α取2—3；
K1为温度权重因子，T为当前时刻测得的温度，T0为参考温度；
K2为湿度权重因子，H为当前时刻测得的湿度，H0为参考湿度；
K3为腐蚀度权重因子，C为当前时刻测得的空气中的盐度；
K4为风速权重因子，W为当前时刻测得的风速；
K5为日照权重因子，U为当前时刻所在日期的日照时间长度，U0为参考日照时间长度。
优选的，上述目标节点是根据大跨度空间钢结构特征进行选择的，具体选择方式包括主要承重构件目标节点选取和显征目标节点选取；
主要承重构件目标节点选取，选择大跨度空间钢结构中的主支撑柱的截面、单独跨度超过15米的横梁上的一处或多处点位、联结叉枝多于5个的叉枝交点作为承重构件目标节点；
显征目标节点选取，选择大跨度空间钢结构中除主要承重构件节点外的任意多个位置作为显征目标节点；
记录每个目标节点的空间坐标及每个目标节点监测的参数，则对任意一个空间节点Si通过Si＝(Xi，Yi，Zi，Fi)标识，其中，i为空间节点的序号，主要承重构件目标节点和显征目标节点的总和为N，1≤i≤N，Xi、Yi、Zi分别为目标节点Si在空间X轴、Y轴、Z轴方向对应的坐标，Fi代表空间节点Si处监测的参数，Fi为应力应变参数；
所述主处理器根据公式Ⅲ判断高铁站大跨度空间钢结构的整体健康风险；
其中，j为对应传感器的标记，1≤j≤N,Pj为第j个被判断的传感器对应监测位置处的当前健康风险率，ζ为监测位置传感器权重因子，ζj为第j个被判断的传感器对应监测位置处的监测位置传感器权重因子；
当P整值小于0.5时，判断高铁站大跨度空间钢结构处于健康状态；
当P整值大于等于0.5小于0.6时，判断高铁站大跨度空间钢结构存在高度健康风险；
当P整值大于等于0.7时，判断高铁站大跨度空间钢结构存在严重健康风险。
优选的，探测传感器设置为应力应变传感器，探测目标节点处的应力应变信号。
优选的，显示装置根据健康状况以不同颜色进行风险情况显示。
优选的，上述的沿海地区高铁站大跨度空间钢结构健康监测方法，处于健康状态时以绿色显示，处于存在高度健康风险时以橙色显示，处于存在严重健康风险时以红色显示。
本发明的沿海地区高铁站大跨度空间钢结构健康监测方法，通过多个环境监测装置对大跨度空间钢结构所处的物理环境进行监测，得到环境参数；多个环境监测装置至少包括对温度、湿度、腐蚀性、风速、日照参数的监测；通过多个网络节点探测传感器探测目标节点的应力应变性能，多个探测传感器设置于大跨度空间钢结构的目标节点，对目标节点进行应力应变性能监测；通过主处理器获取多个环境监测装置监测的环境参数、获取多个网络节点探测传感器探测到的目标节点的应力应变性能，并进行分析得到高铁站大跨度空间钢结构的健康状况；通过显示装置将主处理器将分析得到的健康状况进行显示。该沿海地区高铁站大跨度空间钢结构健康监测方法，能够通过对重要节点进行监测，通过探测参数数值的偏差情况判断健康风险。
具体实施方式
结合以下实施例对本发明作进一步说明。
实施例1。
一种沿海地区高铁站大跨度空间钢结构健康监测方法，通过多个环境监测装置对大跨度空间钢结构所处的物理环境进行监测，得到环境参数；多个环境监测装置至少包括对温度、湿度、腐蚀性、风速、日照参数的监测；
通过多个网络节点探测传感器探测目标节点的应力应变性能，多个探测传感器设置于大跨度空间钢结构的目标节点，对目标节点进行应力应变性能监测；通过主处理器获取多个环境监测装置监测的环境参数、获取多个网络节点探测传感器探测到的目标节点的应力应变性能，并进行分析得到高铁站大跨度空间钢结构的健康状况；
通过显示装置将主处理器将分析得到的健康状况进行显示。
其中，多个环境监测装置，对大跨度空间钢结构所处的物理环境进行监测；多个环境监测装置至少包括对温度、湿度、腐蚀性、风速、日照方面参数的监测。通过对温度、湿度、腐蚀度、风速、日照时间长短进行监测，对大跨度空间钢结构的服役环境进行监控。及时判定环境因素对其造成的影响风险。沿海地区高铁站大跨度空间钢结构在使用中，会受到高温、潮湿、盐份腐蚀影响，还会受到风速、日照时间长短的影响。
该沿海地区高铁站大跨度空间钢结构健康监测方法，通过多个探测传感器监测大跨度空间钢结构的目标节点处的应力应变情况，根据各个目标节点处的应力应变信息判断相应节点处的健康情况。
目标节点是根据具有大跨度空间钢结构进行选择的，具体选择方式是：
主要承重构件目标节点选取，选择大跨度空间钢结构中的主支撑柱的截面、单独跨度超过15米的横梁上的一处或多处点位、联结叉枝多于5个的叉枝交点作为承重构件目标节点。
显征目标节点选取，选择大跨度空间钢结构中除主要承重构件节点外的任意多个位置作为显征目标节点。
主要承重构件承担着大跨度空间钢结构中的承重作用，其性能对整体钢结构至关重要，因此需要对其进行着重监测。主要承重构件目标节点选取，是对主要承重构建进行监测。在主支撑柱的横截面位置设置应力应变传感器，主支撑柱的截面位置可以选择主支撑柱上的任意位置处的截面，为了方便安装应力应变传感器，可优先选择主支撑柱的与其它部件连接位置处的截面作为目标节点。对于单独跨度超过15米的横梁，至少选择一处作为目标节点，通过应力应变传感器进行监测。对于单独跨度超过15米的横梁，也可以根据需要设置两处或者三处或者其它数量作为目标节点进行应力应变信息监测。叉枝交点是大跨度空间钢结构的薄弱环节，其健康风险往往能够通过应力应变性能较早体现。选择联结叉枝多于5个的叉枝交点作为承重构件目标节点进行应力应变监测。
记录每个目标节点的空间坐标及每个目标节点监测的参数，则对任意一个空间节点Si通过Si＝(Xi，Yi，Zi，Fi)标识，其中，i为空间节点的序号，主要承重构件目标节点和显征目标节点的总和为N，1≤i≤N，Xi、Yi、Zi分别为目标节点Si在空间X轴、Y轴、Z轴方向对应的坐标，Fi代表空间节点Si处监测的参数，Fi为应力、应变中的至少一种。
具体的，探测传感器设置为应力应变传感器，探测目标节点处的应力或者应变信号。应力应变传感器可以选择HBM SLB700A型号或者BFH350或者其它型号的传感器，在此不一一列举。
主处理器根据网络节点探测传感器输送的监测信息结合环境监测装置输送的环境参数进行分析，判断高铁站大跨度空间钢结构的健康状况。
主处理器根据各个传感器当前的探测参数数值与正常参数数值之间的偏差程度判断对应的目标节点位置处的健康情况。
具体的，主处理器根据公式Ⅰ判断每个传感器对应监测位置处是否存在健康风险；
P为被判断的传感器监测位置处的当前健康风险率，fnow为传感器当前检测的参数数值，f均为传感器的正常参数数值，γ为材质影响因子，λα为环境影响因子，λ为环境因素基数，α为作用幅度；
当P值大于等于0小于0.3时，判断传感器对应监测位置处于健康状态；
当P值大于等于0.3小于0.4时，判断传感器对应监测位置存在弱度健康风险；
当P值大于等于0.4小于0.6时，判断传感器对应监测位置存在高度健康风险；
当P值大于等于0.7时，判断传感器对应监测位置存在严重健康风险。
经过实际验证探测，高铁站大跨度空间钢结构的材质影响因子γ取1.37-1.51，以γ取1.40-1.45更准确。
λα为环境影响因子，λ为环境因素基数，通过公式Ⅱ计算得到，α为作用幅度，α取2—3；
K1为温度权重因子，T为当前时刻测得的温度，T0为参考温度；
K2为湿度权重因子，H为当前时刻测得的湿度，H0为参考湿度；
K3为腐蚀度权重因子，C为当前时刻测得的空气中的盐度；
K4为风速权重因子，W为当前时刻测得的风速；
K5为日照权重因子，U为当前时刻所在日期的日照时间长度，U0为参考日照时间长度。
除了得到各个传感器对应位置处的健康情况外，还可以根据各个传感器监测位置处的当前健康风险率得到高铁站大跨度空间钢结构的整体健康风险。
具体的，主处理器根据公式Ⅲ判断高铁站大跨度空间钢结构的整体健康风险；
其中，j为对应传感器的标记，1≤j≤N,Pj为第j个被判断的传感器对应监测位置处的当前健康风险率，ζ为监测位置传感器权重因子，ζj为第j个被判断的传感器对应监测位置处的监测位置传感器权重因子；
当P整值小于0.5时，判断高铁站大跨度空间钢结构处于健康状态；
当P整值大于等于0.5小于0.6时，判断高铁站大跨度空间钢结构存在高度健康风险；
当P整值大于等于0.7时，判断高铁站大跨度空间钢结构存在严重健康风险。
显示装置根据健康状况以不同颜色进行风险情况显示。当高铁站大跨度空间钢结构处于健康状态时以绿色显示，处于存在高度健康风险时以橙色显示，处于存在严重健康风险时以红色显示。
该沿海地区高铁站大跨度空间钢结构健康监测方法，通过选择目标节点，对重要节点部位进行探测，通过探测参数数值的偏差情况判断健康风险。适用于沿海地区高铁大跨度空间钢结构，能够及时发现健康风险。
实施例2。
一种沿海地区高铁站大跨度空间钢结构健康监测方法，以对海南环岛高铁海口东站的网架钢结构进行监测为例进行说明。
该设置有多个环境监测装置，分别对高铁站的网架钢结构所处环境的温度、湿度、腐蚀度、风速、日照等进行监测。
温度监测采用型号有CTI-155X的温度监测仪进行温度探测。湿度监测采用维科美拓的WKT-R-150ZS进行湿度监测。采用PosiTector SST盐份测试仪进行环境盐份测量，采用EC450风速检测仪进行风速检测，采用仁科光照度变速器进行日照时间长短监测。
需要说明的是，进行环境监测的装置可以通过各个独立的监测装置各自对应完成参数检测，也可以将其中几个参数的监测装置集成在一个仪器中进行监测，如选择EE07、EE08温湿度传感器进行温度、湿度监测；也可以将所有监测装置整体集成在一个监测装置进行监测。
需要说明的是，上述实施例只是列举了一种型号的监测装置，实际中也可以选择其它型号的监测装置。如采用型号为CTI-155X，CTI-190X，CTI-220X，CTI-280X，CTI-356X，SL-CTM-530，SL-ZB-5-QC，SL-ZB-5-QD，SL-CTI-190X-85，SL-CTI-220X-105等的温度监测仪进行温度监测。本领域人员可在满足本申请技术方案的前提下选择合适的型号。
通过多个环境监测装置，分别对高铁站的网架钢结构所处环境的温度、湿度、腐蚀度、风速、日照等进行监测，得到当前时刻的温度、湿度、腐蚀度、风速、日照等参数，再通过公式Ⅱ计算环境影响因子。
λα为环境影响因子，λ为环境因素基数，通过公式Ⅱ计算得到，α为作用幅度，α取2—3，本实施例中取2。
K1为温度权重因子，T为当前时刻测得的温度，T0为参考温度；
K2为湿度权重因子，H为当前时刻测得的湿度，H0为参考湿度；
K3为腐蚀度权重因子，C为当前时刻测得的空气中的盐度；
K4为风速权重因子，W为当前时刻测得的风速；
K5为日照权重因子，U为当前时刻所在日期的日照时间长度，U0为参考日照时间长度。
该沿海地区高铁站大跨度空间钢结构健康监测方法，通过多个探测传感器监测大跨度空间钢结构的目标节点处的应力应变情况，根据各个目标节点处的应力应变信息判断相应节点处的健康情况。探测传感器采用SA-DYB16A动态应力应变测试分析仪进行。需要说明的是，探测传感器还可以根据需要选择其它型号，不局限于本实施例中情况，如可以选择SA-DYB0804型号的动态应变应力传感器等。
主处理器根据各个传感器当前的探测参数数值与正常参数数值之间的偏差程度判断对应的目标节点位置处的健康情况。
具体的，主处理器根据公式Ⅰ判断每个传感器对应监测位置处是否存在健康风险；
P为被判断的传感器监测位置处的当前健康风险率，fnow为传感器当前检测的参数数值，f均为传感器的正常参数数值，γ为材质影响因子，λα为环境影响因子，λ为环境因素基数，α为作用幅度；
当P值大于等于0小于0.3时，判断传感器对应监测位置处于健康状态；
当P值大于等于0.3小于0.4时，判断传感器对应监测位置存在弱度健康风险；
当P值大于等于0.4小于0.6时，判断传感器对应监测位置存在高度健康风险；
当P值大于等于0.7时，判断传感器对应监测位置存在严重健康风险。
本实施例中，高铁站大跨度空间钢结构的材质影响因子γ取1.40，λα为环境影响因子。
该沿海地区高铁站大跨度空间钢结构健康监测方法，能够对重要节点部位进行探测，通过探测参数数值的偏差情况判断健康风险，及时发现钢结构的健康风险。
实施例3。
一种沿海地区高铁站大跨度空间钢结构健康监测方法，以三亚高铁站的桁架结构大跨度站台雨棚钢结构为监测对象监测其健康风险。
该钢结构健康监测装置设置有多个环境监测装置，分别对高铁站的网架钢结构所处环境的温度、湿度、腐蚀度、风速、日照等进行监测。
温度监测采用型号EE07的温度传感器进行温度探测。湿度监测采用EE08型号的湿度传感器进行湿度监测，采用PosiTector SST盐份测试仪进行环境盐份测量，采用EC450风速检测仪进行风速检测，采用仁科光照度变速器进行日照时间长短监测。
通过多个环境监测装置，分别对高铁站的钢结构所处环境的温度、湿度、腐蚀度、风速、日照等进行监测，得到当前时刻的温度、湿度、腐蚀度、风速、日照等参数，再通过公式Ⅱ计算环境影响因子。
λα为环境影响因子，λ为环境因素基数，通过公式Ⅱ计算得到，α为作用幅度，α取2.7。
K1为温度权重因子，T为当前时刻测得的温度，T0为参考温度；
K2为湿度权重因子，H为当前时刻测得的湿度，H0为参考湿度；
K3为腐蚀度权重因子，C为当前时刻测得的空气中的盐度；
K4为风速权重因子，W为当前时刻测得的风速；
K5为日照权重因子，U为当前时刻所在日期的日照时间长度，U0为参考日照时间长度。
本实施例中，K1取1.3，K2取1.5,K3取1.47，K4取1.2，K5取1.15。
该沿海地区高铁站大跨度空间钢结构健康监测方法，通过多个探测传感器监测大跨度空间钢结构的目标节点处的应力应变情况，根据各个目标节点处的应力应变信息判断相应节点处的健康情况。探测传感器采选择SA-DYB0804型号的动态应变应力传感器。
主处理器根据各个传感器当前的探测参数数值与正常参数数值之间的偏差程度判断对应的目标节点位置处的健康情况。
具体的，主处理器根据公式Ⅰ判断每个传感器对应监测位置处是否存在健康风险；
P为被判断的传感器监测位置处的当前健康风险率，fnow为传感器当前检测的参数数值，f均为传感器的正常参数数值，γ为材质影响因子，取1.2，λα为环境影响因子，λ为环境因素基数，α为作用幅度；
当P值大于等于0小于0.3时，判断传感器对应监测位置处于健康状态；
当P值大于等于0.3小于0.4时，判断传感器对应监测位置存在弱度健康风险；
当P值大于等于0.4小于0.6时，判断传感器对应监测位置存在高度健康风险；
当P值大于等于0.7时，判断传感器对应监测位置存在严重健康风险。
本实施例中，高铁站大跨度空间钢结构的材质影响因子γ取1.47，λα为环境影响因子。
除了得到各个传感器对应位置处的健康情况外，还根据各个传感器监测位置处的当前健康风险率得到高铁站大跨度空间钢结构的整体健康风险。
具体的，主处理器根据公式Ⅲ判断高铁站大跨度空间钢结构的整体健康风险；
其中，j为对应传感器的标记，1≤j≤N,Pj为第j个被判断的传感器对应监测位置处的当前健康风险率，ζ为监测位置传感器权重因子，ζj为第j个被判断的传感器对应监测位置处的监测位置传感器权重因子；
当P整值小于0.5时，判断高铁站大跨度空间钢结构处于健康状态；
当P整值大于等于0.5小于0.6时，判断高铁站大跨度空间钢结构存在高度健康风险；
当P整值大于等于0.7时，判断高铁站大跨度空间钢结构存在严重健康风险。
该沿海地区高铁站大跨度空间钢结构健康监测方法，能够对重要节点部位进行探测，通过探测参数数值的偏差情况判断健康风险，及时发现钢结构的健康风险。同时能够对整体钢结构健康情况进行监测，及时获得整体风险情况。
最后应当说明的是，以上实施例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，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细说明，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 (10)

1.沿海地区高铁站大跨度空间钢结构健康监测方法，其特征在于，
通过多个环境监测装置对大跨度空间钢结构所处的物理环境进行监测，得到环境参数；多个环境监测装置至少包括对温度、湿度、腐蚀性、风速、日照参数的监测；
通过多个网络节点探测传感器探测目标节点的应力应变性能，多个探测传感器设置于大跨度空间钢结构的目标节点，对目标节点进行应力应变性能监测；通过主处理器获取多个环境监测装置监测的环境参数、获取多个网络节点探测传感器探测到的目标节点的应力应变性能，并进行分析得到高铁站大跨度空间钢结构整体的健康状况；
通过显示装置将主处理器将分析得到的健康状况进行显示。
2.根据权利要求1所述的沿海地区高铁站大跨度空间钢结构健康监测方法，其特征在于，所述主处理器根据网络节点探测传感器输送的监测信息结合环境监测装置输送的环境参数进行分析，判断高铁站大跨度空间钢结构的健康状况。
3.根据权利要求2所述的沿海地区高铁站大跨度空间钢结构健康监测方法，其特征在于，
所述主处理器根据公式Ⅰ判断每个传感器对应监测位置处是否存在健康风险；
P为被判断的传感器对应监测位置处的当前健康风险率，fnow为传感器当前检测的应力应变参数数值，f均为传感器的正常应力应变参数数值，γ为材质影响因子，λα为环境影响因子，λ为环境因素基数，α为作用幅度；
当P值大于等于0小于0.3时，判断传感器对应监测位置处于健康状态；
当P值大于等于0.3小于0.4时，判断传感器对应监测位置存在弱度健康风险；
当P值大于等于0.4小于0.6时，判断传感器对应监测位置存在高度健康风险；
当P值大于等于0.7时，判断传感器对应监测位置存在严重健康风险。
4.根据权利要求3所述的沿海地区高铁站大跨度空间钢结构健康监测方法，其特征在于，高铁站大跨度空间钢结构的材质影响因子γ取1.37-1.51。
5.根据权利要求4所述的沿海地区高铁站大跨度空间钢结构健康监测方法，其特征在于，高铁站大跨度空间钢结构的材质影响因子γ取1.40-1.45。
6.根据权利要求5所述的沿海地区高铁站大跨度空间钢结构健康监测方法，其特征在于，λα通过公式Ⅱ计算得到，α为作用幅度，α取2—3；
K1为温度权重因子，T为当前时刻测得的温度，T0为参考温度；
K2为湿度权重因子，H为当前时刻测得的湿度，H0为参考湿度；
K3为腐蚀度权重因子，C为当前时刻测得的空气中的盐度；
K4为风速权重因子，W为当前时刻测得的风速；
K5为日照权重因子，U为当前时刻所在日期的日照时间长度，U0为参考日照时间长度。
7.根据权利要求6所述的沿海地区高铁站大跨度空间钢结构健康监测方法，其特征在于，
所述目标节点是根据大跨度空间钢结构特征进行选择的，具体选择方式包括主要承重构件目标节点选取和显征目标节点选取；
主要承重构件目标节点选取，选择大跨度空间钢结构中的主支撑柱的截面、单独跨度超过15米的横梁上的一处或多处点位、联结叉枝多于5个的叉枝交点作为承重构件目标节点；
显征目标节点选取，选择大跨度空间钢结构中除主要承重构件节点外的任意多个位置作为显征目标节点；
记录每个目标节点的空间坐标及每个目标节点监测的参数，则对任意一个空间节点Si通过Si＝(Xi，Yi，Zi，Fi)标识，其中，i为空间节点的序号，主要承重构件目标节点和显征目标节点的总和为N，1≤i≤N，Xi、Yi、Zi分别为目标节点Si在空间X轴、Y轴、Z轴方向对应的坐标，Fi代表空间节点Si处监测的参数，Fi为应力应变参数；
所述主处理器根据公式Ⅲ判断高铁站大跨度空间钢结构的整体健康风险；
其中，j为对应传感器的标记，1≤j≤N,Pj为第j个被判断的传感器对应监测位置处的当前健康风险率，ζ为监测位置传感器权重因子，ζj为第j个被判断的传感器对应监测位置处的监测位置传感器权重因子；
当P整值小于0.5时，判断高铁站大跨度空间钢结构处于健康状态；
当P整值大于等于0.5小于0.6时，判断高铁站大跨度空间钢结构存在高度健康风险；
当P整值大于等于0.7时，判断高铁站大跨度空间钢结构存在严重健康风险。
8.根据权利要求1至7任意一项所述的沿海地区高铁站大跨度空间钢结构健康监测方法，其特征在于，探测传感器设置为应力应变传感器，探测目标节点处的应力应变信号。
9.根据权利要求8所述的沿海地区高铁站大跨度空间钢结构健康监测方法，其特征在于，显示装置根据健康状况以不同颜色进行风险情况显示。
10.根据权利要求9所述的沿海地区高铁站大跨度空间钢结构健康监测方法，其特征在于，处于健康状态时以绿色显示，处于存在高度健康风险时以橙色显示，处于存在严重健康风险时以红色显示。
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