【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及木结构监测，尤其涉及一种古建筑木结构裂缝扩展监测方法及系统。
技术介绍
1、木结构监测
涉及使用传感器、仪器和分析方法来评估各种建筑和工程结构的健康状况，领域的核心是实时或定期监测结构变化，如位移、应力、裂缝发展及潜在的结构问题，以便及时检测并应对导致结构失效的因素。木结构监测系统包括数据采集单元、数据传输单元以及数据处理与分析软件，系统可以配置为自动化监测，实时提供关键数据，从而允许工程师评估结构的安全性和功能性，推动预防性维护措施以延长结构的使用寿命。该技术广泛应用于桥梁、高楼、古建筑、大型机械设施等领域，对于增强结构的可靠性、安全性以及经济性都具有重要意义。
2、其中，古建筑木结构裂缝扩展监测方法是木结构监测
中的一个专项技术，专门用于监控和评估古建筑中木结构柱子的裂缝发展情况。此方法利用高精度的裂缝监测传感器(如应变片或光纤传感器)直接安装在木结构上，实时记录裂缝宽度的变化，监测裂缝的发展速度和模式。通过这种监测，可以及时了解木结构的结构健康状态，预测潜在的结构问题，从而制定有效的维护或修复策略，以保护和延长古建筑的使用寿命，此方法的使用不仅有助于保存文化遗产，还有助于科学管理和合理利用古建筑资源。
3、现有的古建筑木结构裂缝扩展监测方法虽然可以实时或定期监测结构变化，但常见技术主要依赖于传统的数据采集和分析方法，这在处理复杂数据或需求高精度监测的场合，尤其是古建筑的木结构裂缝监测中，存在一定局限性。现有方法在声波数据处理上缺乏足够的分辨率和分析深度，导致监测结果的不准确
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种古建筑木结构裂缝扩展监测方法及系统。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案，一种古建筑木结构裂缝扩展监测方法，包括以下步骤：
3、s1：在目标木结构表面布置多个声发射传感器，调整声发射传感器的灵敏度参数，校准时间设置并同步声波数据，得到声波信号接收数据；
4、s2：对所述声波信号接收数据执行时间序列分析，定位信号的时间标记，提取声发射传感器的时间同步点，记录声波的初始和终止时间戳，得到时间序列同步点数据；
5、s3：通过所述时间序列同步点数据，对信号频率进行能量谱分析，调整频谱分辨率，识别并记录频率组件的能量峰值，过滤非目标频率的能量，得到频率能量分析数据；
6、s4：从所述频率能量分析数据中筛选与木结构裂缝关联的频率范围，利用声波强度和传播时间差的数据，进行三角测距定位裂缝源，并计算裂缝的位置，得到裂缝源定位结果；
7、s5：基于所述裂缝源定位结果，设置和调整模型输入参数，训练支持向量机并分类裂缝行为，优化分类边界，生成裂缝行为预测模型；
8、s6：将所述裂缝行为预测模型应用于实时监测数据，对裂缝的发展趋势进行评估，得到裂缝风险评估结果。
9、作为本专利技术的进一步方案，所述声波信号接收数据包括频率范围、信号强度、时间戳，所述时间序列同步点数据包括起始时间点、峰值时间点、结束时间点，所述频率能量分析数据包括关键频率、能量峰值、背景噪声能量，所述裂缝源定位结果包括位置坐标、定位精度、关联频率，所述裂缝行为预测模型包括输入特征、模型算法、预测阈值，所述裂缝风险评估结果包括裂缝长度评估、裂缝宽度评估、裂缝深度评估。
10、作为本专利技术的进一步方案，在目标木结构表面布置多个声发射传感器，调整声发射传感器的灵敏度参数，校准时间设置并同步声波数据，得到声波信号接收数据的步骤具体为：
11、s101：在目标木结构表面布置多个声发射传感器，进行整个木结构的多维监控，通过使用测量工具确定声发射传感器间的距离，并优化覆盖效率，得到传感器位置配置图；
12、s102：基于所述传感器位置配置图，校准声发射传感器灵敏度，并使用声波测试设备检验每个声发射传感器的响应，生成传感器参数设置记录；
13、s103：使用所述传感器参数设置记录，同步声发射传感器的时间设置，采用统一的控制台进行时间校准，调整声发射传感器的内部时钟至统一标准时间，汇总声波信号，得到声波信号接收数据。
14、作为本专利技术的进一步方案，对所述声波信号接收数据执行时间序列分析，定位信号的时间标记，提取声发射传感器的时间同步点，记录声波的初始和终止时间戳，得到时间序列同步点数据的步骤具体为：
15、s201：基于所述声波信号接收数据，对接收数据进行时间戳标定，记录每个信号在实时接收的时间点上，跟踪声发射传感器接收声波信号的时间，生成时间标记点数据集；
16、s202：基于所述时间标记点数据集，分析声发射传感器的记录，对比和识别声发射传感器的时间差异，确定声发射传感器数据的时间同步点，建立时间同步点集；
17、s203：使用所述时间同步点集，记录声波信号的起始和终止时间戳，映射声波在木结构中的传播情况，校准声发射传感器时间，优化信号截取，得到时间序列同步点数据。
18、作为本专利技术的进一步方案，通过所述时间序列同步点数据，对信号频率进行能量谱分析，调整频谱分辨率，识别并记录频率组件的能量峰值，过滤非目标频率的能量，得到频率能量分析数据的步骤具体为：
19、s301：基于所述时间序列同步点数据，设置同步点之间的时间间隔，采用标准化方法调整频谱分辨率，优化信号分析的准确性，获取调整后频谱数据；
20、s302：基于所述调整后频谱数据，应用频率识别技术分析多频率组件的能量分布，记录每个频率组件的能量峰值，并确定最优频率点，生成频率能量峰值记录；
21、s303：基于所述频率能量峰值记录，应用快速傅里叶变换算法，通过设定能量阈值对非目标频率的能量进行过滤，保留目标频率范围内的能量数据，得到频率能量分析数据。
22、作为本专利技术的进一步方案，所述快速傅里叶变换算法的公式如下：
23、
24、其中，xn为时域中的第n个样本值，n为总样本数，k为频率索引，i为虚数单位，α为调制幅度系数，β为平均值调节系数，γ为标准差加权系数，σx为输入信号的标准差，fc为调制频率，δ为相位偏移量，xavg为输入信号的平均值，xk表示频域中频率分量的复数形式。
25、作为本专利技术的进一步方案，从所述频率能量分析数据中筛选与木结构裂缝关联的频率范围，利用声波强度和传播时间差的数据，进行三角测距定位裂缝源，并计算裂缝的位置，得到裂缝源定位结果的步骤具体为：
26、s401：基于所述频率能量分析数据，筛选与木结构裂缝关联的频率范围，运用数据分析手段，标定与裂缝直接关联的关键频率范围，生成频率关联范围数据；
27、本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种古建筑木结构裂缝扩展监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的古建筑木结构裂缝扩展监测方法，其特征在于，所述声波信号接收数据包括频率范围、信号强度、时间戳，所述时间序列同步点数据包括起始时间点、峰值时间点、结束时间点，所述频率能量分析数据包括关键频率、能量峰值、背景噪声能量，所述裂缝源定位结果包括位置坐标、定位精度、关联频率，所述裂缝行为预测模型包括输入特征、模型算法、预测阈值，所述裂缝风险评估结果包括裂缝长度评估、裂缝宽度评估、裂缝深度评估。
3.根据权利要求1所述的古建筑木结构裂缝扩展监测方法，其特征在于，在目标木结构表面布置多个声发射传感器，调整声发射传感器的灵敏度参数，校准时间设置并同步声波数据，得到声波信号接收数据的步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的古建筑木结构裂缝扩展监测方法，其特征在于，对所述声波信号接收数据执行时间序列分析，定位信号的时间标记，提取声发射传感器的时间同步点，记录声波的初始和终止时间戳，得到时间序列同步点数据的步骤具体为：
5.根据权利要求1所述的古建筑木结构裂缝扩展监测
6.根据权利要求5所述的古建筑木结构裂缝扩展监测方法，其特征在于，所述快速傅里叶变换算法的公式如下：
7.根据权利要求1所述的古建筑木结构裂缝扩展监测方法，其特征在于，从所述频率能量分析数据中筛选与木结构裂缝关联的频率范围，利用声波强度和传播时间差的数据，进行三角测距定位裂缝源，并计算裂缝的位置，得到裂缝源定位结果的步骤具体为：
8.根据权利要求1所述的古建筑木结构裂缝扩展监测方法，其特征在于，基于所述裂缝源定位结果，设置和调整模型输入参数，训练支持向量机并分类裂缝行为，优化分类边界，生成裂缝行为预测模型的步骤具体为：
9.根据权利要求1所述的古建筑木结构裂缝扩展监测方法，其特征在于，将所述裂缝行为预测模型应用于实时监测数据，对裂缝的发展趋势进行评估，得到裂缝风险评估结果的步骤具体为：
10.一种古建筑木结构裂缝扩展监测系统，其特征在于，根据权利要求1-9任一项所述的古建筑木结构裂缝扩展监测方法，所述系统包括：
...【技术特征摘要】
1.一种古建筑木结构裂缝扩展监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的古建筑木结构裂缝扩展监测方法，其特征在于，所述声波信号接收数据包括频率范围、信号强度、时间戳，所述时间序列同步点数据包括起始时间点、峰值时间点、结束时间点，所述频率能量分析数据包括关键频率、能量峰值、背景噪声能量，所述裂缝源定位结果包括位置坐标、定位精度、关联频率，所述裂缝行为预测模型包括输入特征、模型算法、预测阈值，所述裂缝风险评估结果包括裂缝长度评估、裂缝宽度评估、裂缝深度评估。
3.根据权利要求1所述的古建筑木结构裂缝扩展监测方法，其特征在于，在目标木结构表面布置多个声发射传感器，调整声发射传感器的灵敏度参数，校准时间设置并同步声波数据，得到声波信号接收数据的步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的古建筑木结构裂缝扩展监测方法，其特征在于，对所述声波信号接收数据执行时间序列分析，定位信号的时间标记，提取声发射传感器的时间同步点，记录声波的初始和终止时间戳，得到时间序列同步点数据的步骤具体为：
5.根据权利要求1所述的古建筑木结构裂缝扩展监测方法，其特征在于，通过所述时间序...
【专利技术属性】
技术研发人员：马健，阎卫东，牛思琦，刘国奇，滕飞，刘舒，
申请(专利权)人：沈阳建筑大学，
类型：发明
国别省市：
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