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申请/专利权人：四川发展新筑轨道交通技术有限公司

摘要：本发明公开了一种基于云平台的位移伸缩智能监测系统及方法，涉及智能监测领域；其中，位移伸缩智能监测系统，包括：采集端，所述采集端用于数据采集；云服务平台，所述云服务平台用于对数据进行建模分析；伸缩缝智能监测信息管理系统，所述伸缩缝智能监测信息管理系统根据分析结果，获取监测结果信息，并进行可视化显示；本发明，主要用于监测桥梁伸缩缝的健康状态，以预防由于位移和伸缩导致的潜在风险；不仅可以提供高效的监测，而且可以实现智能化的数据处理和风险预警，为使用者提供了更加可靠的保障。

主权项：1.一种基于云平台的位移伸缩智能监测方法，其特征在于，所述监测方法是基于一种位移伸缩智能监测系统实现的，包括：采集端，所述采集端用于数据采集；云服务平台，所述云服务平台用于对数据进行建模分析；伸缩缝智能监测信息管理系统，所述伸缩缝智能监测信息管理系统根据分析结果，获取监测结果信息，并进行可视化显示；所述采集端，包括采集器和工控机；所述采集器为高精度的高速工业相机；所述采集端通过高精度的高速工业相机采集到精度和采样频率范围满足伸缩缝正常运营工况和各种故障工况的振动状态数据后，通过工控机把数据发送到云服务平台；所述云服务平台，包括：数据处理模块、建模分析模块和数据储存模块；所述建模分析模块对数据进行建模分析，将分析后的第一建模数据储存到数据储存模块；所述数据处理模块根据数据处理判断逻辑，对所述第一建模数据进行数据处理，得出采集点的伸缩缝的健康状态、在线状态、用于绘制分析曲线的数据、评估出有故障的伸缩缝状态和处理建议；所述监测方法包括以下步骤：步骤S1：通过高精度的高速工业相机采集到精度和采样频率范围满足伸缩缝正常运营工况和各种故障工况的振动状态数据后，把数据发送到云服务平台；步骤S2：云服务平台获取采集端发送的数据，对数据建模分析，对比振动模态，位移幅值，频谱阈值，将分析后的第一建模数据存储到数据储存模块；步骤S3：根据数据处理判断逻辑，对上述步骤S2中第一建模数据进行数据处理，得出采集点的伸缩缝的健康状态、在线状态、用于绘制分析曲线的数据、评估出有故障的伸缩缝状态和处理建议；步骤S4：通过伸缩缝智能监测信息管理系统获取桥梁状态信息、诊断数据、伸缩缝分析曲线绘制、设备状态信息、用户信息；步骤S3中的所述数据处理，包括：步骤A：高速工业相机以固定周期的采样频率对一段横向和纵向振动的位移进行采样；步骤B：通过频域微分算法对振动位移进行二阶微分得到振动加速度；步骤C：对振动加速度进行频域分析得到振动频谱，此时，每固定周期均有一段处理后的诊断数据，包含横向和垂向的振动位移，振动加速度和频谱；步骤S2中的所述分析，包括：步骤Ⅰ：对采集数据进行分析，设定一个振动位移均方根阈值开关；步骤Ⅱ：没有超过该振动位移均方根阈值时，由高速工业相机将采集到的数据直接删除；步骤Ⅲ：当超过该振动位移均方根阈值时，对采集到的数据进行保存、计算，传输到云服务平台；步骤Ⅳ：读取该数据中振动位移均方根和振动加速度均方根的峰值，峰值衰减至10%所需的时间、频谱中前三阶对应的频率及幅值，并分别与正常工况下对应的振动特征对比；步骤Ⅴ：当振动特征不在正常区间时，则发出预警并给出故障类别。

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