南京郵電大學(xué)電子科學(xué)與工程學(xué)院 楊道龍 錢(qián)國(guó)明

基于云平臺(tái)的房屋結(jié)構(gòu)智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

南京郵電大學(xué)電子科學(xué)與工程學(xué)院 楊道龍 錢(qián)國(guó)明

房屋建筑受外界環(huán)境、內(nèi)部變化及人為等不利因素的影響，房屋結(jié)構(gòu)會(huì)隨使用年限的增加而逐步老化，所以房屋結(jié)構(gòu)的健康狀況和安全性評(píng)估也引起社會(huì)普遍關(guān)注。設(shè)計(jì)一套完整的房屋健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，有效避免災(zāi)害發(fā)生，保障房屋和人身安全尤為重要。該文提出一種基于小波包分析和支持向量機(jī)的結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別方法，通過(guò)實(shí)驗(yàn)室測(cè)量軸承故障，得出實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，證實(shí)此方法應(yīng)用于結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別的可行性。提出基于云平臺(tái)的房屋結(jié)構(gòu)智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，通過(guò)傳感器實(shí)時(shí)測(cè)量房屋健康狀況數(shù)據(jù)，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一整合、存儲(chǔ)、計(jì)算處理，實(shí)現(xiàn)房屋智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)在云端的部署。

房屋結(jié)構(gòu)智能監(jiān)測(cè)；SVM；云平臺(tái)

0 引言

可連續(xù)、實(shí)時(shí)、在線(xiàn)、遠(yuǎn)程對(duì)房屋結(jié)構(gòu)的“健康狀態(tài)”進(jìn)行監(jiān)測(cè)和評(píng)估，提高房屋運(yùn)營(yíng)的安全性和管理水平日益成為國(guó)內(nèi)外建筑結(jié)構(gòu)學(xué)術(shù)界、工程領(lǐng)域、計(jì)算機(jī)等領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。2016年10月10日，溫州市鹿城區(qū)雙嶼街道中央涂村中央街159號(hào)有4間民房倒塌，造成重大人員傷亡。為保障人身財(cái)產(chǎn)安全，研究與實(shí)現(xiàn)房屋智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)意義重大，前景十分廣闊。

小波分析作為近幾年興起的一種強(qiáng)大信號(hào)分析和處理數(shù)據(jù)的工具。在結(jié)構(gòu)損傷檢測(cè)領(lǐng)域有廣闊的應(yīng)用前景。小波分析主要用于處理非線(xiàn)性、非平穩(wěn)信號(hào)等問(wèn)題，是小波分析方法的特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)，為了易于測(cè)量該方法應(yīng)用結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別的可行性，在實(shí)驗(yàn)室針對(duì)軸承故障進(jìn)行了損傷檢測(cè)，并得出實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。

本文給出基于小波包分解和建筑結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別的算法SVM，并提出基于云平臺(tái)的房屋結(jié)構(gòu)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案。

1 算法理論

支持向量機(jī)(Support Vector Machine)在小樣本、非線(xiàn)性及高維模式識(shí)別中有它特有的優(yōu)勢(shì)。SVM基于結(jié)構(gòu)損傷最小化為原則，目的是在樣本訓(xùn)練集中建立最優(yōu)分類(lèi)超平面，使得樣本數(shù)據(jù)中距離分類(lèi)面最近點(diǎn)到分類(lèi)面之間距離最大[1]。

表示法向量，用以確定超平面方向，b表示位移，為原點(diǎn)與超平面之間的距離。假設(shè)超平面能將樣本數(shù)據(jù)正確的分類(lèi)，則以下方程成立：

則，最大間隔，如果計(jì)算最優(yōu)分類(lèi)面，需找到滿(mǎn)足式(2)的w和b，使得值最大，即：

對(duì)式 (2)構(gòu)造Lagrange函數(shù)，有如下表示：

只要解出w，b可得到超平面模型函數(shù)：

對(duì)于非線(xiàn)性，可以將樣本函數(shù)映射到一更高維特征空間，使樣本在這個(gè)高維空間線(xiàn)性是可分的，此時(shí)超平面模型函數(shù)可以表示為：

2 小波包信號(hào)分解與仿真

2.1 小波包信號(hào)分解與特征提取

實(shí)驗(yàn)采用軸承損傷模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)收集數(shù)據(jù)，正常、內(nèi)圈損傷、外圈損傷、滾珠損傷四種不同的軸承損傷狀態(tài)進(jìn)行加速度信號(hào)采集，采樣頻率為3000，共采集100組數(shù)據(jù)，其中前50組數(shù)據(jù)作為SVM訓(xùn)練，后50組的數(shù)據(jù)用作測(cè)試，故障設(shè)置如表1所示。

表1 故障類(lèi)型

針對(duì)每種類(lèi)型數(shù)據(jù)，取出3000個(gè)樣點(diǎn)，部分?jǐn)?shù)據(jù)如表2所示。

表2 3000個(gè)樣點(diǎn)部分?jǐn)?shù)據(jù)

振動(dòng)信號(hào)的時(shí)頻圖如圖1所示。

圖1 四種狀態(tài)信號(hào)時(shí)頻波形圖

2.2 SVM多分類(lèi)器構(gòu)造

SVM算法最初是針對(duì)二分問(wèn)題提出的，由于本實(shí)驗(yàn)恰好針對(duì)四種信號(hào)進(jìn)行識(shí)別，即屬于多分類(lèi)問(wèn)題，需將解決二分類(lèi)問(wèn)題的算法延伸到多分類(lèi)問(wèn)題[3]。算法采用層次支持向量機(jī)方式：類(lèi)似二叉樹(shù)結(jié)構(gòu)，思想在于先把所有類(lèi)別分成兩個(gè)子類(lèi)，再?gòu)淖宇?lèi)中繼續(xù)往下分次級(jí)子類(lèi)，直到所有模式不可再分，可類(lèi)比二叉樹(shù)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的子節(jié)點(diǎn)，此方法明顯改善了前面方法的不足，算法結(jié)構(gòu)模型圖如圖2所示。

圖2 多分類(lèi)SVM模型圖

組合多個(gè)SVM層對(duì)信號(hào)的所有類(lèi)別進(jìn)行分類(lèi)，分類(lèi)步驟應(yīng)遵循從易到難做區(qū)分，即先把容易區(qū)分的信號(hào)進(jìn)行區(qū)分，如分成正常和有損傷的，再?gòu)挠袚p傷里面往下分。從圖3，首先將全部信號(hào)分為正常信號(hào)和有損傷類(lèi)型信號(hào)，輸入正常信號(hào)，分類(lèi)器輸出（），輸入故障信號(hào)，分類(lèi)器輸出。其次，將故障信號(hào)分為滾珠損傷信號(hào)和其它故障信號(hào)，當(dāng)輸入滾珠損傷信號(hào)時(shí)，分類(lèi)器輸出，若是其它故障，分類(lèi)器輸出，最后，將其它故障信號(hào)進(jìn)一步區(qū)分為內(nèi)圈損傷信號(hào)和外圈損傷信號(hào)，內(nèi)圈故障信號(hào)輸出，外圈故障信號(hào)輸出。

2.3 SVM訓(xùn)練與測(cè)試

將上文中每種信號(hào)能量做歸一化處理，輸入分類(lèi)器進(jìn)行訓(xùn)練，選用RBF核函數(shù)[3]，訓(xùn)練完成后，對(duì)剩下的50組數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試。因數(shù)據(jù)較多，這里貼出每種信號(hào)的一組測(cè)試數(shù)據(jù)，即組數(shù)據(jù)，如表3所示。

表3 基于小波包能量的SVM軸承故障識(shí)別

由表2可看出，基于小波包能量譜的SVM軸承損傷識(shí)別檢測(cè)，可以較好的識(shí)別出四種不同模式。此方法針對(duì)其它結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別仍有效。

3 房屋結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)云平臺(tái)的系統(tǒng)設(shè)計(jì)

本系統(tǒng)基于云平臺(tái)，包含了傳感器模塊、數(shù)據(jù)采集模塊、GPRS無(wú)線(xiàn)傳輸、數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器端設(shè)計(jì)、云端存儲(chǔ)、瀏覽器Web端、客戶(hù)端Android端的實(shí)現(xiàn)。系統(tǒng)設(shè)計(jì)總方案如圖3所示。

平臺(tái)主要模塊設(shè)計(jì)：

房屋結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)處理主要集中在傳感器、服務(wù)器、Web端三部分。傳感器采集結(jié)構(gòu)、形變、環(huán)境數(shù)據(jù)等，然后將具體數(shù)據(jù)處理，存儲(chǔ)至云平臺(tái)。數(shù)據(jù)采集層主要由傳感器系統(tǒng)組成，負(fù)責(zé)采集房屋結(jié)構(gòu)相關(guān)信息，經(jīng)DTU 將數(shù)據(jù)傳輸?shù)綌?shù)據(jù)處理層；數(shù)據(jù)處理層包含數(shù)據(jù)接口實(shí)現(xiàn)、推送服務(wù)、評(píng)分告警處理、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)管理等功能；應(yīng)用層通過(guò) Web 端向用戶(hù)提供界面展示、監(jiān)測(cè)信息等功能，重要功能模塊如圖4所示。

圖3 房屋結(jié)構(gòu)智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案

圖4 重要功能模塊圖

圖5 健康數(shù)據(jù)展示模塊

（1）健康數(shù)據(jù)展示模塊

該模塊要實(shí)時(shí)展示監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，供用戶(hù)及時(shí)獲取房屋健康狀態(tài)信息。平臺(tái)數(shù)據(jù)展示如圖5所示。

（2）房屋監(jiān)測(cè)管理模塊

房屋健康監(jiān)測(cè)管理模塊，主要針對(duì)平臺(tái)接入的監(jiān)測(cè)點(diǎn)、傳感器、監(jiān)測(cè)因素、拓?fù)鋱D的配置，包括增刪改查等操作。監(jiān)測(cè)點(diǎn)管理主要對(duì)監(jiān)測(cè)區(qū)域的接入管理；傳感器管理，主要在傳感器布設(shè)時(shí)在后臺(tái)對(duì)接入的傳感器進(jìn)行配置操作；監(jiān)測(cè)因素管理主要對(duì)應(yīng)應(yīng)力、位移、振動(dòng)、溫濕度等，當(dāng)監(jiān)測(cè)因素改變，平臺(tái)需要經(jīng)后臺(tái)服務(wù)器重新配置相關(guān)設(shè)備；拓?fù)鋱D管理主要是對(duì)熱點(diǎn)（傳感器）分布進(jìn)行配置管理，拓?fù)潼c(diǎn)布設(shè)、更新。房屋監(jiān)測(cè)物管理模塊如圖6所示。

圖6 房屋監(jiān)測(cè)物管理模塊

（3）平臺(tái)告警管理模塊

平臺(tái)告警管理模塊通過(guò)手動(dòng)設(shè)置和系統(tǒng)自動(dòng)觸發(fā)實(shí)現(xiàn)，該平臺(tái)包括閾值配置、告警處理、短信預(yù)警、告警類(lèi)型四部分。閾值配置主要是確立閾值的范圍，以此對(duì)平臺(tái)做相應(yīng)的配置；告警處理當(dāng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)超出閾值范圍時(shí)觸發(fā)報(bào)警系統(tǒng)；應(yīng)告警級(jí)別不同，給用戶(hù)發(fā)送短信提醒；告警類(lèi)型，針對(duì)緊急程度不同進(jìn)行分級(jí)告警。告警管理模塊如圖7所示。

圖7 平臺(tái)告警管理流程圖

4 房屋結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的云端移值

Open Stack采用模塊化設(shè)計(jì)擁有多功能組件，可以將這些功能組件組合起來(lái)使用，實(shí)現(xiàn)一套完整的云基礎(chǔ)架構(gòu)服務(wù)平臺(tái)；也可只使用部分功能組件，如虛擬化、對(duì)象存儲(chǔ)、塊存儲(chǔ)、鏡像服務(wù)等主要功能。為健康監(jiān)測(cè)平臺(tái)后期需求擴(kuò)展，防止后期普及數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)量增大導(dǎo)致的服務(wù)器運(yùn)維管理問(wèn)題，同時(shí)方便在云平臺(tái)擴(kuò)展模塊，因此提出將房屋結(jié)構(gòu)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)移植Open Stack 云平臺(tái)部署方案。以下是云端移值的主要步驟[4]。

（1）創(chuàng)建

用戶(hù)可以在 Open Stack 上部署系統(tǒng)所需的各種應(yīng)用程序。房屋結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)云平臺(tái)在云端的移植需要將設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)的主要功能模塊，利用 Open Stack的管理工具寫(xiě)入虛擬機(jī)鏡像。

（2）上傳

把鏡像上傳至 Open Stack平臺(tái)。

（3）啟動(dòng)云主機(jī)

啟動(dòng)云主機(jī)包括云主機(jī)可用域、名稱(chēng)、類(lèi)型、數(shù)量、啟動(dòng)源的配置等。

至此，房屋結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)云端移植完畢，初步云計(jì)算平臺(tái)搭建完成，后續(xù)還可以把各模塊應(yīng)用服務(wù)逐步部署在平臺(tái)上，擴(kuò)展性高。

5 結(jié)論

本文提出了一種基于云平臺(tái)的房屋結(jié)構(gòu)智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。給出了基于小波包分解SVM算法理論，為方便實(shí)驗(yàn)室得出數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)了滾動(dòng)軸承故障檢測(cè)方法。通過(guò)對(duì)軸承四種狀態(tài)實(shí)驗(yàn)分析，證明了該方法對(duì)軸承損傷識(shí)別的可行性，從而驗(yàn)證方案對(duì)結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別的優(yōu)勢(shì)。給出了房屋結(jié)構(gòu)智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案、主要設(shè)計(jì)模塊圖、設(shè)計(jì)原型架構(gòu)圖等。在實(shí)際工程實(shí)踐中與傳統(tǒng)的健康監(jiān)測(cè)相比較，基于云平臺(tái)的房屋結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)成本更低、系統(tǒng)功能更加完善、數(shù)據(jù)安全性和系統(tǒng)穩(wěn)定性更高。由此驗(yàn)證了基于云平臺(tái)的房屋結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的可行性與先進(jìn)性，會(huì)是未來(lái)房屋結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)的發(fā)展方向。同時(shí)，本系統(tǒng)同樣適用于其他建筑結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)。

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楊道龍（1991—），男，碩士研究生，研究方向：傳感器信息技術(shù)。

錢(qián)國(guó)明（1964—），男，碩士，教授，主要研究方向：無(wú)線(xiàn)通信技術(shù)及信號(hào)處理。