[0001] 本发明涉及综合用房监测技术领域，具体地说，尤其涉及一种基于数字孪生技术和预警模型的综合用房监测系统。

[0002] 随着城市化进程的加快，高层建筑和大型公共设施越来越多，对建筑结构的健康监测提出了更高的要求。传统的建筑健康监测主要依赖人工巡检和定期检查，这种方法不仅耗时耗力，而且难以实现连续、实时的监测。随着综合用房的数量不断增加，而这些设施的安全运行对电网的稳定性至关重要。然而，传统的巡检方法存在着效率低、盲目性强、无法及时发现潜在故障等问题。现有技术中公开号为CN110417837A的申请公开了一种综合用房监测系统，但该系统存在着以下几个缺点：

[0003] 1.数据处理效率低下：传感器网络采集的数据庞大而复杂，传统的数据处理方法往往需要大量的时间和资源，导致实时性不高；

[0004] 2.预警精度不高：现有系统往往基于简单的阈值设定或规则判定进行预警，对于复杂的设备状态变化和故障预测能力有限；

[0005] 3.设备兼容性差：传感器网络中的传感器类型和规格多样，不同设备之间的兼容性较差，导致监测系统的部署和维护困难。因此，迫切需要一种高效的监测系统来提升综合用房的安全性和可靠性。

[0006] 目前需要一种高效的监测系统来提升综合用房安全性和可靠性。

[0035] 为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。

[0036] 在本发明的描述中，需要说明的是，术语“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

[0037] 在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

[0038] 此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

[0039] 下面结合附图对本发明作进一步地描述说明。

[0040] 实施例1、一种基于数字孪生技术和预警模型的综合用房监测系统，如图1所示，包括：

[0041] 现场感知层：用于采集监控数据，并将检测的数据上传至系统；

[0042] 预警模型：使用AHP层次分析法、BP神经网络、马尔科夫预测模型的手段搭建预警模型，依据现场感知层得到的数据，对建筑健康状态进行评估和预警；

[0043] 数字孪生平台：在虚拟的三维空间中仿真模拟出被监测的综合用房，并给出现场感知层的传感器布置位置和建筑健康状态评估结果。

[0044] 实施例2、一种基于数字孪生技术和预警模型的综合用房监测系统，所述的现场感知层包括微气象监测站和光纤光栅监测传感器；

[0045] 微气象监测站用于评估综合用房周围环境的气候状况，为系统的安全性评估提供参考；其监测参数包括温度、湿度、风速、风向、降雨量、地下水位等，该监测站安装在建筑物的高处，实时监测环境参数的变化情况。例如，高温、高湿度和强风等极端天气条件可能对建筑造成影响，因此可以通过微气象监测站及时了解环境变化，采取相应的预防措施。

[0046] 高温预防措施，温度过高时，通过控制空调系统的制冷能力、开启通风设备、打开遮阳设施等措施，降低室内温度，防止过热对建筑结构和设备的影响。增加建筑周围的绿化面积，通过植物的蒸腾作用降低环境温度。

[0047] 高湿度预防措施，使用除湿机或空调的除湿功能，保持室内湿度在适宜范围内，防止潮湿导致的霉菌生长和材料腐蚀。

[0048] 降雨量预防措施，确保建筑的排水系统畅通，定期检查和清理雨水管道、排水沟等，防止积水导致的结构损坏。

[0049] 光纤光栅监测传感器：用于监测综合用房建筑结构的变形、沉降、倾斜和裂纹的情况，通过光纤光栅技术，可以实现对建筑结构的全方位、实时监测。光纤光栅监测传感器包括光纤光栅静力水准仪、光纤光栅应变计、光纤光栅倾角计和光纤光栅拉线位移计；光纤光栅静力水准仪对综合用房建筑物、电缆沟、电力塔杆做沉降监测；采用连通管原理，当任意一个静力水准仪相对其它水箱在竖直方向移动时，液面保持不变，浮球所受浮力(压力)改变，浮球连杆处FBG感测浮力(压力)的变化，即可监测到该点的沉降的变化情况，测量两点间或多点间相对高程变化，在监测值接近或超出控制值时发出报警，以保证结构在运行期间的安全性。仪器采用光纤光栅静力水准仪，采用多组液位传感器，适用于高精度监测垂直位移的场合。

[0050] 光纤光栅应变计对综合用房建筑物结构的进行应变分布测量，固定在被测物体表面；光纤光栅倾角计固定在综合用房建筑物的表面，对综合用房建筑物的表面水准及倾斜变化进行监测，当光纤受到应变作用时，光栅周期会发生改变，从而引起反射光的波长变化；通过对反射光的波长变化进行测量，可以获得光纤所受的应变值。

[0051] 光纤光栅倾角计通过光栅结构对特定波长光的反射或透射，当光纤受到外力作用导致弯曲或倾斜时，光栅周期发生变化，引起反射波长的改变；通过对反射波长变化的测量，可以得到综合用房建筑物倾斜角度信息。倾角计采用双光栅封装结构，利用两个不同栅距的光纤布拉格光栅对温度和应变的响应系数不同，实现温度自补偿，从而消除温度对波长变化的影响。光纤光栅倾角计不受电磁干扰的影响，可以在恶劣的电磁环境下使用，并且由于光纤光栅传感器的波长调制特性，测量信号不受光源不稳定、光纤弯曲或连接损耗等因素的影响。

[0052] 光纤光栅拉线位移计对综合用房建筑物的结构进行位移监测，当被测物体综合用房建筑物发生位移时，拉线随之拉伸或收缩，带动旋转测量元件转动，进而将位移变化转化为电信号输出。光纤光栅作为敏感元件，当其受到拉伸或压缩时，其周期性的折射率变化会导致布拉格反射波长的移动，通过解调反射波长的变化即可得到位移量。

[0053] 如图2所示，所述的预警模型的步骤包括：

[0054] S1、数据采集与预处理：从现场感知层的各类传感器收集原始监测数据；

[0055] S2、特征工程：通过特征工程提取对预警模型有用的特征；

[0056] S3、权重计算：使用层次分析法确定各影响因素的相对重要性，计算出每个因素对建筑健康状态的权重，将权重作为神经网络训练的初始条件；

[0057] S4、模型训练：采用BP神经网络学习技术，结合计算得到的权重，对预警模型进行训练；

[0058] S5、健康状态评估：训练完成的模型将对输入的监测数据进行分析，评估建筑的健康状态；

[0059] S6、预警信号生成：当模型评估结果显示建筑健康状态低于预设阈值时，系统将自动发出预警信号；

[0060] S7、模型优化与更新：根据实时反馈和新的监测数据，定期对预警模型进行优化和更新。

[0061] 预警模型利用了AHP(层次分析法)和神经网络训练的技术，以多个指标和因素为基础进行建筑健康状态的综合评估。首先，通过AHP方法明确了目标是维护建筑的健康状态，并分析了影响建筑健康状态的各个指标，例如沉降、倾斜、位移、裂痕等。然后，进一步分析了影响这些指标的因素，如地下水位、气温、土壤特性等。

[0062] 通过求解判断矩阵特征向量和加权和的方法，预警模型得出了每个因素对建筑健康状态的最终权重，确定了影响力最大的因素。这些权重作为隐藏层的初始条件，用于训练神经网络。

[0063] 在预警模型中，输入信号是从现场感知层采集的降雨量、温度、风力、地下水位、垂直位移、应力值等数据；所述的BP神经网络学习技术包括输入层、隐藏层和输出层，模拟训练的训练过程中，输入层使用预处理后的数据，隐藏层根据权重初始化，这些数据通过隐藏层的计算条件进行非线性变换，并传递至输出节点，产生评估结果。如果实际输出与期望输出不符合，即预测结果与实际情况存在误差，模型将进行误差的反向传播，调整各层神经单元的权值和阈值。

[0064] 利用云计算和边缘计算技术，实现数据的分布式处理和存储。云计算可以提供强大的计算能力和存储资源，而边缘计算则可以实现实时数据处理和快速响应，降低数据传输延迟。

[0065] 经过大量的输入信号和正确的输出信号的训练，预警模型能够准确地预测建筑的健康状态。在监控系统中，该模型为用户提供了可视化界面，展示建筑健康状态的实时评估结果，帮助用户及时了解建筑的安全状况，并采取相应的措施来保护建筑的稳定性。

[0066] 通过实时数据分析和可视化技术，将监测数据以图表、地图等形式直观展示，帮助管理者快速理解和决策。例如，使用GIS(地理信息系统)技术，将建筑的地理位置、周边环境等信息与监测数据结合起来，提供全面的视图。

[0067] 在数据处理和评估结果对应关系方面，应用对比分析方法，对比不同时间点或条件下同一建筑的监测数据，以揭示其发展趋势、变化情况或差异性。例如，通过同比和环比分析，可以评估建筑健康状态随时间的变化情况；通过横向对比，可以比较不同建筑或相似建筑群的健康状态差异。此外，差值对比和目标对比可用于评估预警结果与预期目标的一致性，以及监测数据与预警阈值之间的差异。

[0068] 数字孪生平台通过数字建模和仿真技术对建筑物的结构进行分析，预测可能出现的变形和裂纹的问题，并提供相应的预警；通过将实际监测数据与预警模型进行比对，数字孪生平台可以评估建筑物的健康状态，并及时发出预警信号。

[0069] 所述的数字孪生平台通过建立综合用房的虚拟模型，模拟实际建筑的结构和状态；虚拟模型中重点标注出现场感知层各个传感器的位置，展示实时的监测数据，将后台计算得出的建筑健康状态信息在虚拟模型中实时展示。数字孪生平台能够模拟建筑物的结构、材料属性、环境条件等，并通过与实际监测数据的对比，评估建筑物的健康状态。

[0070] 所述的数字孪生平台采用开放式分层分布式系统，包括站控层、间隔层和过程层；所述的站控层负责数据处理、集中监控和数据通信，间隔层包括继电保护装置和测控装置，过程层包括合并单元和智能终端；所述的站控层与间隔层直接网络互连，实现数据和控制命令的传输，通信协议应采用DL/T 860标准。

[0071] 数字孪生技术基于物理系统的建模和仿真，通过将传感器数据、实时监测数据和其他关键参数输入到数字模型中，实现对现实世界系统的精确模拟和预测。

[0072] 在本系统中，数字孪生技术应用于综合用房的健康状态监测。数字孪生平台通过建立综合用房的虚拟模型，模拟实际建筑的结构和状态。模型中重点标注出现场感知层各个传感器的位置，展示实时的监测数据，将后台计算得出的建筑健康状态信息在虚拟模型中实时展示。借助数字孪生技术高度仿真的虚拟模型，实际建筑的状态以图形化的形式展现，给与用户更直观的数据呈现。

[0073] 在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

[0074] 以上所述仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然而并非用以限定本发明，任何熟悉本专利的技术人员在不脱离本发明技术方案范围内，当可利用上述提示的技术内容作出些许更动或修饰为等同变化的等效实施例，上述实施例中的实施方案也可以进一步组合或者替换，但凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明方案的范围内。