一种多源孪生数据融合的隧道结构健康监测与预警方法及系统

1.一种多源孪生数据融合的隧道结构健康监测与预警系统，用于实时监测和预警隧道结构的健康状态，其特征在于数据采集模块、多源数据融合模块、健康状态评估模块、预警模块共四个模块，步骤如下：S01、数据采集模块：从多个数据源采集隧道结构的健康监测数据；S02、多源数据融合模块：对采集的多源数据进行融合处理；S03、健康状态评估模块：基于融合数据评估隧道结构的健康状态；S04、预警模块：基于健康状态评估结果进行预警；所述数据采集模块包括感测技术模块和数据传输单元，所述感测技术模块负责感知并收集隧道结构及周围环境的关键监测数据，所述监测数据包括隧道的设备状态数据、隧道环境数据、交通状况数据及隧道结构的多种监测数据；所述数据传输单元用于将采集到的数据实时传输到数据处理中心；所述多源数据融合模块包括数据集成平台模块、数据融合及处理算法和数据校正，用于对采集到的多源数据进行整合和处理；所述数据集成平台模块对来自不同传感器和监测设备的所述监测数据进行统一管理和协调；所述数据融合及处理算法用于有效处理和融合多源数据，消除冗余信息和数据噪声；所述数据校正用于检测和修正传感器和监测设备在数据采集过程中产生的错误和偏差；所述健康状态评估模块包括智能评估算法、多层次健康评估、历史数据对比分析、详细评估报告生成、可视化展示，所述智能评估算法基于融合数据评估隧道结构的健康状态，识别潜在的隧道结构问题；通过所述多层次健康评估实时对隧道的监测数据和历史数据进行对比分析，评估隧道结构的变化趋势；所述详细评估报告生成用于根据潜在的隧道结构问题和隧道结构的变化趋势，生成详细的评估报告，并提供相应的隧道维护建议；所述可视化展示通过图表和3D模型，将隧道结构的健康状态和评估结果进行可视化展示；所述预警模块包括多层次预警算法、动态响应策略建议以及多渠道通知系统，所述多层次预警算法根据隧道健康状态和评估结果，识别不同类型与级别的隧道结构风险，形成预警结果；所述动态响应策略建议根据不同类型的预警信息，提供具体的维护和应急处理建议；所述多渠道通知系统通过短信、电子邮件、手机应用和物联网设备多种途径，将预警信息发送给相关人员；S02.1、所述数据集成平台模块根据所述数据采集模块中的各项感测技术探测多源信息集合的子集，所述多源信息集合包括外部环境真实信息集合、结构性能状态真实信息集合和材料特性状态真实信息集合；S02.2、通过降维技术减少所述多源信息集合的维度，消除冗余信息，简化数据集合结构，并提取主要特征，同时根据已知的隧道物理信息施加约束条件，输出多源信息集合近似子集；S02.3、通过多尺度分析方法，对所述多源信息集合近似子集中的各尺度信息进行分层处理，结合传感器的空间分辨率、时间分辨率和测量精度，对各尺度信息进行精度校正，并基于多尺度重构技术融合各尺度下的校准信息；S02.4、通过递归算法在噪声环境中对动态系统进行估计，结合各多源信息间的内在关联性，有效地融合所述多源信息集合近似子集，推定一定约束条件下的结构状态，并与所述感测技术模块探得的真实信息集合动态比较，结合先验知识和实时数据，进行概率估计和决策，循环递归修正约束条件，构建完整的隧道结构状态信息；S02.5、基于大数据集成平台的所述数据校正用于监测多源数据的质量，并对数据进行评估和标记，检测和修正传感器和监测设备在数据采集过程中产生的错误和偏差，自动识别异常数据并进行校正，基于历史大数据及维护记录，通过推测和补全缺失的数据来处理因设备故障或数据丢失引起的数据缺失问题。 2.根据权利要求1所述的一种多源孪生数据融合的隧道结构健康监测与预警系统，其特征在于：所述感测技术模块具体包括：S01.1、通过应力应变传感器监测隧道结构在不同荷载条件下的应力和应变情况，捕捉结构变形信息；S01.2、通过安装应变式测缝计及位移计传感器，记录隧道结构的裂缝分布、特征及其扩展规律，提供结构潜在风险的早期预警信息；S01.3、通过温度传感器监测隧道内部及周围环境的温度变化，评估温度对隧道结构材料和整体稳定性的影响；S01.4、通过湿度传感器监测隧道内部及周围环境的湿度水平，检测潮湿环境对隧道结构产生的腐蚀及其他潜在影响；S01.5、通过位移传感器监测隧道结构的位移和沉降情况，确保结构的整体稳定性和长期安全性；S01.6、通过振动传感器捕捉隧道结构的振动数据，分析外部环境因素对隧道结构的影响；S01.7、地质雷达数据采集单元通过地质雷达技术，对隧道周围岩体及地质环境进行非破坏性检测，获取地质层面、裂隙及水流信息，确保隧道与周边地质环境的协调性和安全性；所述数据传输单元还包括：S01.8、所述数据传输单元将采集到的数据实时传输到数据处理中心，支持有线传输和无线传输；S01.9、所述数据处理中心包括数据初步过滤和初步分析，对采集到的实时数据进行数据预处理。 3.根据权利要求2所述的一种多源孪生数据融合的隧道结构健康监测与预警系统，其特征在于：所述数据初步过滤包括异常值检测和噪声过滤；S01.9.1、所述异常值检测包括：S01.9.11、基于统计的方法：对于每种传感器的数据，令其在一段时间内的观测值服从正态分布，通过计算每个数据点的z-score来检测异常值：其中 x i 是某一时刻的观测值， μ 是历史数据的均值， σ 是标准差，若 z-score 超过阈值，则认为该数据点为异常值；S01.9.12、基于滑动窗口法：使用滑动窗口计算局部的均值 和标准差 ，并检测当前数据是否显著偏离该窗口内的统计特性：其中，N是滑动窗口的窗口大小，t是滑动窗口时间点，j是时间索引变量， 是该时间点的观测值，若当前数据 x t 与窗口内的均值偏差超过某个阈值，则标记为异常；S01.9.2、所述噪声过滤包括：S01.9.21、低通滤波：通过低通滤波器滤除传感器数据中的高频噪声，同时保留信号中的有效成分；令采样频率为 f s ，选定滤波器的截止频率 f c 和滤波器阶数 n ，所述低通滤波器的传递函数 为：其中 w c =2 f c ，s是复频率变量，包含频率和衰减或增长的信息；S01.9.22、中值滤波：通过将数据窗口中的中间值替代中心数据点，消除孤立的噪声点：其中2 b +1是窗口大小， 是代替后的中心数据点值，median()是中位数函数；数据初步分析包括数据特征提取和趋势分析；S01.9.3、所述数据特征提取包括：S01.9.31、时域特征提取：计算均值 及标准差 ，并利用偏度Skewness和峰度Kurtosis来捕捉数据分布的非对称性和尖峰程度：其中，N 是观测值的总数，x i 是数据的第i个观测值；S01.9.32、频域特征提取：通过快速傅里叶变换FFT将时域数据转换为频域，分析信号的频率成分：其中 是离散时间信号， 是时间索引， 是 的傅里叶变换， 是频率索引， 是虚数单位，满足 j 2 =-1，P是序列 的长度；计算功率谱密度PSD来识别主要频率成分和相应的幅值，PSD通过计算信号的自相关函数并对其进行傅里叶变换FFT得到：其中R xx (m)为信号的自相关函数，m是时间延迟的滞后量；S01.9.4、所述趋势分析包括：S01.9.41、线性回归：使用线性回归分析传感器数据的时间序列趋势 ，估计出趋势的斜率和截距，用于判断数据是否存在长期变化：其中 为截距， 为斜率， 为误差项， 表示模型中的未能解释的随机波动或测量误差；通过最小二乘法估计出参数 和 ；S01.9.42、移动平均：计算数据的移动平均以平滑短期波动并显示长期趋势：其中， 是在时间t处的移动平均值， 是移动平均的窗口大小， 是在时间j处的观测值。 4.根据权利要求1所述的一种多源孪生数据融合的隧道结构健康监测与预警系统，其特征在于：在所述多源信息集合中，不同类型的数据在不同的时间和空间尺度上采集，需要对数据进行时间对齐和空间插值，确保不同数据源在相同的时间和空间尺度下统一；所述时间对齐包括：通过线性插值或样条插值方法，将不同频率的数据重新采样到同一时间节点上；所述空间插值包括：当数据源位置不同时，通过所述空间插值将数据映射到同一个空间参考框架中；通过降维技术对所述多源信息集合进行降维，以减少维度、消除冗余信息，并简化数据结构；所述降维技术是将高维数据投影到一个低维子空间，同时保留数据中方差最大的方向，从而提取出最重要的特征；所述S02.2具体包括：S02.2.1、令所述多源信息集合表示为一个矩阵 ，其中q是样本数量， 是特征数量；对每个特征进行中心化和标准化处理，计算出均值 和标准差 ，将原始数据转化为标准化后的矩阵 ij ：计算协方差矩阵 ：对所述协方差矩阵 进行特征值分解，得到特征值 及对应的特征向量 ，所述特征值表示主成分的方差大小，所述特征向量表示主成分的方向；按所述特征值从大到小排序，前 k 个最大的特征值及其对应的特征向量构成了一个新的低维子空间，将标准化后的数据矩阵 投影到所述低维子空间中；选择前 k 个特征向量 ，则新的数据表示为：其中， 是一个 的矩阵，包含了降维后的数据；在降维过程中需结合隧道已知的物理信息施加物理约束，确保降维后的结果在统计学上有效，符合隧道的结构特性和行为，生成更精确的多源信息集合近似子集；S02.2.2、结合隧道几何参数，将隧道的几何形状和其在空间中的位置作为约束条件；S02.2.3、结合隧道的材料特性：S02.2.31、材料强度约束：当评估应力和变形数据时，如果降维后的数据表现出应力超过了材料的屈服强度或变形超过了材料允许的应变范围，将这些数据点标记为异常或进行校正，确保降维结果在合理的材料范围内；S02.2.32、材料老化和侵蚀约束：当环境数据中显示某些区域的侵蚀或老化程度较高，降维后的数据需要体现出这些区域的性能变化；S02.2.4、结合结构力学约束：S02.2.41、应力-应变关系约束：根据材料的力学模型，在降维过程中确保降维后的数据保持应力与变形的关系；S02.2.42、变形模式约束：根据作用因素和结构的受力模式，在降维过程中校正数据，使其符合典型的隧道变形模式，所述作用因素包括隧道在运营过程中受到的地表沉降、地下水变化以及车辆荷载；S02.2.5、结合历史数据和先验知识：历史趋势约束：通过将历史监测数据与当前数据进行对比分析，在降维过程中确保降维后的结果符合长期趋势；先验知识约束：在降维过程中设置一个数据变化范围的约束条件，使得任何超过此范围的主成分数据被标记或校正。 5.根据权利要求1所述的一种多源孪生数据融合的隧道结构健康监测与预警系统，其特征在于：S02.4中结合各多源信息间的内在关联性来有效融合多源信息集合近似子集包括：S02.4.1、对隧道结构的动态系统进行建模，令隧道结构的状态 受控制输入 和外部噪声 影响，用状态空间模型表示为：其中 和 是系统的状态转移矩阵和控制输入矩阵， 是高斯白噪声，表示系统的随机干扰；输出 表示为：其中 是观测矩阵， 是观测噪声；S02.4.2、通过适用于线性高斯噪声环境的递归预测和更新步骤来估计系统状态：S02.4.21、初始设置：设定初始状态估计 及其误差协方差矩阵 ：S02.4.22、预测步骤：基于当前状态估计 和输入 预测下一个时间点的状态 ：并预测误差协方差矩阵 ：其中 是过程噪声协方差；S02.4.23、更新步骤：基于新的观测数据 ，更新状态估计：其中 是增益矩阵：并更新误差协方差矩阵：其中 是观测噪声协方差；S02.4.24、多源信息融合：对所有传感器𝑖重复上述更新步骤，并将各个传感器的观测结果结合，计算加权平均或其他融合方式，得到最终的融合状态估计；S02.4.3、根据不同传感器数据之间的内在关联性，在融合算法中将所有相关的内在关联性进行整合：S02.4.31、将传感器数据间的关联性纳入状态空间模型，令隧道的应力 受温度 的影响，扩展隧道状态向量 以包含温度信息，或者在状态转移矩阵 中引入与温度相关的项；状态向量扩展：其中 是隧道的应力状态， 是隧道的温度状态；状态转移矩阵 包括温度与应力之间的关系： 代表应力状态σ(t)自身随时间的变化率或转移关系中的自相关项， 代表温度对应力的直接影响， 表示一种反馈机制或相互作用， 表示温度状态T(t)自身随时间的变化率或转移关系中的自相关项；S02.4.32、通过历史数据或实时数据挖掘出不同传感器数据间的关联性：将多源数据表示为矩阵 X ，其中每一行表示不同传感器的观测值，每一列表示不同时间点的观测，对矩阵 X 进行协方差矩阵计算：对协方差矩阵进行特征值分解，提取出主要特征向量，用于揭示各个传感器数据间的隐含关联性，将使用这些主成分作为新的变量引入状态模型中；S02.4.33、将多源数据分为两组，分别构成两个矩阵 X 1 和 X 2 ，通过解线性代数方程，找到能够最大化两个数据集间相关性的线性组合：其中，argmax w1,w2 表示找出w 1 和w 2 的值，使得相关性函数corr 取得最大值， 1 和 2 是权重向量， 和 表示权重向量的转置，表示通过权重向量和 1 和 2 对矩阵X 1 和X 2 进行线性变换后的结果，将得到的相关变量作为新的状态变量引入到状态模型中；S02.4.4、在递归处理过程中，随着新的观测数据的到来，需要动态调整噪声协方差矩阵 和 以适应系统的动态变化；S02.4.41、过程噪声协方差矩阵 ：通过历史数据分析或经验来初始设定 ，随着时间推移，基于当前状态估计误差对 进行不断递归修正：其中 α 是平滑因子，取值在0到1之间， 表示在 t 时刻对系统状态的估计或预测；S02.4.42、观测噪声协方差矩阵 ：基于传感器的噪声特性来初始设定 ，在递归过程中，基于传感器观测的实际误差动态调整 ：其中 β 是平滑因子；S02.4.43、通过递归计算中的反馈机制，调整S02.4.2中状态模型的参数，以使模型更好地适应实时数据的变化；在每次更新后，计算状态估计误差 并对滤波器的模型参数进行修正：如果 超出预设的阈值范围，表示模型的某些参数需要调整；使用反馈机制动态调整滤波器的增益 ：其中 γ 是调整系数，根据误差反馈，动态调整滤波器的参数，以逐步优化融合效果。 6.根据权利要求1所述的一种多源孪生数据融合的隧道结构健康监测与预警系统，其特征在于：所述智能评估算法包括神经网络算法和模糊逻辑算法，所述多层次健康评估包括专家系统和数值分析；S03.1、通过神经网络算法对所述多源数据融合模块处理后的数据集进行多层次分析和处理，从历史数据中学习复杂隧道结构状态分布特征和变量模式，分析数据和物理观测现象间的时空演化规律；S03.2、结合多种物理解析模型建立结构状态响应与物理解析模型之间的映射关系，并通过所述数值分析手段检验其有效性，通过对隧道结构进行精细的网格划分和力学计算，以此模拟隧道结构在各种载荷条件下的应力和变形情况，准确预测结构的响应和潜在的薄弱点；S03.3、所述数值分析结果构成隧道结构孪生数据集合，结合数据驱动方法进行物理解析模型的参数动态修正，精准实现结构状态响应，修正物理解析模型互馈提升数据驱动质量，建立物理模型-数据驱动的互馈协同、动态递进的层次分析机制；S03.4、利用所述模糊逻辑算法处理层次分析机制处理后输出的结果中的不确定性和模糊性信息，最大程度上对结构性态空间感知信息熵降，通过设定隧道结构健康状态的模糊集合和规则，评估结构的健康水平和风险等级，提供清晰的评估结果；S03.5、所述专家系统通过整合工程专家的知识和经验，构建规则库和知识库，自动化地对隧道结构的健康状况进行诊断和评估，识别潜在的结构问题和故障模式，通过历史数据对比分析，将实时数据与历史数据进行系统性比较，识别隧道结构的长期变化和周期性变化趋势和潜在的劣化问题，评估结构的寿命和稳定性；S03.6、根据上述评估结果生成详细评估报告，包括结构健康评分、潜在风险位置、故障类型以及具体的维护建议，并通过分析所述监测数据和评估结果，提供详细的故障类型描述，并提供相应的维护建议；S03.7、所述可视化展示功能，采用多种图表形式直观展示结构健康评分及监测数据变化趋势，同时通过3D模型展示隧道结构的整体情况及评估结果，支持旋转、缩放及多角度查看，提供直观的结构健康状态展示。 7.根据权利要求6所述的一种多源孪生数据融合的隧道结构健康监测与预警系统，其特征在于，所述健康状态评估模块中基于多源数据融合模块处理后得到的高质量大数据集进行多层次分析包括：S03.1.1、将经过所述多源数据融合模块处理后的好数据集进行进一步准备和组织：S03.1.11、数据标准化：将不同传感器的数据 进行标准化min-max scaling及归一化：其中 是数据的均值， 是数据的标准差；S03.1.12、数据分层：根据时间跨度，将数据分为短期、中期和长期三个层次，短期数据用于捕捉瞬时变化，长期数据用于反映趋势；根据传感器的空间位置，对数据进行分层；S03.1.2、所述多层次分析包括在不同层次上对数据进行分析：S03.1.21、时间层次通过滑动窗口技术分析所述短期数据的变化趋势，计算移动平均来平滑数据，并使用差分方法检测变化点：若变化值Δ x t 超过一定阈值，则标记为潜在的异常点；使用ARIMA模型进行时间序列的长期趋势分析ARIMA模型，用于捕捉数据的长期趋势和季节性成分：其中 1 ,…, p’ 是自回归系数， θ 1 ,…, θ q’ 是移动平均系数， ,… 是当前时间点的观测值， 是误差项，c是常数项，通过赤池信息量准则AIC选择最优的 p’ ， q’ 参数；S03.1.22、空间层次通过生成传感器数据的空间热图，用于可视化隧道结构各部分的应力、温度以及湿度分布，通过Moran’s I空间统计量来检测数据的空间自相关性，用于确定是否存在区域性的异常行为：其中 是权重矩阵，表示空间邻接关系；S03.1.23、特征层次使用主成分分析PCA或线性判别分析LDA（Linear Discriminant Analysis）来提取关键特征，并减少特征维度；再通过小波变换对数据进行多尺度分析，分解出不同频率成分，其中低频成分代表数据的趋势，高频成分代表瞬时变化。 8.根据权利要求1所述的一种多源孪生数据融合的隧道结构健康监测与预警系统，其特征在于，所述预警模块具体包括：S04.1、采用阈值算法设定隧道结构健康状态的安全阈值，当监测数据超过预设的阈值时，立即触发预警信号，确保对隧道结构的关键状态进行实时监控；S04.2、基于贝叶斯网络的概率风险智能评估算法，通过整合多源信息集合中的不确定性因素，设定隧道结构健康状态的模糊集合和规则来构建隧道结构的风险评估模型，实时更新结构健康状态数据，动态计算结构的风险概率分布，并生成不同级别的预警信号，每个级别对应不同的响应措施，用于在复杂的风险环境中实现精准的预警；S04.3、结合多源数据融合模块输出的隧道结构状态信息集合，利用深度学习算法再次进行异常检测，通过训练模型识别历史数据与实时数据中的异常模式，自动检测未被传统算法识别的潜在风险及多个模块处理后结构状态信息的数据积累误差带来的预警误判；S04.4、所述多渠道通知系统采用物联网IoT技术，连接智能设备实时传送预警信号，并设计冗余通知机制确保多途径覆盖，基于大数据集成平台，通知系统能够动态评估预警信息的优先级，确保相关人员能够及时收到动态响应策略建议并处理预警信息；S04.5、对每次预警事件进行详细记录，所述预警事件包括预警时间、触发参数、超限幅度以及响应措施信息，对事件进行回顾和分析，评估阈值设置的合理性以及响应措施的有效性，并将分析结果反馈至阈值设定模块，用于优化后续的预警效果。