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龙图腾网获悉广州珠江黄埔大桥建设有限公司;广东交科检测有限公司;广州大学申请的专利一种基于深度卷积自编码器的桥梁挠度监测响应异常检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119666281B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411770461.7，技术领域涉及：G01M5/00；该发明授权一种基于深度卷积自编码器的桥梁挠度监测响应异常检测方法是由易小年;弋安;李翔宇;魏斌;王勇;赵超;姚健勇;周军勇;张欣;苏彬建;夏子金;王世庚;邓辉;黄博;阚红霞设计研发完成，并于2024-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度卷积自编码器的桥梁挠度监测响应异常检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度卷积自编码器的桥梁挠度监测响应异常检测方法，包括：采集一段时间范围t的桥梁挠度监测响应Dt，理想滤波器根据频率截止下限和频率截止上限，分离出成分D1t，D2t和D3t，采用移动平均方法选择窗口将D2t分离为D21t和D22t，构建正常状态下桥梁挠度监测响应的样本数据集，按照上述方法获得正常状态下的上述挠度响应成分，设计深度卷积网络DCNN，将挠度响应成分的时程响应图片作为输入，训练4种信息特征提取模型，通过重构误差构建分类模型，将实测挠度响应Dmt按照上述方法获得实测挠度响应成分，分别输入信息特征提取模型中，通过重构误差分别将其划分为正常状态和异常状态。

本发明授权一种基于深度卷积自编码器的桥梁挠度监测响应异常检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度卷积自编码器的桥梁挠度监测响应异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤100：采集一段时间范围t的桥梁挠度监测响应Dt； 步骤200：设计一系列理想滤波器，根据桥梁特点设置频率截止下限wl和频率截止上限wu，理想滤波器根据wl和wu，分离出成分D1t，D2t和D3t； 步骤300：采用移动平均方法选择窗口将D2t分离为D21t和D22t； 步骤400：构建正常状态下桥梁挠度监测响应Dt的样本数据集，根据上面的分离方式分别获得正常状态下的挠度响应成分D1t、D21t、D22t和D3t； 步骤500：设计深度卷积网络DCNN，将D1t、D21t、D22t和D3t的时程响应图片作为输入，训练信息特征提取模型DCNN1、DCNN21、DCNN22和DCNN3，通过重构误差构建分类模型，其中的D1t、D21t、D22t和D3t为步骤400中获得的； 步骤600：将实测挠度响应Dmt按照上面的分离方式获得的四种成分Dm1t、Dm21t、Dm22t和Dm3t，分别输入训练好的DCNN1、DCNN21、DCNN22和DCNN3中，通过重构误差分别将四种成分划分为正常状态和异常状态； 所述步骤100具体为，采集一段时间范围t的桥梁挠度监测响应Dt，通过快速傅里叶变换获取频谱信息Fw； 所述步骤200中理想滤波器根据wl和wu，分离出成分D1t，D2t和D3t具体为，将频率wwl的成分采用低通滤波器分离成F1w，将频率wl≤w≤wu的成分采用带通滤波器分离成F2w，将频率wwu的成分采用高通滤波器分离成F3w，通过逆傅里叶变换将成分F1w、F2w和F3w分别转换成时间域信号，分别得到D1t，D2t和D3t； 所述D1t+D21t代表长期下挠、年温差、月温差、日温差引起的低频拟静力成分，还代表平均风场、拥堵交通引起的中频拟静力成分，所述D22t代表稀疏交通引起的高频拟静力成分，所述D3t代表车流动力、环境振动及噪声引起的高频动力成分； 所述步骤600的正常状态的判定条件为，当四个分类模块均为正常结果时，判定该挠度响应为正常状态； 所述步骤600的异常状态的判定条件为， 1当DCNN1、DCNN21、DCNN22和DCNN3各自单独存在异常视为异常状态1-4，异常状态1为DCNN1出现异常，异常状态2为DCNN21出现异常，异常状态3为DCNN22出现异常，异常状态4为DCNN3出现异常； 2当DCNN1、DCNN21、DCNN22和DCNN3两者组合存在异常视为异常状态5-10，异常状态5为DCNN1和DCNN21均出现异常，异常状态6为DCNN1和DCNN22均出现异常，异常状态7为DCNN1和DCNN3均出现异常，异常状态8为DCNN21和DCNN22均出现异常，异常状态9为DCNN21和DCNN3均出现异常，异常状态10为DCNN22和DCNN3均出现异常； 3当DCNN1、DCNN21、DCNN22和DCNN3三者组合存在异常视为异常状态11-14，异常状态11为DCNN1、DCNN21和DCNN22均出现异常，异常状态12为DCNN1、DCNN21和DCNN3均出现异常，异常状态13为DCNN1、DCNN22和DCNN3均出现异常，异常状态14为DCNN21、DCNN22和DCNN3均出现异常； 4当DCNN1、DCNN21、DCNN22和DCNN3四者均异常视为异常状态15； 15种异常状态对应的异常类型分别为，异常状态1对应异常温差，异常状态2对应异常干扰和异常噪声，异常状态3对应数据丢失、分辨率低，异常状态4对应异常重车，异常状态5对应异常温差、异常干扰和异常噪声，异常状态6对应异常温差、数据丢失和分辨率低，异常状态7对应异常温差和异常重车，异常状态8对应异常干扰、异常噪声、数据丢失和分辨率低，异常状态9对应异常干扰、异常噪声和异常重车，异常状态10对应数据丢失、分辨率低和异常重车，异常状态11对应异常温差、异常干扰、异常噪声、数据丢失和分辨率低，异常状态12对应异常温差、异常干扰、异常噪声和异常重车，异常状态13对应异常温差、数据丢失、分辨率低和异常重车，异常状态14对应异常干扰、异常噪声、数据丢失、分辨率低和异常重车，异常状态15对应异常温差、异常干扰、异常噪声、数据丢失、分辨率低和异常重车。

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