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中国建筑第四工程局有限公司孙晗获国家专利权

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龙图腾网获悉中国建筑第四工程局有限公司申请的专利一种基于云端智能建造的造楼机运行模态监测系统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:CN119737996B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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:202411807932.7,技术领域涉及:G01D21/02;该发明授权一种基于云端智能建造的造楼机运行模态监测系统是由孙晗;孔维拯;权准龙;杨乐乐;夏振兴;李斯麟设计研发完成,并于2024-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

一种基于云端智能建造的造楼机运行模态监测系统在说明书摘要公布了:本发明涉及智能建造技术领域,具体公开了一种基于云端智能建造的造楼机运行模态监测系统,用于解决现有支撑柱发生多处损伤引起的模态变化相互叠加,可能导致损伤定位误差,而施工噪声和风振干扰会降低数据精度,增加了误报或漏报的风险的问题;本发明通过传感器监测环境的噪声参数、第一风速值以及第一风压值,根据环境的噪声参数建立噪声干扰分析模型进行噪声干扰值的计算,基于第一风速值以及第一风压值建立风振干扰模型进行风振干扰值的计算,根据噪声干扰值以及风振干扰值构建多模态损伤定位模型进行损伤定位分析,并进行多级警报响应,具备监测精度高、抗干扰能力强、响应速度快,适用于各种复杂施工场景的优点。

本发明授权一种基于云端智能建造的造楼机运行模态监测系统在权利要求书中公布了:1.一种基于云端智能建造的造楼机运行模态监测系统,包括分布式传感器监控平台、噪声分析模块、风振分析模块、多模态损伤定位误差分析模块以及多级问题响应模块;其特征在于:分布式传感器监控平台用于通过传感器监测环境的噪声参数、第一风速值以及第一风压值; 分布式传感器监控平台包括噪声监控单元、水平度监控单元、风速风压监控单元以及振动监控单元; 噪声监控单元用于通过声音传感器实时获取环境的噪声参数;环境的噪声参数包括第一噪声频率以及第一噪声幅度; 水平度监控单元用于通过水平度传感器实时获取支撑柱的第一水平度参数; 风速风压监控单元用于通过风速风压传感器实时获取第一风速值以及第一风压值; 振动监控单元用于通过三轴加速度传感器实时获取支撑柱的振动响应值;通过将三轴加速度传感器布置在支撑柱与框架交汇连接处以及支撑柱中部,获取支撑柱与框架交汇连接处的振动响应值作为第一振动响应值,获取支撑柱中部的振动响应值作为第二振动响应值; 噪声分析模块用于根据环境的噪声参数建立噪声干扰分析模型进行噪声干扰值的计算; 风振分析模块用于根据第一风速值以及第一风压值建立风振干扰模型进行风振干扰值的计算; 多模态损伤定位误差分析模块用于根据噪声干扰值以及风振干扰值构建多模态损伤分析模型进行损伤定位分析; 多模态损伤定位误差分析模块包括初步损伤定位单元、误差系数计算单元以及多模态损伤定位确认单元; 初步损伤定位单元用于获取支撑柱的三维位置坐标,并获取相应三维位置坐标的振动响应值,根据振动响应值构建初步损伤分析模型获取初步损伤分析系数,依次对支撑柱是否存在损伤进行初步判断,初步损伤分析模型的公式为: 式中:为纵坐标为yB的支撑柱的初步损伤分析系数,为三维位置坐标为xA,yB,zC的支撑柱的第一振动响应值,为三维位置坐标为xE,yB,zD的支撑柱的第二振动响应值,H为支撑柱总数,θ1为任一三维位置支撑柱的第一振动响应值,θ2为任一三维位置支撑柱的第二振动响应值,将为纵坐标为yB的支撑柱的初步损伤分析系数与预设的初步损伤分析系数阈值进行对比,若为纵坐标为yB的支撑柱的初步损伤分析系数大于等于预设的初步损伤分析系数阈值,则初步判断为纵坐标为yB的支撑柱的存在损伤,标记该位置的支撑柱;若为纵坐标为yB的支撑柱的初步损伤分析系数小于预设的初步损伤分析系数阈值,则初步判断为纵坐标为yB的支撑柱的不存在损伤; 误差系数计算单元用于获取风振干扰值、损伤干扰值以及第一水平度参数导入至误差系数计算公式中获取误差系数,误差系数计算公式为: 式中:μz为误差系数,fz为风振干扰值,gz为噪声干扰值,为位置为xa,yb,zc支撑柱的第一水平度参数,θmax为最大第一水平度参数,θmin为最小第一水平度参数; 多模态损伤定位确认单元用于获取初步损伤定位单元输出的初步损伤分析系数以及误差系数计算单元输出的误差系数导入至多模态损伤分析模型中,进行最终损伤定位的判断,多模态损伤分析模型的公式为: 式中:为纵坐标为yB的支撑柱的损伤分析值; 多级问题响应模块用于进行多级警报响应。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人中国建筑第四工程局有限公司,其通讯地址为:510000 广东省广州市天河区科韵路16号自编B栋5楼;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

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