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龙图腾网获悉山东泰山路桥工程集团有限公司申请的专利自修复式无线传感网络的基坑监测系统及其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：CN120234740B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202510398454.7，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权自修复式无线传感网络的基坑监测系统及其方法是由李伟;王日升设计研发完成，并于2025-04-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本自修复式无线传感网络的基坑监测系统及其方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基坑监测技术领域，具体涉及自修复式无线传感网络的基坑监测系统及其方法，通过集成多源异构数据采集、自诊断处理、预测性故障管理、网络拓扑管理和智能资源调度模块，实现了高精度±0.5mm的位移监测，系统采用多维度信息融合与预处理，提升了感知能力，并通过层级健康度评估系统全面监测节点和网络状态，为故障预测和主动维护奠定了基础，该系统能够动态调整网络拓扑结构，并利用强化学习算法优化资源分配，有效执行节点任务分配、通信功率控制和采样频率调整，显著提高了基坑监测的效率和可靠性。

本发明授权自修复式无线传感网络的基坑监测系统及其方法在权利要求书中公布了：1.一种自修复式无线传感网络的基坑监测系统，其特征在于，包括： 多源异构数据采集模块，用于采集基坑监测区域内的位移数据、环境参数和结构应力数据； 自诊断处理模块，与所述多源异构数据采集模块通信连接，用于对所述多源异构数据进行预处理、异常检测和健康度评估，所述健康度评估通过多维健康指标权重矩阵计算节点健康度，其中、、、分别为传感功能、计算资源、电源状态和通信能力维度的权重，、、、分别为各维度得分，健康度计算公式为： ， 其中，为节点健康度，为各维度健康指标权重，为各维度得分，为服役时长衰减因子，，为可调参数，取值范围为0.05-0.15，为当前已服役时间，为设计使用寿命； 预测性故障管理模块，与所述自诊断处理模块通信连接，用于基于所述健康度评估结果通过Transformer架构的时序预测网络预测设备故障，所述时序预测网络的输入窗口长度为168小时，预测未来72小时的健康度轨迹和故障概率，并通过知识蒸馏单元将云端训练的复杂模型转换为适合边缘部署的轻量级模型，以及基于空间相关性建模和多变量时空张量分解算法生成数据重构策略，所述数据重构策略通过贝叶斯推理引擎施加位移连续性约束和最大变形率约束，确保重构数据符合基坑位移的物理规律； 网络拓扑管理模块，与所述预测性故障管理模块通信连接，用于根据所述设备故障预测结果和链路质量评估矩阵动态调整网络拓扑结构，所述链路质量评估矩阵综合期望传输次数ETX和包接收率PRR指标，通过公式计算链路质量指数，其中为链路质量指数，取值范围为0-1，为期望传输次数，为期望传输次数的最大值，为包接收率，为权重系数，取值为0.6，并通过双阶段提交机制实现无缝拓扑切换；以及智能资源调度模块，分别与所述预测性故障管理模块和所述网络拓扑管理模块通信连接，用于基于深度强化学习算法优化系统资源分配，所述深度强化学习算法采用深度Q学习网络，状态空间包括节点健康度、网络拓扑状态、环境条件和任务队列，动作空间包括采样频率调整、处理任务分配、通信功率控制和休眠策略，奖励函数为，其中为奖励值，为监测精度，为能源消耗，为通信延迟，为系统寿命，、、、为权重系数，设置为，根据所述网络拓扑结构调整和所述数据重构策略通过分层调度机制执行节点任务分配、通信功率控制和采样频率调整，所述分层调度机制包括系统级全局资源分配与负载均衡、簇级区域内节点协作与任务分担和节点级内部功能模块的精细调控三个层次，形成健康度评估-故障预测-拓扑调整-资源优化的自修复闭环。

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