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龙图腾网恭喜江苏省建筑工程质量检测中心有限公司申请的专利建筑动态结构健康监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：CN119848517B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202510331452.6，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权建筑动态结构健康监测方法是由魏晓斌;汤东婴;刘洋;钮慧娟;郭建祥设计研发完成，并于2025-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本建筑动态结构健康监测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种建筑动态结构健康监测方法，包括：获取多模态传感器原始数据并预处理；构建反映传感器空间分布和结构连接关系的拓扑感知网络表征；提取多时空尺度特征；利用递归图演化预测器实现局部到全局结构状态映射；将结构动力学知识融入神经网络模型进行物理约束校正；构建多维健康指标集并输出损伤概率评估。本发明实现了非均匀分布传感网络下局部密集监测区域到全局结构状态的准确映射，提高了结构健康监测的准确性和可靠性。

本发明授权建筑动态结构健康监测方法在权利要求书中公布了：1.建筑动态结构健康监测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取多模态传感器原始数据并进行预处理，生成传感器权重矩阵和预处理数据集；基于预处理数据集和预存储的结构几何信息，构建物理连接拓扑图与反映传感器空间分布和结构连接关系的拓扑感知网络表征，得到层次化拓扑表征；从预处理数据集中提取预定个时空特征，形成综合时空特征体；利用层次化拓扑表征和综合时空特征体，构建动态异构图结构并通过递归图演化预测器实现从局部密集监测区域到全局结构状态的映射，得到全场预测响应；将结构动力学知识融入预配置的神经网络模型，对全场预测响应进行物理约束校正，得到物理约束校正响应；基于物理约束校正响应，对多维健康指标集进行上下文感知异常检测，输出损伤概率评估；其中多模态传感器原始数据包括来自加速度、应变、位移、倾角和环境传感器的原始数据；传感器权重矩阵是通过计算每个传感器的短期可靠性指标和长期稳定性指标生成的；短期可靠性指标是基于异常值比例、信噪比和数据完整性计算得到的；长期稳定性指标是基于传感器漂移程度和一致性计算得到的；得到层次化拓扑表征的步骤具体为：读取结构几何信息和材料属性参数，构建表示建筑物理连接关系的结构拓扑图，输出物理连接拓扑图；读取传感器位置映射和非均匀密度分布图，将传感器划分为密集监测区域和稀疏监测区域，输出传感器分区表；其中传感器位置映射是通过预存储的传感器部署坐标和结构几何信息构建得到的，非均匀密度分布图是通过计算每个传感器的空间密度参数得到的；读取预处理数据集和物理连接拓扑图，计算评估传感器数据间的非线性时变相关性，形成反映信息流动的数据关联矩阵；结合传感器分区表，构建具有动态权重的传感器关联拓扑图；读取物理连接拓扑图和传感器关联拓扑图，构建双流图注意力网络，通过两个并行分支分别学习物理拓扑和数据关联特征，并通过注意力机制进行融合，输出传感器位置的低维拓扑嵌入向量；读取低维拓扑嵌入向量和传感器分区表，采用结构敏感差分池化操作，构建不同抽象层次的层次化拓扑表征；形成综合时空特征体的步骤包括：读取预处理数据集，根据不同传感器类型的数据特性和结构动态响应特征，确定分析窗口大小，动态平衡时间分辨率和特征完整性，输出多尺度时间窗口序列；读取预处理数据集和多尺度时间窗口序列，将信号分解为反映不同物理过程的频带，通过相位敏感频谱分析提取频域特征，生成频域特征矩阵；读取密集监测区域的预处理数据集，提取局部振动模态、传播特性和瞬态响应特征，输出局部动态特征集；读取全部的预处理数据集，结合物理连接拓扑图中的刚度和质量分布信息，提取整体变形、主要模态和全局能量分布特征，输出全局响应特征集；读取局部动态特征集、全局响应特征集和频域特征矩阵，构建多级特征金字塔网络，通过上下文加权机制在不同时空尺度上融合特征，形成表达不同尺度结构响应的综合时空特征体；得到全场预测响应的步骤包括：基于层次化拓扑表征和传感器权重矩阵，构建反映当前结构状态和传感器可靠性的动态异构图结构；读取密集监测区域和稀疏监测区域的综合时空特征体，通过区域耦合注意力编码器进行编码，得到区域耦合特征表示；结合动态异构图结构和区域耦合特征表示，采用递归图演化网络预测未测量点的动态响应，得到全场预测响应；结合全场预测响应和物理连接拓扑图，通过分层传播校准机制在不同空间分辨率上校准预测结果，得到校准后全场响应；基于校准后全场响应和传感器权重矩阵，采用贝叶斯深度集成模型评估预测的不确定性，生成空间不确定性分布图；得到物理约束校正响应的步骤包括：读取校准后全场响应和物理连接拓扑图，构建物理知识增强的神经常微分方程网络，学习结构的动力学状态转移规律，得到结构动力学模型参数；读取校准后全场响应和结构动力学模型参数，通过跨模态物理约束检验器验证不同类型传感器数据间的物理一致性，得到物理一致性评分；基于校准后全场响应、空间不确定性分布图和物理一致性评分，通过结构感知的约束传播网络将局部物理约束传播至全局，得到物理约束校正响应；结合物理约束校正响应、多模态传感器原始数据和传感器权重矩阵，根据传感器可靠性、预测不确定性和物理一致性动态调整信息融合权重，得到最终的融合全场状态估计；输出损伤概率评估的步骤包括：读取融合全场状态估计和物理约束校正响应，计算包括模态参数变化、能量分布异常、刚度退化指标和阻尼比变化在内的多维健康指标集，全面表征结构在不同方面的健康状态；读取历史多维健康指标集，构建层次化异常模式提取器，通过对比当前健康指标与历史基线的偏差，识别局部异常和全局异常模式，输出异常模式特征；读取异常模式特征、环境传感器数据和结构使用工况信息，构建条件变分自编码器，学习在不同环境和使用条件下的正常结构响应分布，准确区分环境引起的波动和真实结构损伤，输出损伤概率评估。

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