本發(fā)明涉及智能監(jiān)測(cè)，特別是一種基于數(shù)字孿生的水利工程智能監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、近年來(lái)，隨著水利工程建設(shè)規(guī)模和復(fù)雜度的不斷增加，傳統(tǒng)的監(jiān)測(cè)方法已無(wú)法滿足日益增長(zhǎng)的安全需求，多模態(tài)傳感器技術(shù)的發(fā)展為水利工程提供了更豐富的數(shù)據(jù)源，使得實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和預(yù)警成為可能，同時(shí)，人工智能技術(shù)的進(jìn)步，特別是機(jī)器學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用，為數(shù)據(jù)分析和模型構(gòu)建提供了強(qiáng)大的工具，然而，現(xiàn)有技術(shù)在多模態(tài)數(shù)據(jù)的集成處理、實(shí)時(shí)預(yù)警的準(zhǔn)確性和響應(yīng)速度等方面仍存在明顯不足，無(wú)法全面反映水利工程在復(fù)雜環(huán)境條件下的動(dòng)態(tài)變化。

2、現(xiàn)有的水利工程監(jiān)測(cè)主要依賴單一傳感器，依賴單一類型的傳感器，缺乏對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)的綜合利用，導(dǎo)致監(jiān)測(cè)信息片面，無(wú)法全面反映工程狀態(tài)；其次，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理和預(yù)測(cè)能力有限，難以及時(shí)發(fā)現(xiàn)和應(yīng)對(duì)潛在風(fēng)險(xiǎn)；接著，現(xiàn)有的預(yù)警機(jī)制不夠完善，預(yù)警的準(zhǔn)確性和響應(yīng)速度不足；最后，缺乏動(dòng)態(tài)評(píng)估和虛擬仿真，無(wú)法在復(fù)雜環(huán)境條件下進(jìn)行全面的性能和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估；這些不足限制了現(xiàn)有技術(shù)在水利工程安全監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用效果和可靠性。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、鑒于上述現(xiàn)有存在的問題，提出了本發(fā)明。

2、因此，本發(fā)明提供了一種基于數(shù)字孿生的水利工程智能監(jiān)測(cè)方法解決風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)問題。

3、為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

4、第一方面，本發(fā)明提供了一種基于數(shù)字孿生的水利工程智能監(jiān)測(cè)方法，其包括，布置多模態(tài)傳感器收集多模態(tài)數(shù)據(jù)，并將多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；基于預(yù)處理后的多模態(tài)數(shù)據(jù)，利用隨機(jī)森林算法構(gòu)建智能生態(tài)自適應(yīng)預(yù)警模型，生成智能生態(tài)預(yù)警指數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)警；將構(gòu)建好的智能生態(tài)自適應(yīng)預(yù)警模型部署在分布式邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)，更新實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)；基于更新后的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，構(gòu)建多層次環(huán)境模擬模型生成智能生態(tài)影響指數(shù)，并根據(jù)智能生態(tài)影響指數(shù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)；利用虛擬現(xiàn)實(shí)vr結(jié)合多層次環(huán)境模擬模型，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)。

5、作為本發(fā)明所述基于數(shù)字孿生的水利工程智能監(jiān)測(cè)方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述多模態(tài)數(shù)據(jù)包括水位數(shù)據(jù)、應(yīng)力數(shù)據(jù)、流速數(shù)據(jù)和生態(tài)數(shù)據(jù)。

6、作為本發(fā)明所述基于數(shù)字孿生的水利工程智能監(jiān)測(cè)方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗、歸一化處理和異常值檢測(cè)。

7、作為本發(fā)明所述基于數(shù)字孿生的水利工程智能監(jiān)測(cè)方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述基于預(yù)處理后的多模態(tài)數(shù)據(jù)，利用隨機(jī)森林算法構(gòu)建智能生態(tài)自適應(yīng)預(yù)警模型，生成智能生態(tài)預(yù)警指數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)警，具體步驟為，

8、從預(yù)處理后的多模態(tài)數(shù)據(jù)中提取水位變化率、應(yīng)力變化率、流速變化率和植被變化率，并通過加權(quán)合并為實(shí)際觀測(cè)預(yù)警指數(shù)；

9、將實(shí)際觀測(cè)預(yù)警指數(shù)劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集；

10、利用隨機(jī)森林算法構(gòu)建智能生態(tài)自適應(yīng)預(yù)警模型；

11、定義智能生態(tài)自適應(yīng)預(yù)警模型的輸入為實(shí)際觀測(cè)預(yù)警指數(shù)，輸出為智能生態(tài)預(yù)警指數(shù)；

12、隨機(jī)森林算法通過多次抽樣從訓(xùn)練集中選擇樣本，并構(gòu)建多棵決策樹；

13、在每棵決策樹的節(jié)點(diǎn)上，從水位變化率、應(yīng)力變化率、流速變化率和植被變化率中隨機(jī)選擇部分特征，作為分裂，防止過擬合；

14、在訓(xùn)練過程中，調(diào)整多棵決策樹的超參數(shù)，優(yōu)化隨機(jī)森林算法性能；

15、基于通過隨機(jī)森林算法訓(xùn)練好的智能生態(tài)自適應(yīng)預(yù)警模型，計(jì)算得到智能生態(tài)預(yù)警指數(shù)，表達(dá)式為：

16、

17、其中，dwi為智能生態(tài)預(yù)警指數(shù)，δw為水位變化率，δs為應(yīng)力變化率，δf為流速變化率，δv為植被變化率，δ為水位變化率的調(diào)節(jié)系數(shù)，ν為應(yīng)力變化率的調(diào)節(jié)系數(shù)，∈為流速變化率的調(diào)節(jié)系數(shù)，ζ為植被變化率的調(diào)節(jié)系數(shù)，κ為歸一化系數(shù)，λ為整體預(yù)警靈敏度系數(shù)，exp為指數(shù)函數(shù)，為生態(tài)動(dòng)態(tài)變化對(duì)時(shí)間的偏導(dǎo)數(shù)，為對(duì)特定變量的偏導(dǎo)數(shù)，為對(duì)時(shí)間變量t的偏導(dǎo)數(shù)；

18、計(jì)算實(shí)際觀測(cè)預(yù)警指數(shù)與智能生態(tài)預(yù)警指數(shù)的誤差值，表達(dá)式為：

19、q＝ewi-dwi；

20、其中，q為實(shí)際觀測(cè)預(yù)警指數(shù)與智能生態(tài)預(yù)警指數(shù)的誤差值，ewi為實(shí)際觀測(cè)預(yù)警指數(shù)；

21、根據(jù)智能生態(tài)預(yù)警指數(shù)與實(shí)際觀測(cè)的預(yù)警指數(shù)值的誤差值，引入實(shí)時(shí)反饋機(jī)制，動(dòng)態(tài)調(diào)整智能生態(tài)自適應(yīng)預(yù)警模型參數(shù)；

22、若q為正值，則增大水位變化率、應(yīng)力變化率、流速變化率和植被變化率的調(diào)節(jié)系數(shù)；

23、若q為負(fù)值，則減小水位變化率、應(yīng)力變化率、流速變化率和植被變化率的調(diào)節(jié)系數(shù)；

24、使用測(cè)試集對(duì)訓(xùn)練后的智能生態(tài)自適應(yīng)預(yù)警模型進(jìn)行評(píng)估，生成預(yù)警；

25、設(shè)定預(yù)警閾值，當(dāng)dwi超過預(yù)警閾值，則觸發(fā)預(yù)警。

26、作為本發(fā)明所述基于數(shù)字孿生的水利工程智能監(jiān)測(cè)方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述將構(gòu)建好的智能生態(tài)自適應(yīng)預(yù)警模型部署在分布式邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)，更新實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，具體步驟為，

27、選擇監(jiān)測(cè)站點(diǎn)作為邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)位置；

28、在每個(gè)邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)上安裝tensorflow作為智能生態(tài)自適應(yīng)預(yù)警模型的依賴庫(kù)；

29、配置mqtt作為數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議；

30、將構(gòu)建好的智能生態(tài)自適應(yīng)預(yù)警模型轉(zhuǎn)換為docker鏡像格式，壓縮打包并傳輸至各個(gè)邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)上；

31、在邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)上解壓并加載智能生態(tài)自適應(yīng)預(yù)警模型，配置多模態(tài)數(shù)據(jù)采集接口和預(yù)處理配置；

32、通過tensorflow運(yùn)行智能生態(tài)自適應(yīng)預(yù)警模型，實(shí)時(shí)計(jì)算智能生態(tài)預(yù)警指數(shù)；

33、通過邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)將計(jì)算生成的智能生態(tài)預(yù)警指數(shù)實(shí)時(shí)傳輸至中央數(shù)據(jù)管理中心。

34、作為本發(fā)明所述基于數(shù)字孿生的水利工程智能監(jiān)測(cè)方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述構(gòu)建多層次環(huán)境模擬模型生成智能生態(tài)影響指數(shù)，并根據(jù)智能生態(tài)影響指數(shù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)，具體步驟為，

35、定義多層次環(huán)境模擬模型的層次為宏觀層次、中觀層次和微觀層次；

36、利用高精度三維建模在宏觀層次、中觀層次和微觀層次上建立多層次環(huán)境模擬模型；

37、從中央數(shù)據(jù)管理中心提取實(shí)時(shí)的智能生態(tài)預(yù)警指數(shù)和預(yù)處理后的多模態(tài)數(shù)據(jù)，并輸入進(jìn)多層次環(huán)境模擬模型，進(jìn)行訓(xùn)練，調(diào)整多層次環(huán)境模擬模型的超參數(shù)；

38、通過宏觀層次模擬大范圍環(huán)境變化；

39、通過中觀層次模擬水利工程結(jié)構(gòu)的整體反應(yīng)；

40、通過微觀層次模擬材料細(xì)節(jié)變化；

41、綜合分析宏觀層次、中觀層次和微觀層次的模擬結(jié)果，生成智能影響指數(shù)，表達(dá)式為：

42、

43、其中，dii為智能生態(tài)影響指數(shù)，n為生態(tài)因素的總數(shù)，i為生態(tài)因素的索引變量，αi為第i個(gè)生態(tài)因素的權(quán)重系數(shù)，ei為第i個(gè)生態(tài)因素的實(shí)際值，θi為第i個(gè)生態(tài)因素的敏感度系數(shù)，為生態(tài)狀態(tài)對(duì)時(shí)間的變化率，為生態(tài)狀態(tài)ω的偏導(dǎo)數(shù)；

44、通過智能影響指數(shù)評(píng)估水利工程在不同環(huán)境條件下的性能和風(fēng)險(xiǎn)。

45、作為本發(fā)明所述基于數(shù)字孿生的水利工程智能監(jiān)測(cè)方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述利用虛擬現(xiàn)實(shí)vr結(jié)合多層次環(huán)境模擬模型，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)，具體步驟為，

46、將構(gòu)建好的多層次環(huán)境模擬模型和虛擬現(xiàn)實(shí)vr進(jìn)行結(jié)合，選擇vr設(shè)備，配置虛擬現(xiàn)實(shí)vr運(yùn)動(dòng)控制器；

47、安裝定位追蹤設(shè)備，配置高性能計(jì)算機(jī)；

48、選擇unity作為虛擬現(xiàn)實(shí)vr開發(fā)平臺(tái)，通過maya3d創(chuàng)建和編輯三維模型；

49、配置數(shù)據(jù)集成工具，將智能生態(tài)影響指數(shù)和多模態(tài)數(shù)據(jù)集成到虛擬現(xiàn)實(shí)vr中；

50、利用maya3d創(chuàng)建水利工程和周邊環(huán)境的三維模型；

51、將創(chuàng)建好的三維模型導(dǎo)入進(jìn)unity平臺(tái)中，進(jìn)行場(chǎng)景搭建和優(yōu)化；

52、在虛擬現(xiàn)實(shí)vr中，展示根據(jù)多層次環(huán)境模擬模型模擬出的風(fēng)險(xiǎn)，并基于風(fēng)險(xiǎn)做出應(yīng)對(duì)措施。

53、第二方面，本發(fā)明提供了一種基于數(shù)字孿生的水利工程智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，包括，采集模塊、預(yù)警模塊、維護(hù)模塊、預(yù)測(cè)模塊和監(jiān)測(cè)模塊；所述采集模塊，用于布置多模態(tài)傳感器收集多模態(tài)數(shù)據(jù)，并將多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；所述預(yù)警模塊，用于基于預(yù)處理后的多模態(tài)數(shù)據(jù)，利用隨機(jī)森林算法構(gòu)建智能生態(tài)自適應(yīng)預(yù)警模型，生成智能生態(tài)預(yù)警指數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)警；所述維護(hù)模塊，用于將構(gòu)建好的智能生態(tài)自適應(yīng)預(yù)警模型部署在分布式邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)，更新實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)；所述預(yù)測(cè)模塊，用于基于更新后的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，構(gòu)建多層次環(huán)境模擬模型生成智能生態(tài)影響指數(shù)，并根據(jù)智能生態(tài)影響指數(shù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)；所述監(jiān)測(cè)模塊，用于利用虛擬現(xiàn)實(shí)vr結(jié)合多層次環(huán)境模擬模型，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)。

54、第三方面，本發(fā)明提供了一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括存儲(chǔ)器和處理器，所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其中：所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如本發(fā)明第一方面所述的基于數(shù)字孿生的水利工程智能監(jiān)測(cè)方法的任一步驟。

55、第四方面，本發(fā)明提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其中：所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如本發(fā)明第一方面所述的基于數(shù)字孿生的水利工程智能監(jiān)測(cè)方法的任一步驟。

56、本發(fā)明有益效果為：本發(fā)明通過構(gòu)建多層次環(huán)境模擬模型，實(shí)現(xiàn)了對(duì)水利工程在不同環(huán)境條件下的全面動(dòng)態(tài)仿真；多層次環(huán)境模擬模型將宏觀層次的環(huán)境變化、中觀層次的水利工程結(jié)構(gòu)反應(yīng)和微觀層次的材料細(xì)節(jié)變化結(jié)合起來(lái)，利用高精度三維建模技術(shù)，生成一個(gè)多層次的虛擬環(huán)境；然后，將多模態(tài)數(shù)據(jù)輸入到多層次環(huán)境模擬模型中進(jìn)行訓(xùn)練和模擬，生成智能生態(tài)影響指數(shù)；評(píng)估水利工程在不同環(huán)境條件下的性能和風(fēng)險(xiǎn)；不僅提高了對(duì)水利工程的監(jiān)測(cè)精度和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)能力，還為工程人員提供了科學(xué)決策依據(jù)，增強(qiáng)了應(yīng)對(duì)不同環(huán)境變化的能力。