[發明專利]一種基于人工神經網絡的高速公路壓實度實時監測方法

有效

• 申請號: 202011103702.4
• 申請日: 2020-10-15
• 公開（公告）號: CN112252292B
• 公開（公告）日: 2021-05-28
• 發明（設計）人: 王雪菲;李家樂;殷國輝;馬國偉
• 申請（專利權）人: 河北工業大學
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;E02D1/00;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 天津翰林知識產權代理事務所(普通合伙) 12210
• 代理人: 付長杰

1.一種基于人工神經網絡的高速公路壓實度實時監測方法，該方法包括以下內容：

1)利用神經網絡建立壓實度計算模型：

神經網絡的輸入考慮到三個方面的影響因素：壓路機控制參數，填筑體參數和傳感器獲取參數，填筑體參數為壓實前獲得，所述壓路機控制參數和所述填筑體參數表征了所處場景和所利用壓路機的差異信息，以應對不同的應用環境；所述傳感器獲取參數反映了壓實過程中的壓實狀況信息；神經網絡的輸出為能夠表征壓實的力學性能指標，

利用神經網絡建立上述三個方面的影響因素與能夠表征壓實的力學性能指標之間的相關性分析模型，也就是壓實度計算模型；

2)構建壓實數據平臺：

數據平臺具有導入、導出、可優化、可修改、可調用功能；所述壓實度計算模型所用數據來源為數據平臺，壓實施工完成后的數據存儲并上傳至數據平臺，數據平臺不斷利用逐漸擴展的數據，對所述壓實度計算模型進行優化和更新；數據平臺將最新壓實度計算模型調用到壓路機控制系統中；

3)實時壓實度計算：

根據所述數據平臺獲取歷史數據，訓練壓實度計算模型，將訓練好的壓實度計算模型調入到壓路機控制系統中，在壓路機工作之前，將測得的壓實前的填筑體參數輸入到壓路機控制系統所調入的壓實度計算模型之中，結合壓實過程中收集得到的壓路機控制參數和傳感器獲取參數，實時反饋壓實度；

該監測方法的施工過程是：

步驟1.抽取歷史數據訓練神經網絡，神經網絡訓練過程中需要人工設定的參數為超參數，獲得訓練后的壓實度計算模型，神經網絡的各項超參數和權重值固定不變；

步驟2.壓實前采集填筑體參數，輸入至壓實度計算模型，在壓實過程中將當前壓實傳感器獲取參數和壓路機控制參數，輸入至壓實度計算模型，得到當前壓實度；

步驟3.將當前壓實度顯示于壓路機顯示屏，根據當前路段的壓實度與規范指標對照判斷此時壓路機是否壓實結束；若沒有結束，將當前壓實過程中采集到的數據輸入壓實度計算模型重新計算，并顯示，得到壓實度的連續值；

步驟4.當壓實路段的壓實度均達到規范指標要求，結束壓實；將壓實后的抽檢結果作為壓實度真實值上傳至數據庫，同時將該壓實度真實值所對應的壓路機控制參數、填筑體參數和傳感器獲取參數一同上傳至數據庫；

步驟5.數據平臺包括數據庫和計算中心，數據庫導入數據，計算中心將新上傳的數據累加至歷史數據，再次訓練壓實度計算模型，實現壓實度計算模型的自我更新和數據的再利用。