阅读说明：本技术 一种具备校自动准能力的古建筑受力监测预警系统及方法 (Ancient building stress monitoring and early warning system and method with calibration and automatic calibration capabilities ) 是由 陈传东 张建华 罗海波 于 2021-02-22 设计创作，主要内容包括：本发明专利涉及古建筑监测技术领域,尤其为一种具备校自动准能力的古建筑受力监测预警系统,包括MCU、压力传感器、通信模块、校准模块、控制模块、按键模块、警报模块和显示模块；本发明专利的传感器乙平时处于关闭状态极少使用,能够避免各种因素对其造成的影响,能够根据传感器乙示数作为标定数据重新训练BP神经网络,得到新的校准网络,修正了现有监测预警系统中的压力传感器由于设备老化、环境变化等因素造成的误差,使得读数更加精准,能够更加真实准确地反应古建筑的实际受力情况,从而更好地达到监测预警的作用；针对压力传感器输出数据的非线性特征,采用了拟合能力较强的BP神经网络作为校准算法,提高了校准精度。(The invention relates to the technical field of historic building monitoring, in particular to a historic building stress monitoring and early warning system with calibration and automatic calibration capabilities, which comprises an MCU (microprogrammed control unit), a pressure sensor, a communication module, a calibration module, a control module, a key module, an alarm module and a display module; the sensor B is in a closed state for extremely little use at ordinary times, so that the influence of various factors on the sensor B can be avoided, the BP neural network can be retrained according to the second index of the sensor as calibration data to obtain a new calibration network, the error of a pressure sensor in the existing monitoring and early warning system caused by factors such as equipment aging and environmental change is corrected, the reading is more accurate, the actual stress condition of an ancient building can be reflected more truly and accurately, and the monitoring and early warning effect is achieved better; aiming at the nonlinear characteristics of the output data of the pressure sensor, the BP neural network with strong fitting capability is adopted as a calibration algorithm, and the calibration precision is improved.)

具体实施方式

下面将结合本发明专利实施例中的附图，对本发明专利实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明专利一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明专利中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明专利保护的范围。

请参阅图1-3，一种具备校自动准能力的古建筑受力监测预警系统，包括MCU 1、压力传感器2、通信模块3、校准模块4、控制模块5、按键模块6、警报模块7和显示模块8；

压力传感器2包括传感器甲21和传感器乙22，工作模式时，传感器甲21作为日常监测传感器处于工作状态，传感器乙22作为备用传感器平时处于关闭状态，避免设备老化、环境变化等因素对其造成误差，校准模式时，传感器甲21和传感器乙22均处于工作状态；

通信模块3起发送和接收数据的作用，MCU 1作为主机，传感器甲21、传感器乙22作为从机，传感器甲21、传感器乙22均拥有不同的地址，主机发送起始信号，紧跟着传送地址信号寻找对应从机，并发送读或写的指令，从机应答后，主机与从机即可传输数据，每一次操作结束，从机都会产生一个应答信号以判断通信是否成功，数据传输结束后，主机发送结束信号；

校准模块4用于对控制模块5发送的数据进行校准处理，校准模块4采用BP神经网络实现，其权重及偏置参数根据控制模块5训练结果进行更新，BP神经网络由输入层、隐藏层、输出层三部分构成，数据从输入层输入，经过权重值和偏置项的线性变换处理，再通过激活层，得到隐藏层的输出；

按键模块6设置开关按键和校准按键，开关按键控制系统的启动与关闭，按下校准按键，控制模块5即可收到校准请求，从而系统进入校准模式；

警报模块7采用有源蜂鸣器，发出警报；

显示模块8采用LCD屏幕，处于校准模式时，LCD屏幕显示：系统校准中；当处于工作模式时，LCD屏幕显示压力传感器2示数及控制模块5判断结果古建筑健康状况；

控制模块5主要负责数据的归一化处理以及整体系统的协调与运行，当到达预设时间或收到校准请求时，进入校准模式，控制模块5激活传感器乙22，并一直接受数据，直到获得足够的满足一定要求的数据时再将其进行归一化处理，将传感器甲21获得的数据作为训练数据，将传感器乙22获得的数据作为训练标签，利用梯度下降法进行反向训练，得到新的网络参数并更新校准网络，然后关闭传感器乙22，当处于工作模式时，控制模块5需通过通信模块3接收传感器甲21的数据，将其作归一化处理之后送给校准模块4，待校准完成后接收校准后的数据并进行反归一化，最后判断数据是否正常，若数据不正常，控制显示模块8显示相应信息，警报模块7发出警报。

本实施例中，MCU 1与通信模块3通信连接，通信模块3与压力传感器2通信连接，MCU 1通过通信模块3与压力传感器2通信连接，方便控制压力传感器2的启停。

本实施例中，MCU 1采用STM32F103系列单片机，压力传感器2分为工作模式和校准模式，方便进行控制。

本实施例中，通信模块3采用I2C总线，由数据线SDA和时钟SCL构成的串行总线，方便信息的传输。

本实施例中，隐藏层到输出层之间的结构与输入层到隐藏层十分相似，采用一四一结构BP神经网络，有利于进行训练。

本实施例中，控制模块5与警报模块7电性连接，按键模块6与控制模块5电性连接，方便进行预警，也方便信息控制输入。

一种具备校自动准能力的古建筑受力监测预警方法，包括以下步骤：

工作模式时：

步骤一：传感器甲21通过通信模块3向控制模块5发送数据；

步骤二：控制模块5将收到的数据进行归一化处理后送入校准模块4；

步骤三：校准模块4将数据输入已训练好的神经网络模块中进行前向计算，得到神经网络输出层的输出结果后送入控制模块5；

步骤四：控制模块5对BP神经网络输出数据进行反归一化处理，得到校准后的输出数据；

步骤五：控制模块5判断数据是否正常，若数据不正常，控制显示模块8显示相应信息，警报模块7发出警报。

校准模式时：

步骤一：到达预设时间或收到校准请求；

步骤二：传感器甲21、传感器乙22通过通信模块3向控制模块5发送数据；

步骤三：控制模块5将收到的数据进行归一化处理；

步骤四：控制模块5将传感器甲21获得的数据作为训练数据，将传感器乙22获得的数据作为训练标签，利用梯度下降法进行反向训练，得到新的网络参数；

步骤五：校准模块4更新BP神经网络的权重与偏置值，关闭传感器乙22。

尽管已经示出和描述了本发明专利的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明专利的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明专利的范围由所附权利要求及其等同物限定。