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龙图腾网获悉河北工业大学申请的专利一种基于动态补偿的多源信息协同智能压实监测系统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：CN120257846B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510729642.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于动态补偿的多源信息协同智能压实监测系统是由王雪菲;刘万强;李家乐设计研发完成，并于2025-06-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动态补偿的多源信息协同智能压实监测系统在说明书摘要公布了：本发明为一种基于动态补偿的多源信息协同智能压实监测系统，包括数据采集模块、位移获取模块、数据处理模块、剪切波速获取模块和土体压实度值预测模型构建模块，通过数据处理模块提取智能压实指标以及土体内部的土压力峰值和土体内部的加速度峰峰值，通过位移获取模块获得土体位移数据，通过剪切波速获取模块根据土体位移数据修正弯曲元传感器的坐标进而计算剪切波速，通过现场灌砂法实验获取土体压实度。以土体内部的土压力峰值、土体内部的加速度峰峰值、横向和竖向剪切波速、土体位移数据、智能压实指标为输入，构建神经网络模型，实现对压实度的精准预测。本发明显著提高了压实质量评价的精度、实时性和适用性。

本发明授权一种基于动态补偿的多源信息协同智能压实监测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于动态补偿的多源信息协同智能压实监测系统，其特征在于，所述系统包括： 数据采集模块，所述数据采集模块包括布置在压实的土体内部的复合传感器以及安装在振动压路机上的智能压实设备，所述复合传感器包括土压力传感器、加速度传感器和弯曲元传感器，复合传感器按照弯曲元传感器是发射端还是接收端分为发射端传感器和接收端传感器两类；所述土压力传感器用于测量压实过程中的土压力信号，所述加速度传感器用于测量压实过程中土体内部加速度信号，所述弯曲元传感器用于测量压实过程中土体的剪切波信号；所述智能压实设备用于采集整个压实过程中的振动轮加速度信号、压路机参数和位置信息； 复合传感器在压实的土体内部布置方式为： 对现场道路压实施工的松铺层使用电钻对土体进行竖向钻孔，挖至试验方案设置的深度后，将复合传感器放入坑底，并回填，在埋设时保证与复合传感器接触的土介质颗粒细腻，复合传感器Z轴竖直向上，X轴平行于压路机前进方向； 横向布置时，发射端传感器和接收端传感器分别布置在压实道路的左右两侧，横向对齐，两者埋设于松铺层内相同深度，用于测量土体横向剪切波信号；横向布置的发射端传感器和接收端传感器之间的水平距离根据压路机振动轮宽度确定； 竖向布置时，在压实道路的中间和或边缘的松铺层内竖向布置发射端传感器和接收端传感器，发射端传感器和接收端传感器分别位于松铺层的表面和底部，用于测量土体竖向剪切波信号； 沿车道前进方向，在压实施工的土体内每隔△L米横向或竖向布置一组复合传感器，每组复合传感器由发射端传感器和接收端传感器组成，横向和竖向间隔分布，同时采集土体的横向和竖向剪切波信号； 数据处理模块，所述数据处理模块包括滤波单元和提取单元，所述数据处理模块用于对压实过程中复合传感器和智能压实设备采集到的数据进行处理，通过滤波单元获取滤波后的振动轮加速度信号、滤波后的土压力信号和滤波后的土体内部加速度信号，通过提取单元分别提取智能压实指标以及土体内部的土压力峰值和土体内部的加速度峰峰值； 所述滤波单元的处理过程是： 以信号峰值为中心点，在中心点前后各取4秒时长信号段，对所取的共计8秒的信号段使用汉明窗进行数字滤波； 位移获取模块，所述位移获取模块与数据处理模块电性连接，用于基于滤波后的土体内部加速度信号对加速度进行积分操作，获取土体位移数据； 所述对加速度进行积分操作，获取土体位移数据的过程是： 对滤波后的土体内部加速度信号以信号前2秒数据的平均值作为基准进行归零操作；把归零操作后的土体内部加速度信号首次和最后次超过阈值加速度的时刻分别定义为振动起始时刻t1和振动结束时刻t2，所述阈值加速度为根据无荷载情况下土体内部加速度信号的平均峰值确定； 对归零操作后的土体内部加速度信号进行积分得到速度信号；对t1之前的速度信号保持积分后的速度数据，不进行修正，对t2到整条记录结束的时间内的速度信号进行最小二乘法拟合，获得拟合直线； 将速度信号上t1时刻对应的点和拟合直线上t2时刻对应的点直线连接作为振动阶段的趋势线，从速度信号中减去振动阶段的趋势线得到校正后的速度信号； 对校正后的速度信号进行时域积分，获取土体位移信号，提取t2到整条记录结束的时间内的稳态值作为压实后的土体位移； 剪切波速获取模块，用于基于弯曲元传感器采集的剪切波信号和位移获取模块获取的土体位移数据，获取土体剪切波速数据，包括横向剪切波速和竖向剪切波速； 所述土体剪切波速数据的获取过程是： 每个复合传感器内部由三个土压力传感器、三个加速度传感器和一个弯曲元传感器构成，三个土压力传感器和加速度传感器分别布置在三个方向，通过三个方向的加速度传感器的数据能够分别获取三个方向的土体位移数据； 以三维坐标的形式记录发射端传感器和接收端传感器初始埋设位置，每个复合传感器获取三个方向上的土体位移后，以三个方向上的土体位移分别修正复合传感器的三维坐标；再将每组复合传感器内发射端传感器和接收端传感器基于各自修正后的三维坐标计算发射端传感器和接收端传感器的间距，进而根据间距计算剪切波速； 土体压实度值预测模型构建模块，以神经网络模型为基础，以动态响应特征值和智能压实指标作为神经网络模型的输入，以压实度值作为神经网络模型的输出，利用智能优化算法优化神经网络模型，通过训练获得土体压实度值预测模型；所述动态响应特征值包括土体内部的土压力峰值、土体内部的加速度峰峰值、横向剪切波速、竖向剪切波速和土体位移数据。

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