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龙图腾网获悉中国铁建大桥工程局集团有限公司;石家庄铁道大学;中国建筑第六工程局有限公司申请的专利一种支架移位施工中结构体系转换智能控制方法及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：CN121345046B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511902657.1，技术领域涉及：E01D21/00；该发明授权一种支架移位施工中结构体系转换智能控制方法及系统是由黄群广;罗生宏;樊立龙;张广涛;李海云;周俊龙;宁浩杰;赵永振;李崇;岳博文;曲永昊设计研发完成，并于2025-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种支架移位施工中结构体系转换智能控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种支架移位施工中结构体系转换智能控制方法及系统，属于桥梁技术领域。获取桥梁支架移位施工结构关键位置处的传感器数据，基于改进卡尔曼滤波方法对传感器数据进行滤波，对滤波结果进行小波增强，基于增强结果与预设结构体系转换控制规则库进行匹配，根据匹配结果进行结构体系转换智能控制。本发明以动态调整观测噪声协方差的方式改进卡尔曼滤波方法，适配电磁干扰强度的突变对传感器信号的尖峰干扰，实现动态电磁干扰抑制；在小波增强处理中，根据信号长度自动选择小波最优分解层数，保证去噪效果的同时避免过度分解；小波阈值去噪过程中软硬阈值的选择设置，平衡去噪后结果的不连续性和幅值偏差问题。

本发明授权一种支架移位施工中结构体系转换智能控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种支架移位施工中结构体系转换智能控制方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：获取桥梁支架移位施工结构关键位置处的传感器数据； S2：基于改进卡尔曼滤波方法对所述传感器数据进行滤波，得到传感器数据的最终改进卡尔曼滤波结果； S3：对所述传感器数据的最终改进卡尔曼滤波结果进行小波增强，得到处理后结果； S4：基于所述处理后结果与预设结构体系转换控制规则库进行匹配，得到匹配结果；根据所述匹配结果进行结构体系转换智能控制； 所述S2具体包括： S21：获取所述传感器数据并构造传感器数据初始矩阵；初始化与所述传感器数据初始矩阵尺寸相同的内存空间； S22：以传感器数量为外循环序列最大值，依次处理每个传感器的数据流；对于每个传感器，初始化如下变量：过程噪声协方差、初始观测噪声协方差、遗忘因子、状态估计、估计误差协方差、状态转移矩阵和观测矩阵； S23：以每一个传感器监测数据的总量为内循环序列最大值，对每一个采样数据计算观测残差；所述计算观测残差具体是首先计算状态估计变量、观测矩阵变量和状态转移矩阵变量的乘积，再利用传感器数据初始矩阵减去所述乘积，得到所述观测残差； S24：根据所述观测残差和滑窗，调整所述初始观测噪声协方差；并基于调整后的初始观测噪声协方差，计算卡尔曼滤波增益；基于所述卡尔曼滤波增益获得传感器数据的改进卡尔曼滤波结果； 所述S3中对所述传感器数据的最终改进卡尔曼滤波结果进行小波增强，得到处理后结果，具体为： S31：获取传感器数据的最终改进卡尔曼滤波结果的信号长度，记为N；计算以2为底N的对数并向下取整，将所述向下取整的结果和第一预设分解层数阈值二者的较小值作为小波分解层数； S32：计算所述传感器数据的最终改进卡尔曼滤波结果的信号标准差，作为第一标准差；将所述传感器数据的最终改进卡尔曼滤波结果进行滑动平均处理后计算标准差，作为第二标准差；计算第一标准差与第二标准差的比值再减去1的绝对值得到标准差变化率；取所述滑动平均处理后的结果并计算所述滑动平均处理后的结果的相邻点差分的绝对值后再求平均值，得到第一平均值；取所述传感器数据的最终改进卡尔曼滤波结果的相邻点差分的绝对值后再求平均值，得到第二平均值；将所述第一平均值除以第二平均值得到梯度变化率； S33：将所述标准差变化率和所述梯度变化率进行加权求和，当求和结果大于预设求和门槛值时，将所述步骤S31得到的小波分解层数作为wden函数的一个输入量，并设置wden函数的阈值处理方式为软阈值，对标准化后的传感器数据的最终改进卡尔曼滤波结果进行去噪；当求和结果小于等于预设求和门槛值时，将所述步骤S31得到的小波分解层数作为wden函数的一个输入量，并设置wden函数的阈值处理方式为硬阈值，对标准化后的传感器数据的最终改进卡尔曼滤波结果进行去噪；将去噪后的信号作为处理后结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国铁建大桥工程局集团有限公司;石家庄铁道大学;中国建筑第六工程局有限公司，其通讯地址为：300300 天津市滨海新区自贸试验区(空港经济区)中环西路32号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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