面向智能建造的物联网传感器数据融合与异常检测系统设计

Abstract

针对智能建造施工现场多源传感器（振动、温度、应变、噪声）数据异构、高噪声、易受环境干扰等问题，设计了一种基于加权融合与自适应阈值的异常检测系统。系统采用“感知—传输—处理—展示”四层架构，在感知层部署加速度计、热电偶、应变片和麦克风阵列采集关键参数；在传输层选用LoRa/Zigbee混合协议实现低功耗无线通信；在处理层设计基于动态方差倒数法的加权数据融合算法和滑动窗口自适应阈值异常检测模型；在展示层提供可视化仪表盘实现实时监测与预警。通过在模拟工地环境下注入三类典型异常（温度骤升、振动突跳、应变超限）进行对比实验，结果表明：本文系统在检测率、误报率和平均检测延迟三项指标上均优于单传感器阈值法、未加权的多传感器投票法和小波变换检测法，融合后信号的信噪比提升了约62%。系统部署于Raspberry Pi边缘网关，单次融合处理时间低于50 ms，相比纯云端方案可减少约70%的网络带宽占用，为智能建造现场结构健康监测提供了一种轻量化、可部署的技术方案。