随着物联网技术的发展,各种具有感知功能的系统不断地接入互联网,互联互通的各种数据使得城市的发展趋向于数字化和智能化。建筑行业的飞速发展以及城市中老旧建筑危险情况的频繁出现也为物联网应用于建筑安全领域提出了迫切的需求。城市中越来越多的楼宇、桥梁等建筑物开始安装并使用结构安全监测系统。工程师每天对来自安全监测系统的海量感测数据进行分析、处理,实施着对建筑物安全状况的监测,以便在建筑发生事故之前进行报警,减少灾害的发生。这种对于建筑物结构安全的监测往往会持续较长时间,可能多达几十年,甚至在建筑物的整个生命周期都需要进行。建筑物的结构安全特征也不是仅由几个或几种传感器所能感知的,需要由多种类型的传感器数据综合反映。因此,建筑结构安全监测系统具有使用时间长、数据量大和数据种类多等特点。多数据类型和长期的数据记录,使得基于传统技术的监测系统在传感器管理和维护、感测数据管理、系统效率以及在智慧城市中数据共享等方面存在一定的不足。语义传感器Web(Semantic Sensor Web)将语义技术与物联网中的大量传感器进行关联,提供了有效的数据表示、管理和共享技术手段,为基于知识的智能化传感器数据处理提供理论基础。本文主要的研究内容包括以下几个方面:1)针对建筑结构安全监测涉及多领域知识的问题,对建筑监测相关技术规范、采集仪组成结构、传感器技术指标等进行了研究,提出通过建立建筑物、测点、传感器、数据采集仪等不同领域的本体,将知识推理应用到设备管理、系统设计、维护以及故障诊断当中,从而提高整个系统的智能化程度。2)分析了既有监测系统的数据组成和组织特点,在不改变原有系统数据结构的情况下,提出了相关资源的层次组织结构,将相关的资源划分为原始数据、语义数据和多源知识。将不同原始数据通过语义化的方法形成为对应本体的实例,融入建立的知识体系当中。应用多源知识的融合实现传感器故障检测和差异化的感测数据处理。3)随着感测数据的不断增加,工程师进行数据处理的负担也随之加重。在分析数据处理流程的基础上,提出了通过组合Web服务的方法进行感测数据的处理。一方面利用Web中常识服务对感测数据的合理性进行判断;另一方面将Web中的算法服务进行组合,实现对感测数据的自动化处理。为了避免因组合异步、并行的服务带来的错误,利用Pi演算对组合的Web服务进行了形式化表达并进行验证,以避免锁死现象的发生。4)将基于语义传感器Web的监测系统应用于现场监测项目当中,进行测试。测试结果表明,将工程师经验知识和Web服务融合到系统当中,可以识别错误数据,辅助工程师日常维护系统;对于日渐增多的传感器数据通过组合Web服务,有效的利用Web中的算法降低数据的规模,给用户提供精确的数据服务。本文的主要创新点概括如下:1)针对建筑结构安全监测过程中涉及领域知识广的特点,为了实现多领域知识的表达和组织提出了建立领域本体的方法。传统的建筑结构安全监测系统中对信息记录错误或缺失等问题尚没有好的解决对策。本论文基于建立的领域本体,通过知识推理对传感器和数据采集仪等监测设备进行自动分类和逻辑检测,提高了系统的智能化水平。2)针对建筑结构安全监测过程中数据多样性的问题,提出了通过数据语义化的方法实现多源数据的融合。在监测系统中数据不仅仅包括传感器产生的实时数据,监测设备的属性、监测现场等相关数据资源同样重要。多源数据的异构性导致无法实现数据的共享和互操作。在不改变原有系统数据组织方式的条件下,本论文通过差异化的语义化方法将多源的数据资源融合领域知识形成不同的语义资源,实现了多源数据的有机融合。3)针对传感器数据的海量性、复杂性和多样性,提出了通过组合Web服务的方法对传感器数据进行处理。对于无人值守的监测现场,传感器数据不仅仅体现被监测对象的状态,也反映当前整个系统的运行状态。基于领域知识和Web服务资源,本论文实现了错误感测数据和系统异常状态的识别,并组合各种Web原子服务实现异常值检测、传感器数据处理和数据标注等传感器数据处理过程。