一种基于小波分析的滑坡位移突变识别方法技术

本发明专利技术公开了一种基于小波分析的滑坡位移突变识别方法，包括：(1)通过现场监测获取滑坡的实时累积位移信号；(2)对累积位移信号进行分段线性插值处理；(3)对处理后的位移信号进行小波多尺度分解和重构，得到多尺度上的高频小波系数；(4)分析高频小波系数的变化特征，并计算其模极大值；(5)确定滑坡体位移突变发生的时间。本发明专利技术能合理地判断滑坡所处的变形阶段，特别是识别滑坡进入加速变形阶段的突变点。这对于及时捕捉滑坡前兆以及尽早开展滑坡预警报和进行工程处理都具有十分重要的意义。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术公开了，包括：(1)通过现场监测获取滑坡的实时累积位移信号；(2)对累积位移信号进行分段线性插值处理；(3)对处理后的位移信号进行小波多尺度分解和重构，得到多尺度上的高频小波系数；(4)分析高频小波系数的变化特征，并计算其模极大值；(5)确定滑坡体位移突变发生的时间。本专利技术能合理地判断滑坡所处的变形阶段，特别是识别滑坡进入加速变形阶段的突变点。这对于及时捕捉滑坡前兆以及尽早开展滑坡预警报和进行工程处理都具有十分重要的意义。【专利说明】
本专利技术属于一种滑坡灾害预报方法，具体涉及一种基于小波分析的滑坡位移突变 识别方法。
技术介绍
目前对滑坡进入加速变形阶段突变点的识别研宄成果并不多，传统的识别方法主 要有两种：一种是将滑坡的变形监测资料与宏观地质分析及斜坡变形破坏现象的阶段性结 合起来进行综合定性判别；另一种是依据滤波处理后的滑坡累积位移监测时序资料，根据 变形速率的变化特征进行定量判断。第一种方法因人而异，主观性太强；第二种方法只适用 于滑坡变形不受任何因素干扰的理想滑坡变形情形。然而，在实际中，由于降雨、地震、人类 工程活动以及其它随机因素的干扰，导致滑坡的累积位移历时曲线复杂多样，想要利用已 有的方法准确地识别滑坡进入加速变形阶段的突变点仍很困难。 小波分析是近十多年来发展起来的进行时变信号处理的有力工具。它可以对信 号进行多尺度分析，具有很强的去噪功能和特征提取功能，对突变信号的处理优势尤为明 显。由于滑坡在变形演化过程中具有多尺度的特性，包含了多层次的突变，被誉为"数学显 微镜"的小波分析，特别适合于对信号进行多尺度分析、局部分析和奇异性分析。这无疑为 滑坡变形突变的研宄提供了新方法。目前，小波分析方法在信号处理、地震勘探、大气科学 以及许多非线性科学领域内已取得了丰硕的研宄成果。在滑坡灾变预测预报领域，小波分 析刚刚开始引起国内外相关专家学者的关注，其研宄方法单一，研宄成果很少，存在着明显 的局限性。
技术实现思路
(一）要解决的技术问题 为解决上述问题，本专利技术提出了，能 合理地判断滑坡的变形演化阶段，特别是进入加速变形阶段突变点的识别，可以及时捕捉 滑坡前兆以及尽早开展滑坡预警报，以便及时进行工程处理。 (二）技术方案 -种基于小波分析的滑坡位移突变识别方法，结合小波多尺度分析和突变点识别 的原理，归纳滑坡位移小波突变点识别方法的基本步骤如下： (1)通过现场位移监测获取滑坡的实时累积位移监测信号； (2)对滑坡累积位移信号进行分段线性插值处理； (3)选择满足正则条件的小波基函数（如biorl. 1小波、db5小波），对插值处理 后的滑坡位移信号进行小波多尺度分解和重构，得到多个尺度上的高频小波系数； (4)分析不同尺度上高频小波系数的变化特征，计算小波系数的模极大值； (5)确定突变点及突变点发生时间。在几个连续尺度上的高频小波系数的变化特 征或小波系数模极大值应具有一致性，才能确定为可能的突变点。 进一步的，步骤3所述的小波是在有限时间范围内变化且其平均值为零的数学函 数，具有有限的持续时间和突变的频率和振幅；满足条件= 0的小波称为基本小 波或母小波。 进一步的，步骤3所述的小波函数是将母小波函数Φ(t)经过伸缩和平移后，则 有： 【权利要求】1. ，结合小波多尺度分析和突变点识别的 原理，归纳滑坡位移突变的小波识别方法的基本步骤如下： (1) 通过现场位移监测获取滑坡的实时累积位移监测信号； (2) 对滑坡累积位移信号进行分段线性插值处理； (3) 选择满足正则条件的小波基函数，biorl. 1小波或db5小波，对插值处理后的滑坡 位移信号进行小波多尺度分解和重构，得到多个尺度上的高频小波系数； (4) 分析不同尺度上高频小波系数的变化特征，计算小波系数的模极大值； (5) 确定突变点及突变点发生时间，在几个连续尺度上的高频小波系数的变化特征或 小波系数模极大值应具有一致性，才能确定为可能的突变点。2. 根据权利要求1所述的，其特征在于： 步骤3所述的小波是在有限时间范围内变化且其平均值为零的数学函数，具有有限的持续 时间和突变的频率和振幅；满足条件的小波称为基本小波或母小波。3. 根据权利要求1所述的，其特征在于： 步骤2所述的小波函数是将母小波函数！D(t)经过伸缩和平移后，则有：式⑴中，1h,b(t)称为小波基函数，a为尺度因子或伸缩因子，b为平移因子；小波变 换定义为一组小波基函数与待分析的信号f(t)的内积；通过小波变换，可以在不 同尺度上分析信号的局部特征。4. 根据权利要求1所述的，其特征在于： 步骤3和步骤4所述的小波系数是由多尺度分析的定义，将f(t)eL2(R)按以下空间组合 展开：其中J为任意设定的尺度，'为尺度空间，W」为尺度为j的小波空间，则式中，cJk=<f(t),巾Jk(t) >，称为尺度展开系数；dJk=<f(t),itJk(t) >称为小 波展开系数，公式（3)等号右端第1项求和是f(t)在％上的逼近分量，其对应的是低频 成分，第2项求和是不同尺度上的小波细节分量，其对应的是高频成分；对于任意函数，根 据公式（3)即可将它分解为细节部分和大尺度逼近部分，然后将大尺度逼近部分近一步分 解，如此重复就可得到任意尺度或分辨率上的逼近部分和细节部分。5. 根据权利要求1所述的，其特征在于： 步骤5所述的突变点为滑坡在进入加速变形阶段时，其累积位移监测信号在4个连续尺度 上分解重构后的细节信号的幅值均存在着明显的突变特征，而且4个尺度的突变特征均具 有较好的一致性；据此特征，即可较为准确地识别滑坡进入加速变形阶段的突变点。【文档编号】G06F19/00GK104484572SQ201410840372【公开日】2015年4月1日 申请日期:2014年12月30日 优先权日:2014年12月30日 【专利技术者】李秀珍, 孔纪名, 崔云 申请人:中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于小波分析的滑坡位移突变识别方法，结合小波多尺度分析和突变点识别的原理，归纳滑坡位移突变的小波识别方法的基本步骤如下：(1)通过现场位移监测获取滑坡的实时累积位移监测信号；(2)对滑坡累积位移信号进行分段线性插值处理；(3)选择满足正则条件的小波基函数，bior1.1小波或db5小波，对插值处理后的滑坡位移信号进行小波多尺度分解和重构，得到多个尺度上的高频小波系数；(4)分析不同尺度上高频小波系数的变化特征，计算小波系数的模极大值；(5)确定突变点及突变点发生时间，在几个连续尺度上的高频小波系数的变化特征或小波系数模极大值应具有一致性，才能确定为可能的突变点。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：李秀珍，孔纪名，崔云，
申请(专利权)人：中国科学院，水利部成都山地灾害与环境研究所，
类型：发明
国别省市：四川;51