一种多源监测检测数据的集成耦合模型生成方法技术

本发明专利技术公开了一种多源监测检测数据的集成耦合模型生成方法，通过运用信息融合技术中的数据级融合与特征级融合对安全监测数据与人工检测信息进行处理和分析，为长距离引水工程结构安全风险评价提供了可靠的基础数据来源，使得评价结果能够真实地反应工程运行期的结构安全状态，保证工程长期稳定的运行，有效解决了现有技术当中以单一数据源对长距离引水工程结构安全状态进行评价导致评价结果偏离实际的问题。

An integrated coupling model generation method for multi-source monitoring and detection data

【技术实现步骤摘要】
一种多源监测检测数据的集成耦合模型生成方法
本专利技术涉及安全检测数据处理
，更具体的说是涉及一种多源监测检测数据的集成耦合模型生成方法。
技术介绍
长距离引水工程是解决我国水资源空间分布不均，实现水资源优化配置的重要手段。因此，保证引水工程结构处于安全稳定的状态显得尤为重要。然而，长距离引水工程一般为线性工程，具有输水线路长、跨域范围广、建筑物种类和数量繁多、地理环境复杂等特点，这些特点给长距离引水工程结构安全风险评估的准确性带来了巨大的挑战。因此，如何将原有工程实测资料进行有效处理和分析，并根据处理分析后的资料对引水工程运行期的结构安全状态进行准确评估，保证工程安全稳定运行，是长距离引水工程运行期所要考虑的重要问题。长距离引水工程运行期的结构安全状态评估，如果仍以传感器监测为主的安全监测数据或以巡视检查为主人工检测信息等单一数据源为基础资料，必然会使评价结果偏离实际，主要体现在以下几个方面：第一，监测数据可靠性不高：由于长距离引水工程本身及其所处环境的复杂性，以及受传感器精度、质量和寿命等因素的限制，监测数据不可避免的存在误差，即采集到的数据往往是不完整的、有噪声的或不一致的。误差中既包含数据单点误差，也包含数据的连续误差，因此监测数据的真实性和可靠性有待提高。第二，检测信息可利用性差：长距离引水工程所处环境较为复杂，病害种类繁多，人工检查信息内容复杂多样，检测信息中既包含定性指标(如沉陷、滑塌、渗水等)，同时还包含检测结果为具体数值的定量指标(如裂缝长宽、碳化深度、锈蚀面积等)，若不对其进行结构化处理，无法作为工程结构安全风险评价的理想数据源。第三，数据来源单一：单纯采用安全监测数据或人工检测信息对长距离引水工程结构安全状态进行评估，造成基础数据资源缺失，使得评估结果偏离实际。综上，如何解决目前主要以单一数据源对长距离引水工程结构安全状态进行评价导致评价结果偏离实际的问题是本领域技术人员亟需解决的问题。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供了一种多源监测检测数据的集成耦合模型生成方法，通过运用信息融合技术中的数据级融合与特征级融合对安全监测数据与人工检测信息进行处理和分析，为长距离引水工程结构安全风险评价提供了可靠的基础数据来源，使得评价结果能够真实地反应工程运行期的结构安全状态，保证工程长期稳定的运行。为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：一种多源监测检测数据的集成耦合模型生成方法，包括：步骤一：数据级融合：S11：原始监测数据自处理：消除原始监测数据序列中的单点误差；S12：结合人工检测信息的互处理：结合人工检测信息，在处理完单点误差后，对监测数据序列中的多点连续误差进行处理，得到结构化监测信息；步骤二：特征级融合：S21：对人工检测信息进行分级化处理，制定符合长距离引水工程安全运行实际情况的检测指标评定标准；S22：基于检测指标评定标准，采用最危险原则确定检测项的评定结果，得到结构化检测信息；步骤三：构建监测检测融合模型：将结构化监测信息和结构化检测信息进行融合，构建多层级指标体系，得到监测检测融合模型。优选的，步骤S11具体包括：采用忽略缺失值的方法对原始监测数据序列中的缺失值进行处理；采用拉依达准则对野值进行剔除。优选的，步骤S12具体包括：计算某部位指标监测值变化率与人工检测值变化率；以人工检测值变化率作为阈值，当指标监测值变化率大于阈值时，则判定当前监测值为异常，并剔除；对于没有人工检测值的测点，将阈值定义为该部位检测到的人工检测值变化率的最大值。优选的，在步骤三中，指标体系共划分为四层，层间关系均为上层包含下层，其中，第一层为目标层，代表工程整体；第二层为工程部位层，即按照建筑物整体结构划分为几大部位；第三层为子部位层，包括每个工程部位下各个监测项和检测项；第四层为指标层，包括众多监测检测指标。经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本专利技术公开提供了一种多源监测检测数据的集成耦合模型生成方法，与传统采用单一数据源对引水工程进行结构安全状态评价方法相比具有以下优点：1、针对安全监测数据处理，既采用自处理的方式消除单点误差，又采用结合人工检测信息的互处理的方式消除多点连续误差，大大提高了监测数据源的真实性和可靠性。2、针对人工检测信息处理，对检测信息中的定性指标和定量指标进行分级化处理和合并，解决了因人工检测信息复杂多样导致其无法有效利用的问题，为检测项及检测指标提供了统一的评定标准。3、充分考虑安全监测信息与人工检查信息各自特点，将处理过后的两类信息源用于长距离引水工程建筑物指标体系的构建中。相比于应用单一数据源构建的指标体系，基于多数据源构建的指标体系更加符合实际情况，得到的评价结果更加准确。综上所述，本专利技术提供的方法符合工程实际、具有较强的实用性、实现方便，大幅度提高了引水工程结构安全状态评估结果的准确性，保证了长距离引水工程安全稳定地运行。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。图1为本专利技术提供的一种多源监测检测数据的集成耦合模型生成方法的流程图；图2为本专利技术提供的基于多源信息构建的某工程实例安全评价指标体系。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。参见附图1，本专利技术实施例公开了一种多源监测检测数据的集成耦合模型生成方法，包括：步骤一：数据级融合，该处理过程用于消除误差，提高监测数据真实性和可靠性，主要包含两个步骤：第一步为针对单点误差的原始监测数据自处理；第二步为针对多点连续误差的结合人工检测信息的互处理，具体如下：S11：原始监测数据自处理：消除原始监测数据序列中的单点误差，具体方式如下：采用忽略缺失值的方法对原始监测数据序列中的缺失值进行处理；由于引水工程运行期较长，各监测项的数据采集频率高，基础数据量大，个别值的缺失不会影响数据的趋势变化，因此采用忽略缺失值的方式。采用拉依达准则对野值进行剔除；采用拉依达准则，即当监测值与样本均值超过3倍均方差时，予以剔除，见公式1：其中，xi为待检验值，为历史监测数据统计平均值，σ为均方差。S12：结合人工检测信息的互处理：结合人工检测信息，在处理完单点误差后，对监测数据序列中的多点连续误差进行处理，得到结构化监测信息；在处理完单点误差后，需对监测数据序列中本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种多源监测检测数据的集成耦合模型生成方法，其特征在于，包括：/n步骤一：数据级融合：/nS11：原始监测数据自处理：消除原始监测数据序列中的单点误差；/nS12：结合人工检测信息的互处理：结合人工检测信息，在处理完单点误差后，对监测数据序列中的多点连续误差进行处理，得到结构化监测信息；/n步骤二：特征级融合：/nS21：对人工检测信息进行分级化处理，制定符合长距离引水工程安全运行实际情况的检测指标评定标准；/nS22：基于检测指标评定标准，采用最危险原则确定检测项的评定结果，得到结构化检测信息；/n步骤三：构建监测检测融合模型：将结构化监测信息和结构化检测信息进行融合，构建多层级指标体系，得到监测检测融合模型。/n

【技术特征摘要】
1.一种多源监测检测数据的集成耦合模型生成方法，其特征在于，包括：
步骤一：数据级融合：
S11：原始监测数据自处理：消除原始监测数据序列中的单点误差；
S12：结合人工检测信息的互处理：结合人工检测信息，在处理完单点误差后，对监测数据序列中的多点连续误差进行处理，得到结构化监测信息；
步骤二：特征级融合：
S21：对人工检测信息进行分级化处理，制定符合长距离引水工程安全运行实际情况的检测指标评定标准；
S22：基于检测指标评定标准，采用最危险原则确定检测项的评定结果，得到结构化检测信息；
步骤三：构建监测检测融合模型：将结构化监测信息和结构化检测信息进行融合，构建多层级指标体系，得到监测检测融合模型。


2.根据权利要求1所述的一种多源监测检测数据的集成耦合模型生成方法，其特征在于，步骤S11具体包括：
采用忽略...

【专利技术属性】
技术研发人员：王超，张社荣，郭宝航，刘婷，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：天津;12