基于DE-LOF的混凝土坝奇异值检测方法和设备技术

本发明专利技术公开了基于DE

【技术实现步骤摘要】
基于DE
‑
LOF的混凝土坝奇异值检测方法和设备


[0001]本专利技术属于混凝土坝监测
，具体涉及基于DE
‑
LOF的混凝土坝奇异值检测方法和设备。

技术介绍

[0002]混凝土坝结构性态是一个受多因素协同作用下材料与结构交互影响的非线性动态演化系统。混凝土坝监测项目众多，变形作为必不可少的监测项目，同时也是真实、直观、准确反映混凝土坝安全性态的典型物理量之一。混凝土坝变形监测数据具有时序一般性，同时兼有邻间变幅微小、分布特征复杂，局部奇异特征突出、形成机理复杂等特殊性。受气候环境条件、设备性能与状况、结构性态变化等各种主客观因素的影响，混凝土坝变形监测数据中不可避免地会出现各种奇异值。奇异值可能是由于测读误差、监测设施故障等原因所引起的异常值，即异常奇异值；也可能是由于坝址区环境量急剧变化或坝体坝基结构性态突变而导致的具有明确物理力学成因的变异值，即正常奇异值。正常奇异值是混凝土坝性态随外界环境量突变而导致的奇异现象，这有可能是混凝土坝性态从连续性渐变转化为系统性质变的过程特征，即安全事故的前兆。因本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于DE
‑
LOF的混凝土坝奇异值检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、获取原始混凝土坝变形监测数据样本；步骤2、对原始混凝土坝变形监测数据样本进行差分扩大处理，得到差分扩大变形序列数据样本；步骤3、计算差分扩大变形序列数据样本中所有数据点的局部异常因子，得到局部异常因子数据序列；步骤4、根据局部异常因子构建奇异值判定阈值；步骤5、利用奇异值判定阈值对混凝土坝变形监测奇异值检测。2.根据权利要求1所述的基于DE
‑
LOF的混凝土坝奇异值检测方法，其特征在于，所述步骤2包括以下步骤：步骤2.1、对原始混凝土坝变形监测数据样本进行差分扩大处理，通过差分扩大处理得到变形差分时间序列数据样本c：c＝[c1,c2,
…
,c
n
‑1]
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)；对于其中的任一数据样本c
j
，计算公式如下：c
j
＝y
i,j+1
‑
y
i,j
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)；y
i
＝[y
i,1
,y
i,2
,
…
,y
i,n
]，(3)；y
i
为混凝土坝体第i个变形测点的n个监测数据组成的混凝土坝变形监测数据样本；步骤2.2、计算变形差分序列数据样本c的均值μ和标准差σ：步骤2.2、计算变形差分序列数据样本c的均值μ和标准差σ：步骤2.3、对经过差分扩大处理的变形差分时间序列数据样本进行标准化及扩大化处理，经标准化和扩大化处理之后的差分扩大变形序列数据样本z为：z＝[z1,z2,
…
,z
n
‑1]
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(6)对于其中的第l个数据样本z
l
，其计算公式如下：其中，w为扩大因子。3.根据权利要求1所述的基于DE
‑
LOF的混凝土坝奇异值检测方法，其特征在于，所述步骤3具体为：步骤3.1、计算数据点的第k距离邻域；步骤3.2、计算数据点的局部可达距离；步骤3.3、计算数据点的局部可达密度；步骤3.4、根据数据点的第k距离邻域，数据点的局部可达距离和数据点的局部可达密度计算数据点的局部异常因子，所有数据点的局部异常因子组成局部异常因子数据序列。4.根据权利要求3所述的基于DE
‑
LOF的混凝土坝奇异值检测方法，其特征在于，所述步骤3.1具体为：对于差分扩大变形序列数据样本中的任一数据点p的第k距离为d
k
(p)，定义为数据样本
z中到点p距离最近的第k个点到点p的距离，这k个点组成的第k距离邻域记为N
k
(p)。5.根据权利要求3所述的基于DE
‑
LOF的混凝土坝奇异值检测方法，其特征在于，所述步骤3.2具体为：定义数据样本z中的任意两个数据点p和点q两者之间的第k可达距离为d
k
(p,q)；d
k
(p,q)＝max...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭张军，徐建光，屈旭东，郭安祥，王辰曦，吴子豪，唐露甜，
申请(专利权)人：国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：