一种基于时间序列的围岩变形多点突变识别方法及系统技术方案

一种基于时间序列的围岩变形多点突变识别方法及系统，涉及围岩变形识别技术领域，包括：S1：利用位移传感器采集围岩变形时间序列数据，将各数据点连接为二维曲线，并将初始突变点级别设为0；S2：对二维曲线进行回归分析并计算残差，随后将突变点级别增加1；S3：分别计算二维曲线中两个相邻线段的斜率增量；S4：确认突变判断阈值，同时对全部斜率增量分别进行判断，输出突变点。本发明专利技术提出的基于时间序列的围岩变形多点突变识别方法及系统，通过对斜率增量统计分析而建立了明确可调的突变准则，适应性更强，并能更清晰的把握围岩变形全过程的状态变化。的状态变化。的状态变化。

【技术实现步骤摘要】
一种基于时间序列的围岩变形多点突变识别方法及系统


[0001]本专利技术涉及围岩变形识别
，尤其涉及一种基于时间序列的围岩变形多点突变识别方法及系统。

技术介绍

[0002]突变是从一种稳定组态跃迁到另一种稳定组态的现象和规律。在微小的偶然扰动因素作用下，仍然能够保持原来状态的是稳定态，而非线性系统从某一个稳定态(平衡态)到另一个稳定态的转化，是以突变形式发生的。突变理论和突变识别方法是作为研究系统序演化的有力数学工具，能较好地解说和预测自然界和社会上的突然现象，在数学、物理学、化学、生物学、工程技术、社会科学等方面有着广阔的应用前景。
[0003]非线性是在研究、分析系统时常常遇到的现象。非线性系统的行为可以表现为阶跃、滞后、极限环、分岔、突变和混沌等现象。尽管突变理论是一门数学理论，它的核心思想却有助于人们理解非线性系统的变化和中断。如果系统受到外界变化力量过于强大，而系统内部无法完全吸收的话，突变就会发生，系统随之进入另一种新的状态。
[0004]围岩变形是一种典型的非线性系统，位移突变是围岩在较短的时间内由一种稳定状态向另一种稳定状态过渡的行为，往往带来毁灭性的的灾难。近年来，虽然对突变识别的方法层出不穷，但对于围岩变形突变研究却只停留在时间序列的单一突变点检测上，且研究方法单一，存在着明显的局限性，鲜见有对突变过程性展开的研究。

技术实现思路

[0005]有鉴于此，本专利技术提出了一种基于时间序列的围岩变形多点突变识别方法及系统，通过对斜率增量统计分析而建立了明确可调的突变准则，适应性更强，并能更清晰的把握围岩变形全过程的状态变化。
[0006]为了实现上述目的，本专利技术采用的技术方案是：
[0007]根据本专利技术的第一方面，提供了一种基于时间序列的围岩变形多点突变识别方法，包括：
[0008]S1：利用位移传感器采集围岩变形时间序列数据，在平面坐标系中标记采集的序列数据，将各数据点连接为二维曲线，并将初始突变点级别设为0；
[0009]S2：对二维曲线进行回归分析并计算残差，随后将突变点级别增加1；
[0010]S3：分别计算二维曲线中每两个相邻数据点连成的线段的斜率，并进一步分别计算每两个相邻线段的斜率增量；
[0011]S4：确认突变判断阈值，同时对全部斜率增量分别进行判断；
[0012]若存在某两个相邻线段的斜率增量小于判断阈值时，则从构成二维曲线的全部数据点中剔除这两个相邻线段之间的公共数据点，将剩余数据点作为本级别的突变点输出；利用剩余数据点集合构成新的二维曲线，并重复所述步骤S2～S4；
[0013]若全部线段斜率增量大于等于判断阈值时，则结束判断。
[0014]进一步的，所述判断阈值具体为：
[0015][0016]其中，ε为突变判断阈值；c为系数，取正数；为S3中得到的全部斜率增量的平均值。
[0017]进一步的，系数c的取值范围为0～1，且c的值越大，则方法收敛越快，识别的突变点越少。
[0018]进一步的，系数c的取值范围为0.6～0.9，能够保证收敛速度且不遗漏突变点。
[0019]进一步的，若所述时间序列数据为周期性平稳数据，则需在执行所述步骤S2前，利用频域处理法或移动平均法对二维曲线中的全部数据点进行预处理。
[0020]进一步的，所述S2中的回归分析采用无外界因素影响的理想围岩变形时间序列趋势作为回归模型。
[0021]进一步的，突变点的突变级别越大，则突变程度越大。
[0022]进一步的，所述S3具体包括：
[0023]定义S
i
为线段k
i
k
i+1
；其中，k
i
、k
i+1
用于表示二维曲线中相邻的两个数据点；i为正整数，i＝1,
…
,n
‑
1，n为二维曲线中数据点总数；
[0024]则S
i
线段的斜率s
i
＝(y
i+1
‑
y
i
)/(x
i+1
‑
x
i
)；其中，x
i
、y
i
分别为数据点k
i
在平面坐标系下的横纵坐标；x
i+1
、y
i+1
分别为数据点k
i+1
在平面坐标系下的横纵坐标；
[0025]两相邻线段的斜率增量Δ
j
＝s
j+1
‑
s
j
；其中，j为正整数，j＝1,
…
,n
‑
2。
[0026]根据本专利技术的第二方面，提供了一种围岩变形多点突变识别系统，包括：
[0027]处理器和用于存储可执行指令的存储器；
[0028]其中，所述处理器被配置为执行所述可执行指令，以执行上述的围岩变形多点突变识别方法。
[0029]根据本专利技术的第三方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的围岩变形多点突变识别方法。
[0030]相对于现有技术，本专利技术所述的一种基于时间序列的围岩变形多点突变识别方法及系统，具有如下优势：
[0031](1)本专利技术方法针对围岩变形数据的特点，通过对斜率增量统计分析而建立了明确可调的突变准则，可根据具体需求调整指标系数，适用性强。
[0032](2)通过相邻线段的分级别合并能渐近识别不同突变程度的多点突变位置，相比本领域传统的单一突变点识别，通过研究多点突变点的发展情况能更清晰把握事件全过程的状态变化。
[0033](3)本专利技术的方法运用简便，计算高效，通用性强，适用于各种趋势的围岩时间序列数据的突变识别，不会仅限于某一种或几种数据类型，能有效防止灾难发生。
附图说明
[0034]说明书附图用来提供对本专利技术的进一步理解，构成本专利技术的一部分，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。
[0035]图1是本专利技术所述方法的流程图；
[0036]图2是本专利技术实施例1所述的线性趋势时间序列的突变位置识别图；
[0037]图3是本专利技术实施例2所述的二次趋势时间序列的突变位置识别图。
具体实施方式
[0038]这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本专利技术相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本专利技术的一些方面相一致的装置和方法的例子。
[0039]本专利技术的说明书和权利要求书中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于时间序列的围岩变形多点突变识别方法，其特征在于，所述方法包括：S1：利用位移传感器采集围岩变形时间序列数据，在平面坐标系中标记采集的序列数据，将各数据点连接为二维曲线，并将初始突变点级别设为0；S2：对二维曲线进行回归分析并计算残差，随后将突变点级别增加1；S3：分别计算二维曲线中每两个相邻数据点连成的线段的斜率，并进一步分别计算每两个相邻线段的斜率增量；S4：确认突变判断阈值，同时对全部斜率增量分别进行判断；若存在某两个相邻线段的斜率增量小于判断阈值时，则从构成二维曲线的全部数据点中剔除这两个相邻线段之间的公共数据点，将剩余数据点作为本级别的突变点输出；利用剩余数据点集合构成新的二维曲线，并重复所述步骤S2～S4；若全部线段斜率增量大于等于判断阈值时，则结束判断。2.根据权利要求1所述的一种基于时间序列的围岩变形多点突变识别方法，其特征在于，所述判断阈值具体为：其中，ε为突变判断阈值；c为系数，取正数；为S3中得到的全部斜率增量的平均值。3.根据权利要求2所述的一种基于时间序列的围岩变形多点突变识别方法，其特征在于，系数c的取值范围为0～1，且c的值越大，则方法收敛越快，识别的突变点越少。4.根据权利要求2所述的一种基于时间序列的围岩变形多点突变识别方法，其特征在于，系数c的取值范围为0.6～0.9，能够保证收敛速度且不遗漏突变点。5.根据权利要求1所述的一种基于时间序列的围岩变形多点突变识别方法，其特征在于，若所述时间序列数据为周期性平稳数据，则需在执行所述步骤S2前，利用频域处理法或移动平均法对二维曲线中的全部数据点进行预处理。6.根据权利要求1所述的一种基于时间序列的围岩变形多点突变识别方法，其特征在于，所述S2中的回归分析采用无外界因素影响的理想围岩变形时间序列趋势作为回归模型。7.根据权利要求1所述的一种基于时间序列的围岩变形多点突变识别方法，其特征在于，突变点的突变...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁健，高成强，王炜，于素慧，张毅，史俊，郑凯凯，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学中国人民解放军火箭军工程大学，
类型：发明
国别省市：