一种地质灾害防治用GNSS的故障排查方法技术

本发明专利技术公开了一种地质灾害防治用GNSS的故障排查方法。利用一种新型的线性回归分析模型、拉依达准则精度误差分析法等算法，对监测数据进行抽取、清洗、加工和计算。在得出数据正负波形队列后，采用T型信号分析方法，分析设备的波形变化，从而分析判断波形动态预警设备，判断出设备的稳定性状态，从而排查出故障设备。本发明专利技术具有降低人力成本，故障排查的效率、准确度高的特点。准确度高的特点。准确度高的特点。

【技术实现步骤摘要】
一种地质灾害防治用GNSS的故障排查方法


[0001]本专利技术涉及地质灾害防治用监测设备故障排查
，特别是一种地质灾害防治用GNSS的故障排查方法。

技术介绍

[0002]随着近年来区域性地质灾害频发，造成巨大的经济损失，对地质灾害的防治预警变得越发重要。GNSS在地质灾害防治中主要用于监测滑坡、崩塌、泥石流等地质灾害情况。但目前GNSS的监测使用存在下述缺点：
[0003]地灾GNSS监测设备上传了庞大数据，但无法判断监测设备是否稳定、监测数据是否准确合理、设备是否发生故障，传统的人工监测用人成本高，数据量大导致排查工作困难且繁重，容易疏漏和混淆，不能对故障设备准确排查和定位。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于，提供一种地质灾害防治用GNSS的故障排查方法。本专利技术具有降低人力成本，故障排查的效率、准确度高的特点。
[0005]本专利技术的技术方案：一种地质灾害防治用GNSS的故障排查方法，采集制定时间段内的所有GNSS监测设备的监测数据进行深度分析，包括下述步骤：
[0006]a.将待排查的所有GNSS设备设置为一个待处理队列；
[0007]b.选取一个待处理队列中的GNSS对象，将其预设时间段内的所有监测数据拆分为三个维度，每个维度的数据对应存放到一个独立数据表中；再对每个独立数据表中的监测数据依次按步骤c～h进行处理，得到三个独立判断结果；
[0008]c.抽取排序：将监测数据中的前端设备采样时间戳转换为常用的时间格式yyyyr/>‑
MM
‑
dd HH24:mm:ss，并按照采样时间对监测数据进行排序；
[0009]d.3σ数据清洗：对已排序好的监测数据进行3σ精度数理分析处理，再次剔除监测数据中不可靠数据，得到可靠采样数据集；
[0010]e.直线回归拟合：对所述的可靠采样数据集，采用线性回归分析法拟合回归直线，得到直线方程
[0011]f.归零误差计算：将可靠采样数据集中的x坐标值代入直线方程计算出对应的y值；再将x坐标值在可靠采样数据集中对应的测量值V与y值相减得出精度偏差δ＝V
‑
y；
[0012]g.正负波动误差确认：当|δ|＞θ时，判定为测量精度偏差过大，会对监测预警模型造成误报影响，其中θ为正/负波形影响量，为用户提供的管理经验判断值，为正值；依据上述判断依据，将δ＞θ，记为1；δ＜
‑
θ，记为
‑
1；
‑
θ≤δ≤θ，记为0；从而得到正负波形队列；
[0013]h.判断波形动态预警设备：采用T型信号分析方法对正负波形队列的波形变化进行分析，综合判断GNSS的稳定性状态；
[0014]i.聚合判断：将得到的三个独立判断结果进行聚合判断，判断原则为：三个独立判断结果中，存在一个以上的异常结果，其对应的GNSS判定为异常设备；j.循环步骤b～i，依
次对待处理队列中的其他GNSS设备进行故障排查。
[0015]前述的地质灾害防治用GNSS的故障排查方法的步骤d中，3σ数据清洗的过程如下：
[0016]首先，计算已排序好的监测数据的算术平均值μ；
[0017]其次，计算已排序好的监测数据的正态标准差σ；
[0018]最后，计算出满足采样率正态分布概率为95％的取值范围[μ
‑
2σ,μ+2σ]；并将该取值范围外的不可靠数据剔除，得到可靠采样数据集。
[0019]前述的地质灾害防治用GNSS的故障排查方法的步骤e中，直线回归拟合过程如下：
[0020]a)设自变量x
i
与因变量y
i
(i＝1,2,3
…
n)满足y＝k
θ
x+b
θ
和斜率k
θ
和截距b
θ
未知待求，其中和是均值，自变量是数据按照时间戳排序后的自然序列编号值；是每个序列数据对应的GNSS设备传回平台的设备检测值；可得：
[0021][0022]b)由等式
①
可得：
[0023][0024][0025]c)联立二式:
[0026][0027]最后解得：
[0028][0029]d)综上所述：在此模型中，斜率的含义是：每个点偏离回归直线的斜率再求平均值，即是回归直线的斜率；此模型中不会出现当有数据横坐标与均值横坐标相同时的情况，且此模型会考虑第一象限内所有数据，做出误差值更小的直线拟合；
[0030]直线的解为：
[0031]Y＝k
θ
X+b
θ
[0032][0033][0034]求出k
θ
、b
θ
并代入总的公式得到线性回归方程。
[0035]前述的地质灾害防治用GNSS的故障排查方法的步骤h过程如下：将正负波形队列执行|X
n+1
‑
X
n
|运算，即将正负波形队列中相邻两个数据相减，统计|X
n+1
‑
X
n
|≠0的出现次数合计、次数密度和|X
n+1
‑
X
n
|的非零值合计，依此综合判断GNSS的稳定性状态。
[0036]前述的地质灾害防治用GNSS的故障排查方法中，在对采集到的待排查区域内所有GNSS的监测数据进行深度分析前，先对监测数据进行预处理，剔除非设备故障导致的异常数据，并剔除该异常数据对应的GNSS。
[0037]前述的地质灾害防治用GNSS的故障排查方法中，所述的预处理过程包括：
[0038]过高异常数据分析：通过3σ准则对GNSS采样的监测数据的总条数进行分析，剔除采样总条数超过[μ
‑
2σ,μ+2σ]范围外的GNSS及该GNSS所对应的监测数据；
[0039]前述的地质灾害防治用GNSS的故障排查方法中，所述的预处理过程还包括：
[0040]过低异常数据分析：剔除采样的监测数据的总条数低于最低采样要求的GNSS及该GNSS所对应的监测数据。
[0041]前述的地质灾害防治用GNSS的故障排查方法中，所述的预处理过程还包括：时间异常数据分析：剔除设备采样时间超出数据提供时间范围的GNSS传感器对象所对应的监测数据。
[0042]有益效果：
[0043]与现有技术相比，本专利技术通过大数据技术，基于拉依达准则精度误差分析法、线性回归分析法等算法，运用GNSS故障排查模型，对监测数据进行抽取、清洗、加工和计算，对处理后的数据，采用T型信号分析方法对设备的波形变化进行分析，根据分析波形动态预警设备，判断设备当前的稳定性状态，从而定位到故障设备，提高对故障设备排查的准确性，提高排查效率；
[0044]通过本专利技术的故障排查方法，大大减少了工作人员前期数据抽取、清洗、处理的时间成本与人力成本；
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种地质灾害防治用GNSS的故障排查方法，其特征在于：采集制定时间段内的所有GNSS监测设备的监测数据进行深度分析，包括下述步骤：a.将待排查的所有GNSS设备设置为一个待处理队列；b.选取一个待处理队列中的GNSS对象，将其预设时间段内的所有监测数据拆分为三个维度，每个维度的数据对应存放到一个独立数据表中；再对每个独立数据表中的监测数据依次按步骤c～h进行处理，得到三个独立判断结果；c.抽取排序：将监测数据中的前端设备采样时间戳转换为常用的时间格式yyyy
‑
MM
‑
dd HH24:mm:ss，并按照采样时间对监测数据进行排序；d.3σ数据清洗：对已排序好的监测数据进行3σ精度数理分析处理，再次剔除监测数据中不可靠数据，得到可靠采样数据集；e.直线回归拟合：对所述的可靠采样数据集，采用线性回归分析法拟合回归直线，得到直线方程f.归零误差计算：将可靠采样数据集中的x坐标值代入直线方程计算出对应的y值；再将x坐标值在可靠采样数据集中对应的测量值V与y值相减得出精度偏差δ＝V
‑
y；g.正负波动误差确认：当|δ|＞θ时，判定为测量精度偏差过大，会对监测预警模型造成误报影响，其中θ为正/负波形影响量，为用户提供的管理经验判断值，为正值；依据上述判断依据，将δ＞θ，记为1；δ＜
‑
θ，记为
‑
1；
‑
θ≤δ≤θ，记为0；从而得到正负波形队列；h.判断波形动态预警设备：采用T型信号分析方法对正负波形队列的波形变化进行分析，综合判断GNSS的稳定性状态；i.聚合判断：将得到的三个独立判断结果进行聚合判断，判断原则为：三个独立判断结果中，存在一个以上的异常结果，其对应的GNSS判定为异常设备；j.循环步骤b～i，依次对待处理队列中的其他GNSS设备进行故障排查。2.根据权利要求1所述的地质灾害防治用GNSS的故障排查方法，其特征在于，步骤d中，3σ数据清洗的过程如下：首先，计算已排序好的监测数据的算术平均值μ；其次，计算已排序好的监测数据的正态标准差σ；最后，计算出满足采样率正态分布概率为95％的取值范围[μ
‑
2σ,μ+2σ]；并将该取值范围外的不可靠数据剔除，得到可靠采样数据集。3.根据权利要求1所述的地质灾害防治用GNSS的故障排查方法，其特征在于，步骤e中，直线回归拟合过程如下：a)设自变量x
i
与因变量y
i
(i＝1,2,3
…
n)满足y＝k<...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘黔云，张家勇，李阳春，张楠，李潇，龚伟，
申请(专利权)人：贵州省地质环境监测院贵州省环境地质研究所，
类型：发明
国别省市：