本公开涉及一种海底电缆扰动传感数据的周期性监控方法和装置。通过获取通过多个传感器采集的海底电缆的扰动传感数据并进行数据预处理得到目标数据。利用预先设置的算法池中的N个算法对所述目标数据进行判断，得到长度为N的周期数据集合；从长度为N的周期数据集合中选出M个周期数据子集合，所述M个周期数据子集合分别对应M个基分类器，根据结果符合预设阈值的基分类器以及所述结果符合预设阈值的基分类器的权重，得到目标分类器，根据所述目标分类器的输出结果确定所述海底电缆扰动传感数据的周期性结果，能够自动监测海底设备的状态及海底电缆扰动传感数据的周期性监控。状态及海底电缆扰动传感数据的周期性监控。状态及海底电缆扰动传感数据的周期性监控。
【技术实现步骤摘要】
海底电缆扰动传感数据的周期性监控方法和装置
[0001]本公开涉及海底电缆监控
，特别是涉及一种海底电缆扰动传感数据的周期性监控方法和装置。
技术介绍
[0002]海洋资源是人类较易探索的资源宝库，目前各类海上和海底工程项目的建设都在有序进展。但是相对于陆地，人类在水下环境工作的困难和危险程度都要更高，海底设施监测和维护的难度也更大。海洋的环境极为复杂，海底设施也更容易遇到意外风险，但是设施维护和维修的成本都是高昂的。所以如何自动监测海底设备的状态及海底电缆扰动传感数据的周期性监控，提前对海底设备可能遇到的损害进行预警，实现对海底设备的状态进行及时的监控，减少海底设备维护和维修的成本是一件急需解决的事情。
技术实现思路
[0003]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够自动监测海底设备的状态的海底电缆扰动传感数据的周期性监控方法和装置。
[0004]第一方面，本公开提供了一种海底电缆扰动传感数据的周期性监控方法。
[0005]所述方法包括：
[0006]获取通过多个传感器采集的海底电缆的扰动传感数据；
[0007]按照预设方式对所述扰动传感数据进行数据预处理后，得到目标数据；
[0008]利用预先设置的算法池中的N个算法对所述目标数据进行判断，得到长度为N的周期数据集合；
[0009]从长度为N的周期数据集合中选出M个周期数据子集合，所述M个周期数据子集合分别对应M个基分类器，其中，所述M个基分类器的权重相等；
[0010]若所述基分类器的输出结果不符合预设阈值，则将所述输出结果不符合预设阈值的基分类器的权重按照预设规则上调，直到所述基分类器的输出结果符合预设阈值为止；
[0011]根据结果符合预设阈值的基分类器以及所述结果符合预设阈值的基分类器的权重，得到目标分类器，根据所述目标分类器的输出结果确定所述海底电缆扰动传感数据的周期性结果。
[0012]在其中一个实施例中，所述利用预先设置的算法池中的N个算法对所述目标数据进行判断，得到长度为N的周期数据集合包括：
[0013]将所述目标数据展开为三角函数的线性组合；
[0014]确定所述三角函数的线性组合中的系数最大项；
[0015]根据所述系数最大项得到长度为N的周期数据集合。
[0016]在其中一个实施例中，所述方法还包括：
[0017]根据所述三角函数的线性组合中的系数最大项确定系数最大项集合；
[0018]确定所述系数最大项集合中子集合的自相关系数；
[0019]将所述子集合的自相关系数与预设自相关系数阈值进行比较；
[0020]确定所述子集合的自相关系数大于等于所述预设自相关系数阈值的子集合；
[0021]根据所述自相关系数大于等于所述预设自相关系数阈值的子集合确定所述系数最大项集合的周期。
[0022]在其中一个实施例中，所述根据所述自相关系数大于等于所述预设自相关系数阈值的子集合确定所述系数最大项集合的周期包括：
[0023]确定任意两个自相关系数大于等于所述预设自相关系数阈值的子集合；
[0024]将所述任意两个自相关系数大于等于所述预设自相关系数阈值的子集合的起始时间进行差值运算并取绝对值，得到系数最大项集合的周期。
[0025]在其中一个实施例中，所述按照预设方式对所述扰动传感数据进行数据预处理后，得到目标数据包括：
[0026]对所述扰动传感数据进行重采样处理，得到重采样数据，所述重采样至少包括按照天的维度进行重采样、按照周的维度进行重采样、按照月的维度进行重采样中的一种；
[0027]对所述重采样数据进行数据异常值过滤，得到异常值过滤数据；
[0028]对所述异常值过滤数据进行无量纲化处理，得到目标数据，所述无量纲化处理至少包括线性的无量纲化处理和非线性的无量纲化处理中的一种。
[0029]在其中一个实施例中，所述对所述重采样数据进行数据异常值过滤，得到异常值过滤数据包括：
[0030]对所述重采样数据进行规则计算，得到规则计算数据，所述规则计算至少包括对所述重采样数据求平均值和对所述重采样数据求方差中的一种；
[0031]对所述重采样数据和所述规则计算数据的差值取绝对值，得到偏差数据；
[0032]将所述偏差数据中的目标偏差数据和预先设置的偏差阈值进行比较；
[0033]若所述目标偏差数据大于所述预先设置的偏差阈值，则将所述目标偏差数据所对应的重采样数据设置为异常值并将所述异常值从重采样数据中剔除，得到异常值过滤数据。
[0034]第二方面，本公开还提供了一种海底电缆扰动传感数据的周期性监控装置。所述装置包括：
[0035]数据获取模块，用于获取通过多个传感器采集的海底电缆的扰动传感数据；
[0036]目标数据模块，用于按照预设方式对所述扰动传感数据进行数据预处理后，得到目标数据；
[0037]周期数据集合模块，用于利用预先设置的算法池中的N个算法对所述目标数据进行判断，得到长度为N的周期数据集合；
[0038]子集合模块，用于从长度为N的周期数据集合中选出M个周期数据子集合，所述M个周期数据子集合分别对应M个基分类器，其中，所述M个基分类器的权重相等；
[0039]权重调节模块，用于若所述基分类器的输出结果不符合预设阈值，则将所述输出结果不符合预设阈值的基分类器的权重按照预设规则上调，直到所述基分类器的输出结果符合预设阈值为止；
[0040]结果确定模块，用于根据结果符合预设阈值的基分类器以及所述结果符合预设阈值的基分类器的权重，得到目标分类器，根据所述目标分类器的输出结果确定所述海底电
缆扰动传感数据的周期性结果。
[0041]第三方面，本公开还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现本公开任一项实施例所述的方法。
[0042]第四方面，本公开还提供了一种计算机可读存储介质。所述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本公开任一项实施例所述的方法。
[0043]第五方面，本公开还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现本公开任一项实施例所述的方法。
[0044]上述海底电缆扰动传感数据的周期性监控方法和装置，通过获取通过多个传感器采集的海底电缆的扰动传感数据；按照预设方式对所述扰动传感数据进行数据预处理后，得到目标数据；利用预先设置的算法池中的N个算法对所述目标数据进行判断，得到长度为N的周期数据集合；从长度为N的周期数据集合中选出M个周期数据子集合，所述M个周期数据子集合分别对应M个基分类器，其中，所述M个基分类器的权重相等；若所述基分类器的输出结果不符合预设阈值，则将所述输出结果不符合预设阈值的基分类器的权重按照预设规则上调，直到所述基分类器的输出本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种海底电缆扰动传感数据的周期性监控方法，其特征在于，所述方法包括：获取通过多个传感器采集的海底电缆的扰动传感数据；按照预设方式对所述扰动传感数据进行数据预处理后，得到目标数据；利用预先设置的算法池中的N个算法对所述目标数据进行判断，得到长度为N的周期数据集合；从长度为N的周期数据集合中选出M个周期数据子集合，所述M个周期数据子集合分别对应M个基分类器，其中，所述M个基分类器的权重相等；若所述基分类器的输出结果不符合预设阈值，则将所述输出结果不符合预设阈值的基分类器的权重按照预设规则上调，直到所述基分类器的输出结果符合预设阈值为止；根据结果符合预设阈值的基分类器以及所述结果符合预设阈值的基分类器的权重，得到目标分类器，根据所述目标分类器的输出结果确定所述海底电缆扰动传感数据的周期性结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用预先设置的算法池中的N个算法对所述目标数据进行判断，得到长度为N的周期数据集合包括：将所述目标数据展开为三角函数的线性组合；确定所述三角函数的线性组合中的系数最大项；根据所述系数最大项得到长度为N的周期数据集合。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据所述三角函数的线性组合中的系数最大项确定系数最大项集合；确定所述系数最大项集合中子集合的自相关系数；将所述子集合的自相关系数与预设自相关系数阈值进行比较；确定所述子集合的自相关系数大于等于所述预设自相关系数阈值的子集合；根据所述自相关系数大于等于所述预设自相关系数阈值的子集合确定所述系数最大项集合的周期。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述自相关系数大于等于所述预设自相关系数阈值的子集合确定所述系数最大项集合的周期包括：确定任意两个自相关系数大于等于所述预设自相关系数阈值的子集合；将所述任意两个自相关系数大于等于所述预设自相关系数阈值的子集合的起始时间进行差值运算并取绝对值，得到系数最大项集合的周期。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照预设方式对所述扰动传感数据进行数据预处理后，得到目标数据包括：对所述扰动传感数据进行重采样处理，得到重采样数据，所述重采样至少包括按照天的维度进行重采样、按照周的维度进行重采样、按照月的维度进行重采样中的一种；对所述重采样数...
【专利技术属性】
技术研发人员：王磊，陈科新，姜明武，
申请(专利权)人：苏州光格科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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