温度数据监控方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及大坝安全监测技术领域，具体涉及一种温度数据监控方法、装置、电子设备及存储介质。包括：获取目标大坝对应的温度监测数据；对温度监测数据进行一阶差分计算，得到一阶差分温度监测数据序列；控制预设移动窗口在一阶差分温度监测数据序列中移动；预设移动窗口在每移动一个数据长度，对预设移动窗口中的一阶差分温度监测数据序列进行统计学分析，得到统计学分析结果；将预设移动窗口之后的第一个一阶差分温度监测数据与统计学分析结果进行对比，根据对比结果，确定第一个一阶差分温度监测数据对应的温度监测数据为异常温度监测数据。保证了确定的温度监测数据异常的准确性，节省了大量的时间和人力资源，且效率较高。且效率较高。且效率较高。

【技术实现步骤摘要】
温度数据监控方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及大坝安全监测
，具体涉及一种温度数据监控方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]混凝土大坝在施工期和服役期的安全性态是在水荷载、温度荷载和自重等多重因素共同作用下的动态演化过程，安全监测是了解坝体运行状态的重要手段。目前大坝多布置有系统的监测体系，可实时自动获取监测数据，但受环境因素、人为因素、仪器扰动或故障等的影响，监测数据时常出现异常。而由于监测数据数量巨大、质量参差，这些异常值难以被及时识别并预警，导致对结构的安全评估出现误差及延后或监测设备出现故障无法及时更换进而引起后续监测数据缺损。
[0003]温度监测数据是反映坝体性态的重要指标，可以根据其推求混凝土的材料特性演化以及温度荷载，进而评估坝体的安全性态。现有技术中，通常需要人为对温度监测数据进行识别，确定温度监测数据中的异常数据，浪费时间、浪费人力，且效率较低。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种温度数据监控方法，旨在解决现有技术中，需要人为对温度监测数据进行识别，确定温度监测数据中的异常数据，浪费时间、浪费人力，且效率较低的问题。
[0005]根据第一方面，本专利技术实施例提供了一种温度数据监控方法，包括：
[0006]获取目标大坝对应的温度监测数据；
[0007]对温度监测数据进行一阶差分计算，得到一阶差分温度监测数据序列；
[0008]控制预设移动窗口在一阶差分温度监测数据序列中移动；
[0009]预设移动窗口在每移动一个数据长度，对预设移动窗口中的一阶差分温度监测数据序列进行统计学分析，得到统计学分析结果；
[0010]将预设移动窗口之后的第一个一阶差分温度监测数据与统计学分析结果进行对比，根据对比结果，确定第一个一阶差分温度监测数据对应的温度监测数据为异常温度监测数据。
[0011]本专利技术实施例提供的温度数据监控方法，获取目标大坝对应的温度监测数据，对温度监测数据进行一阶差分计算，得到一阶差分温度监测数据序列，保证了得到的一阶差分温度监测数据序列的准确性，进而使得可以根据一阶差分温度监测数据序列，确定温度监测数据的变化趋势。然后，控制预设移动窗口在一阶差分温度监测数据序列中移动，预设移动窗口在每移动一个数据长度，对预设移动窗口中的一阶差分温度监测数据序列进行统计学分析，得到统计学分析结果，保证了得到的统计学分析结果的准确性。将预设移动窗口之后的第一个一阶差分温度监测数据与统计学分析结果进行对比，保证了得到的对比结果的准确性。根据对比结果，确定第一个一阶差分温度监测数据对应的温度监测数据为异常
温度监测数据，保证了确定的第一个一阶差分温度监测数据对应的温度监测数据异常的准确性。上述方法，不需要人为对温度监测数据进行识别，因此，节省了大量的时间和人力资源，且效率较高。
[0012]结合第一方面，在第一方面第一实施方式中，对预设移动窗口中的一阶差分温度监测数据序列进行统计学分析，得到统计学分析结果，包括：
[0013]对预设移动窗口中的一阶差分温度监测数据序列进行求平均计算，得到预设移动窗口中的一阶差分温度监测数据序列对应的平均值；
[0014]对预设移动窗口中的一阶差分温度监测数据序列进行求标准偏差计算，得到预设移动窗口中的一阶差分温度监测数据序列对应的标准偏差。
[0015]本专利技术实施例提供的温度数据监控方法，对预设移动窗口中的一阶差分温度监测数据序列进行求平均计算，得到预设移动窗口中的一阶差分温度监测数据序列对应的平均值，保证了计算得到的预设移动窗口中的一阶差分温度监测数据序列对应的平均值的准确性。对预设移动窗口中的一阶差分温度监测数据序列进行求标准偏差计算，得到预设移动窗口中的一阶差分温度监测数据序列对应的标准偏差，保证了计算得到的预设移动窗口中的一阶差分温度监测数据序列对应的标准偏差的准确性。
[0016]结合第一方面第一实施方式，在第一方面第二实施方式中，将预设移动窗口之后第一个一阶差分温度监测数据与统计学分析结果进行对比，根据对比结果，确定第一个一阶差分温度监测数据对应的温度监测数据为异常温度监测数据，包括：
[0017]将第一个一阶差分温度监测数据与平均值加减两个标准偏差对应的预设范围进行对比；
[0018]当第一个一阶差分温度监测数据大于平均值加两个标准偏差的和，或者第一个一阶差分温度监测数据小于平均值减两个标准偏差的差时，确定第一个一阶差分温度监测数据对应的温度监测数据为异常温度监测数据。
[0019]本专利技术实施例提供的温度数据监控方法，将第一个一阶差分温度监测数据与平均值加减两个标准偏差对应的预设范围进行对比，当第一个一阶差分温度监测数据大于平均值加两个标准偏差的和，或者第一个一阶差分温度监测数据小于平均值减两个标准偏差的差时，确定第一个一阶差分温度监测数据对应的温度监测数据为异常温度监测数据，保证了确定的第一个一阶差分温度监测数据对应的温度监测数据异常的结果的准确性。上述方法，不需要人为对温度监测数据进行识别，因此，节省了大量的时间和人力资源，且效率较高。
[0020]结合第一方面，在第一方面第三实施方式中，方法还包括：
[0021]获取预设移动窗口之后的第二个一阶差分温度监测数据；
[0022]根据第二个一阶差分温度监测数据，确定异常温度监测数据的异常类型；
[0023]根据异常类型，对异常温度监测数据进行修正。
[0024]本专利技术实施例提供的温度数据监控方法，获取预设移动窗口之后的第二个一阶差分温度监测数据，根据第二个一阶差分温度监测数据，确定异常温度监测数据的异常类型，保证了确定的异常温度监测数据的异常类型的准确性。然后，根据异常类型，对异常温度监测数据进行修正，保证了对异常温度监测数据进行修正的准确性，从而可以保证修正后的异常温度监测数据的准确性。进而可以保证根据修正后的温度监测数据推求大坝混凝土的
材料特性演化以及温度荷载，进而评估坝体的安全性态的准确性。
[0025]结合第一方面第三实施方式，在第一方面第四实施方式中，根据第二个一阶差分温度监测数据，确定异常温度监测数据的异常类型，包括：
[0026]对第一个一阶差分温度监测数据进行求绝对值计算，得到第一绝对值；
[0027]对第二个一阶差分温度监测数据进行求绝对值计算，得到第二绝对值；
[0028]当第一绝对值和第二绝对值之间的差值小于第一预设差值，且第一个一阶差分温度监测数据与第二个一阶差分温度监测数据之间的乘积小于零时，确定异常温度监测数据的异常类型为异常尖峰点，异常尖峰点用于表征异常温度监测数据的数量为一个。
[0029]本专利技术实施例提供的温度数据监控方法，对第一个一阶差分温度监测数据进行求绝对值计算，得到第一绝对值，保证了得到的第一绝对值的准确性。对第二个一阶差分温度监测数据进行求绝对值计算，得到第二绝对值，保证了得到的第二绝对值的准确性。当第一绝本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种温度数据监控方法，其特征在于，包括：获取目标大坝对应的温度监测数据；对所述温度监测数据进行一阶差分计算，得到一阶差分温度监测数据序列；控制预设移动窗口在所述一阶差分温度监测数据序列中移动；所述预设移动窗口在每移动一个数据长度，对所述预设移动窗口中的一阶差分温度监测数据序列进行统计学分析，得到统计学分析结果；将所述预设移动窗口之后的第一个一阶差分温度监测数据与所述统计学分析结果进行对比，根据对比结果，确定所述第一个一阶差分温度监测数据对应的温度监测数据为异常温度监测数据。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述预设移动窗口中的一阶差分温度监测数据序列进行统计学分析，得到统计学分析结果，包括：对所述预设移动窗口中的一阶差分温度监测数据序列进行求平均计算，得到所述预设移动窗口中的一阶差分温度监测数据序列对应的平均值；对所述预设移动窗口中的一阶差分温度监测数据序列进行求标准偏差计算，得到所述预设移动窗口中的一阶差分温度监测数据序列对应的标准偏差。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述预设移动窗口之后第一个一阶差分温度监测数据与所述统计学分析结果进行对比，根据对比结果，确定所述第一个一阶差分温度监测数据对应的温度监测数据为异常温度监测数据，包括：将所述第一个一阶差分温度监测数据与所述平均值加减两个所述标准偏差对应的预设范围进行对比；当所述第一个一阶差分温度监测数据大于所述平均值加两个所述标准偏差的和，或者所述第一个一阶差分温度监测数据小于所述平均值减两个所述标准偏差的差时，确定所述第一个一阶差分温度监测数据对应的温度监测数据为异常温度监测数据。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取所述预设移动窗口之后的第二个一阶差分温度监测数据；根据所述第二个一阶差分温度监测数据，确定所述异常温度监测数据的异常类型；根据所述异常类型，对所述异常温度监测数据进行修正。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二个一阶差分温度监测数据，确定所述异常温度监测数据的异常类型，包括：对所述第一个一阶差分温度监测数据进行求绝对值计算，得到第一绝对值；对所述第二个一阶差分温度监测数据进行求绝对值计算，得到第二绝对值；当所述第一绝对值和所述第二绝对值之间的差值小于第一预设差值，且所述第一个一阶差分温度监测数据与所述第二个一阶差分温度监测数据之间的乘积小于零时，确定所述异常温度监测数据的异常类型为异常尖峰点，所述异常尖峰点用于表征所述异常温度监测数据的数量为一个。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：当所述第二个一阶差分...

【专利技术属性】
技术研发人员：王一凡，汤雪娟，胡永胜，谭尧升，朱玲，欧阳建树，刘学聪，尚超，
申请(专利权)人：中国长江三峡集团有限公司，
类型：发明
国别省市：