[发明专利]结构监测用传感器的在线校准数据序列匹配方法和装置有效
申请号: | 201910963204.8 | 申请日: | 2019-10-11 |
公开(公告)号: | CN110672058B | 公开(公告)日: | 2021-03-26 |
发明(设计)人: | 荆根强;彭璐;袁鑫;罗翥;张冰 | 申请(专利权)人: | 交通运输部公路科学研究所 |
主分类号: | G01B21/32 | 分类号: | G01B21/32;G06F16/903 |
代理公司: | 北京邦申诚知识产权代理事务所(普通合伙) 11871 | 代理人: | 简德明 |
地址: | 100088*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 结构 监测 传感器 在线 校准 数据 序列 匹配 方法 装置 | ||
1.一种结构监测用传感器的在线校准数据序列匹配方法,其特征在于,所述在线校准数据序列匹配方法包括:
获取共源激励条件下待校准传感器和参考传感器的初始监测数据序列;
根据所述参考传感器的初始监测数据序列得到所述参考传感器的初始子监测数据序列;
利用符号近似聚合方法分别对所述初始子监测数据序列和所述待校准传感器的初始监测数据序列进行字符化表示;
在字符化后的所述待校准传感器的初始监测数据序列中确定与字符化后的所述初始子监测数据序列的最佳匹配结果;
根据所述最佳匹配结果和所述初始子监测数据序列获取所述待校准传感器的初始监测数据序列和所述参考传感器的初始监测数据序列的匹配关系。
2.根据权利要求1所述的在线校准数据序列匹配方法,其特征在于,所述根据所述参考传感器的初始监测数据序列得到所述参考传感器的初始子监测数据序列,具体包括:
获取所述参考传感器的初始监测数据序列的特征点,所述特征点为峰值点和谷值点;
将所述参考传感器的初始监测数据序列中包含多个所述特征点且起始点和截止点均是所述特征点的子序列作为所述参考传感器的初始子监测数据序列。
3.根据权利要求2所述的在线校准数据序列匹配方法,其特征在于,所述获取所述参考传感器的初始监测数据序列的特征点之前,所述方法还包括:
对所述参考传感器的初始监测数据序列进行平滑处理;
将所述参考传感器的初始监测数据序列中与经平滑处理后的序列中的极值点对应的极值点作为所述参考传感器的初始监测数据序列的特征点。
4.根据权利要求1所述的在线校准数据序列匹配方法,其特征在于,所述利用符号近似聚合方法分别对所述初始子监测数据序列和所述待校准传感器的初始监测数据序列进行字符化表示,具体包括:
对所述初始子监测数据序列和所述待校准传感器的初始监测数据序列分别进行降维处理,对应得到第一降维序列和第二降维序列,所述第一降维序列P′为所述第二降维序列Q′为P'中第i项p′i与Q′中第i项q′i的计算公式如下:
式中,f1、f2分别为所述参考传感器和所述待校准传感器的采样频率,l1和l2分别为所述参考传感器和所述待校准传感器的步长,所述待校准传感器的初始监测数据序列Q为所述初始子监测数据序列P子为k为所述初始子监测数据序列的长度;
将所述第一降维序列P′和所述第二降维序列Q′中的数据分别映射到字符串,各降维序列中元素的数值范围分别为(VpL,VpH)和(VqL,VqH);
若满足:则p′i映射到第r个字符上,若满足:则q′i映射到第r个字符上;
式中,t为所映射字符集的字符总数,r∈{1,2,…,t}。
5.根据权利要求1所述的在线校准数据序列匹配方法,其特征在于,所述在字符化后的所述待校准传感器的初始监测数据序列中确定与字符化后的所述初始子监测数据序列的最佳匹配结果,具体包括:
利用编辑距离作为度量所述初始子监测数据序列与对应窗口内的所述待校准传感器的初始监测数据序列相似度的指标,通过依次向右滑动所述窗口得出相似度曲线;
将字符化后的所述待校准传感器的初始监测数据序列中与所述相似度曲线的最大值点对应的字符串作为最佳匹配结果。
6.根据权利要求1所述的在线校准数据序列匹配方法,其特征在于,所述根据所述最佳匹配结果和所述初始子监测数据序列获取所述待校准传感器的初始监测数据序列和所述参考传感器的初始监测数据序列的匹配关系,具体包括:
根据所述最佳匹配结果的字符匹配位置反射映射确定对应的所述待校准传感器的初始监测数据序列中匹配子序列;
以所述初始子监测数据序列和所述匹配子序列为起始匹配点对,对所述待校准传感器的初始监测数据序列和所述参考传感器的初始监测数据序列进行匹配。
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