[发明专利]基于数据驱动的可视化大跨斜拉桥拉索评估方法

说明书

本发明公开了一种基于数据驱动的可视化大跨斜拉桥拉索评估方法，先以针对拉索设置的健康监控系统基于时间分布获取索力、温度、湿度、风力、风速、挠度等数据，然后计算得出最相关的影响索力的因素作为下一步评价指标，通过将敏感性最强的环境因素的回归系数、索力的变化、挠度的标准差变化、索力的时间分布相似程度、对称索力的时间分布相似程度五个维度的评价指标绘制反映在同一雷达图上，简单、明了的呈现出所比较的两个时间段内拉索的整体状态及五个评价指标单独的变化程度，可根据该图形决定是否需要对拉索进行人工复测、判定引起雷达图像异常的原因，真实反映当前拉索状态，并且雷达图的评价模型灵活，可用在其他时空分布的场景下。

技术领域

本发明涉及桥梁健康监测评估技术领域。更具体地说，本发明涉及一种基于数据驱动的可视化大跨斜拉桥拉索评估方法。

背景技术

桥梁健康监测是保证桥梁安全运营的重要手段，桥梁的健康监测系统包括各传感器等强大的数据采集能力能够获得海量数据，包括温度、湿度、风速、风向、位移、应力、应变等。这些数据看似杂乱无章，并且混杂大量错误以及噪声，但是却包含着桥梁运营过程的大量信息，因此对这些数据进行提炼和挖掘后，一方面可以了解到桥梁的健康状态，另一方面还能为运营维护提供决策依据，然而目前针对健康监测数据的研究还不够深入，使得海量监测数据不能得到妥善的处理与利用，限制了健康监测系统发挥其科学指导的作用，因此利用海量健康监测数据进行数据处理和挖掘方法的研究具有十分重要的实际工程应用价值。尤其是对于斜拉桥来说，斜拉索是桥梁关键部位，并且大量的文献和实际工作显示，拉索是斜拉桥使用过程中最容易受到损伤的，而怎么去利用现有的实际监测数据对拉索状态进行评估，却是一个难题，目前有些相关工作主要集中在通过数值模拟的方式识别拉索状态，但是实际情况和模型情况并不一致，而且过程繁琐，并且最终只能反映当时的数据，不具备直观的对比性，而且不利于挖掘数据变化的潜在规律。

发明内容

本发明的一个目的是解决至少上述问题，并提供至少后面将说明的优点。

本发明还有一个目的是提供一种基于数据驱动的可视化大跨斜拉桥拉索评估方法，以解决现有的桥梁评估方法建模过程繁琐、不具备清晰直观的对比性、反映状态的真实性差的技术问题。

为了实现根据本发明的这些目的和其它优点，提供了一种基于数据驱动的可视化大跨斜拉桥拉索评估方法，包括如下步骤：

步骤一、分别获取监测的大跨斜拉桥拉索的索力、温度、湿度、风力、风速、挠度六个参数的数据作为原始数据；

步骤二、数据预处理，对步骤一获取的原始数据进行降噪处理，然后保存；

步骤三、利用步骤二保存的数据分析计算，算出索力分别与温度、湿度、风速、风力四个参数数据的Pearson相关系数并比较大小，选择Pearson相关系数最大的参数作为敏感性最强的环境因素，然后设定时间尺度，分别计算相同时间尺度的两个时间段内索力与敏感性最强的环境因素的回归系数并计算差值，得到回归系数变化程度值，按照计算回归系数变化程度时所选定的两个时间段的数据分别计算索力的变化程度值、挠度的标准差变化程度值，然后通过DTW算法计算在不同年份的同一时间段内的索力的时间分布相似程度值和对称索力的时间分布相似程度值；

步骤四、将步骤三计算得到的回归系数变化程度值、索力的变化程度值、挠度的标准差变化程度值、索力的时间分布相似程度值、对称索力的时间分布相似程度值进行数据归一化处理；

步骤五、根据步骤四归一化处理后的数据绘制可视化雷达图。

优选的是，步骤二中，所述降噪处理为对空缺值和异常值进行处理。

优选的是，采用直接删除空缺值的方式处理空缺值，采用拉依达准则对异常值进行处理。