[发明专利]一种坝体监测数据中粗差的检测方法

说明书

本发明公开了一种坝体监测数据中粗差的检测方法，属于重力坝监测技术领域，能够解决现有的粗差检测方法检测结果不稳定，且效率低下，难以适应工程需求的问题。所述方法包括：S1、获取坝体中不同坝段的历史监测数据和待检测数据，并根据历史监测数据确定窗口长度和检测阈值；S2、根据窗口长度和待检测数据从历史监测数据中提取出窗口序列；S3、根据窗口序列和检测阈值确定待检测数据是否为离群值；S4、当待检测数据为离群值时，获取待检测数据对应的同一时刻的相邻坝段的监测值；S5、根据同一时刻的相邻坝段的监测值确定待检测数据是否为粗差；S6、利用待检测数据更新窗口序列，并重复执行S3至S6。本发明用于粗差检测。

技术领域

本发明涉及一种坝体监测数据中粗差的检测方法，属于重力坝监测技术领域。

背景技术

重力坝变形监测数据包含了坝体变形的重要信息，对精确、可靠的监测数据进行相关分析，是了解、掌握坝体变形安全性态的重要工程措施。然而，在监测数据采集过程中，常会由于各种原因产生离群值，如：(1)大坝受到地震、风浪、滑坡等偶然荷载影响，导致坝体变形量产生突然变化；(2)坝体结构受损，导致坝体抗变形能力减弱，从而产生不符合一般规律的离群值；(3)数据采集、传输过程中，受仪器设备性能与工作状态，以及外界环境因素影响时，产生类似粗差的离群值。(1)和(2)原因产生的离群值，对于分析监控坝体安全至关重要；而(3)原因产生的粗差离群值是错值，若不剔除，则会对后续数据分析计算产生非常不良的影响。所以，粗差检测对于坝体安全监控及数据分析建模等计算具有重要意义。

目前，针对重力坝原位变形监测数据的粗差检测方法并不多，主要依靠专家经验进行识别，即依靠专家的知识和经验来识别数据中是否有粗差，从而剔除。这种方法过于依赖专家水平，检测结果不稳定，且效率低下，难以适应工程需求。而现有针对离群值的检测方法，如统计概率法、多尺度分解和数据挖掘等方法，仅能找出离群值，并不能确定离群值是否是粗差。因而现有的方法难以实现准确、快速的粗差剔除。

发明内容

本发明提供了一种坝体监测数据中粗差的检测方法，能够解决现有的粗差检测方法检测结果不稳定，且效率低下，难以适应工程需求的问题。

本发明提供了一种坝体监测数据中粗差的检测方法，所述方法包括：

S1、获取坝体中不同坝段的历史监测数据和待检测数据，并根据所述历史监测数据确定窗口长度和检测阈值；

S2、根据所述窗口长度和所述待检测数据从所述历史监测数据中提取出窗口序列；

S3、根据所述窗口序列和所述检测阈值确定所述待检测数据是否为离群值；

S4、当所述待检测数据为离群值时，获取所述待检测数据对应的同一时刻的相邻坝段的监测值；

S5、根据所述同一时刻的相邻坝段的监测值确定所述待检测数据是否为粗差；

S6、利用所述待检测数据更新所述窗口序列，并重复执行S3至S6。

可选的，所述S5具体为：

若所述待检测数据对应的同一时刻的相邻坝段的监测值全部为正常值，则确定所述待检测数据为粗差。

可选的，所述S1具体包括：

S11、获取坝体中不同坝段的历史监测数据和待检测数据，并计算所述历史监测数据的显著相关性结果；

S12、根据所述显著相关性结果确定窗口长度；

S13、根据所述窗口长度和所述历史监测数据确定检测阈值。

可选的，所述检测阈值包括最大阈值和最小阈值；

所述S13具体包括：