[发明专利]桥梁健康监测故障数据修复方法及系统

说明书

本发明公开了一种桥梁健康监测故障数据修复的方法，涉及数据处理技术领域，包括判断原始数据的缺失数据类型；根据判断的原始数据对单点缺失数据进行修复；根据修复的单点缺失数据对连续点缺失数据进行修复。采用相邻点检测法判断原始数据的缺失数据类型；采用插值法对单点缺失数据进行修复，采用时间序列法对连续点缺失数据进行修复。本发明还公开了一种桥梁健康监测故障数据修复的系统。本发明基于小样本的原始监测故障数据实现对缺失数据进行修复，修复速度快。

技术领域

本发明涉及桥梁健康监测数据修复技术领域，具体涉及一种桥梁健康监测故障数据修复方法及系统。

背景技术

目前，结构安全的评价几乎都是基于完备数据集，就目前常用的几种处理缺失数据的办法中，直接删除法是最常用的一种方法，即直接将出现缺失数据的相关信息删除。这样做的结果是使得处理后的数据均为真实的数据，但也会使得一些有价值的信息被忽略，从而造成极大的浪费。而桥梁健康监测系统采集的数据不完备对最终健康评价系统的结果产生很大的影响，轻则使得评估结果与实际状态存在着偏差，重则导致误报警现象的产生，使得评估结果与实际状态完全相反。所以在桥梁健康监测系统中考虑不完整数据的存在，并积极采取措施进行弥补修复具有很大的实际应用价值。

现有常用的缺失数据的修复方法中大多建立在大样本的基础上，如EM(Expectation Maximization)算法以及回归分析等。虽然有研究者利用这些方法在一些领域实现了缺失数据的修复，并且有些方法还达到了很好的效果，但是这些方法中的数据大小往往要达到100M以上。在实际情况中无法保证庞大的历史数据的完整性，利用庞大的历史数据进行修复，费时又费力。

发明内容

针对现有技术中存在的缺陷，本发明的目的在于提供一种桥梁健康监测故障数据修复方法及系统，其基于小样本的原始监测故障数据实现对缺失数据的修复，修复速度快。

为达到以上目的，本发明桥梁健康监测故障数据修复的方法，包括以下步骤：

在采集桥梁健康监测故障数据的过程中，将缺失数据赋予空值；

判定缺失数据的类型为单点缺失时，则根据缺失数据前后的多个无缺失数据，采用插值法修复单点缺失类型的数据；

判定缺失数据的类型为连续点缺失时，则根据一段无缺失数据，采用时间序列预测法修复连续点缺失类型的数据。

在上述方案的基础上，所述判定缺失数据的类型为单点缺失，包括以下步骤：若某一缺失数据的相邻数据均为无缺失数据，则判定该缺失数据的类型为单点缺失。

在上述方案的基础上，所述判定缺失数据的类型为连续点缺失，包括以下步骤：若连续的多个数据均为缺失数据，则判定这些连续的多个数据的类型为连续点缺失。

在上述方案的基础上，先对单点缺失类型的数据进行修复，再对连续点缺失类型的数据进行修复。

在上述方案的基础上，所述采用时间序列预测法修复连续点缺失类型的数据，包括以下步骤：

在单点缺失类型的数据进行修复后的桥梁健康监测故障数据中，选取一段无缺失数据，作为训练数据序列；

根据训练数据序列建立SARIMA模型，进行前向预测，得到从训练数据序列开始往后的连续点缺失类型的数据的预测值，并用预测值替换相应的空值，得到部分完整数据序列；

根据部分完整数据序列再次建立SARIMA模型，进行后向预测，得到训练数据序列开始往前的连续点缺失类型的数据的预测值，并用预测值替换相应的空值，得到完整数据序列。

本发明的目的在于还提供一种桥梁健康监测故障数据修复系统，包括：

采集单元，其用于：在采集桥梁健康监测故障数据的过程中，将缺失数据赋予空值；