[发明专利]一种基于多重小波的桥梁监测数据异常情况识别方法

摘要

本发明公开了一种基于多重小波的桥梁监测数据异常情况识别方法，包括：1)截取一段桥梁监测数据为待分析原始信号S；2)原始信号S分解到第n层的信号SAn；3)设置信号SAn为信号P，小波对P进行m层分解，得到分解后的第1层信号PD1；4)：取PD1的绝对值为特征信号Q，小波对Q进行j层分解，得到分解后的第j层低频子带信号QAj；QAj的绝对值大小表征原始信号S的变异程度；5)当t时刻的|QAj|＞k时，说明原始信号S在t时刻出现异常。本发明通过对桥梁监测海量数据分析，采用多重小波技术从含有噪声的原始监测信号中提取出反映桥梁运营状态的有用信号，通过判断该有用信号是否超限来确定桥梁运营状态是否发生改变，达到识别桥梁监测数据异常情况的目的。

主权项

一种基于多重小波的桥梁监测数据异常情况识别方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1)截取一段时间内某一个测点某一种类型的桥梁监测数据为待分析原始信号S；步骤2)第一重小波处理：采用Daubechies小波对原始信号S进行多尺度分解；原始信号S被分解为低频部分SA1和高频部分SD1，其中SA1又再次被分为第2层低频部分SA2和第2层高频部分SD2，以此类推；原始信号S分解到第n层的低频子带信号SAn表征原始信号S的低频趋势信息；步骤3)第二重小波处理：设置信号SAn为信号P，采用Daubechies小波对信号P进行m层分解，得到分解后的第1层高频子带信号PD1；步骤4)第三重小波处理：取PD1的绝对值为特征信号Q，采用Daubechies小波对特征信号Q进行j层分解，得到分解后的第j层低频子带信号QAj；QAj的绝对值大小表征原始信号S的变异程度；步骤5)当t时刻的|QAj|＞k时，说明原始信号S在t时刻出现异常。