【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及建筑物結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測領(lǐng)域，具體涉及一種用于從加速度計測得數(shù)據(jù)中準(zhǔn)確識別異常點的方法。
技術(shù)介紹
1、結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測可以確保建筑物、橋梁和設(shè)備的安全性、穩(wěn)定性和可靠性。通過實時監(jiān)測，可以及早發(fā)現(xiàn)潛在問題，提高結(jié)構(gòu)的安全水平，延長使用壽命，降低維護(hù)成本，并在緊急情況下提供即時數(shù)據(jù)以支持迅速而精確的應(yīng)急響應(yīng)。這項技術(shù)有助于優(yōu)化結(jié)構(gòu)的運行效率，提高整體工程和設(shè)備的效能。
2、加速度計是一種廣泛應(yīng)用于結(jié)構(gòu)工程領(lǐng)域的傳感器，用于測量結(jié)構(gòu)物體在空間中的加速度變化。通過監(jiān)測結(jié)構(gòu)體的加速度，可以獲取有關(guān)結(jié)構(gòu)物動態(tài)響應(yīng)的信息，包括振動等數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)對于評估結(jié)構(gòu)的健康狀態(tài)、檢測潛在問題以及進(jìn)行預(yù)防性維護(hù)具有重要意義。然而，在實際測量中測得的加速度計數(shù)據(jù)可能會包含一些異常值，可能由傳感器故障或者外部環(huán)境引起。這些異常值與真正的結(jié)構(gòu)相混淆，從而影響對結(jié)構(gòu)健康狀況的準(zhǔn)確判斷。因此，保留正常振動信號的同時又能準(zhǔn)確識別異常值對判斷建筑物結(jié)構(gòu)健康狀況尤為重要。
3、在實際監(jiān)測中，有效區(qū)分正常振動信號和異常信號仍存在困難。目前常采用閾值法來判斷是否為異常值，閾值法對于復(fù)雜環(huán)境中的結(jié)構(gòu)監(jiān)測來說，容易受到外部因素的干擾而誤判某些正常的響應(yīng)信號為異常信號。
4、傳統(tǒng)閾值法局限于單一的閾值，在確定最佳閾值時，通常需要進(jìn)行大量的試驗和分析，極易耗費時間和資源。此外，傳統(tǒng)閾值法識別異常點使用單一的固定閾值，對于如車輛荷載通過及自然振動等導(dǎo)致的正常的振動信號可能誤判為異常信號。而通過對閾值進(jìn)行進(jìn)一步分割，將數(shù)據(jù)分類，建立緩沖區(qū)進(jìn)行
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、本專利技術(shù)提供了一種用于建筑物結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測的異常點識別方法，能夠在復(fù)雜數(shù)據(jù)分布和多變環(huán)境下提高異常點的準(zhǔn)確識別能力。通過對閾值進(jìn)行進(jìn)一步分割，將數(shù)據(jù)分類，建立緩沖區(qū)進(jìn)行局部檢測，目的是探索一種從建筑物結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測數(shù)據(jù)中準(zhǔn)確識別出異常點的方法。
2、本專利技術(shù)提供基于建筑物結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測中加速度計的異常數(shù)據(jù)探測方法，包括以下步驟：
3、步驟1、數(shù)據(jù)預(yù)處理，包括對給定加速度數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析，計算平均值和標(biāo)準(zhǔn)差，并進(jìn)行中心化處理；
4、步驟2、基于閾值的潛在異常點探測，采用3倍標(biāo)準(zhǔn)差作為潛在異常點的閾值；
5、步驟3、基于潛在異常點，劃分孤立點與非孤立點；
6、步驟4、計算異常判決因子，基于異常判決因子進(jìn)行異常值探測。
7、優(yōu)選的，所述步驟1中，給定加速度數(shù)據(jù)計算平均值和標(biāo)準(zhǔn)差后的中心化處理，其原理如下所示：
8、
9、其中，x是原始數(shù)據(jù)，代表x的均值，y為中心化之后的數(shù)據(jù)。
10、優(yōu)選的，所述步驟2中，采用3倍標(biāo)準(zhǔn)差作為潛在異常點的閾值。將中心化后大于3倍標(biāo)準(zhǔn)差的數(shù)據(jù)篩選出來，作為潛在異常數(shù)據(jù)，用于后續(xù)的局部分析。
11、優(yōu)選的，所述步驟3中，通過利用潛在異常點鄰域窗口來對潛在異常點進(jìn)行劃分，若鄰域范圍內(nèi)沒有其他潛在異常值，則該點被劃分為孤立點，反之，為非孤立點。
12、優(yōu)選的，所述步驟4中，對孤立點和非孤立點進(jìn)行異常判別因子的計算，異常判別因子的計算包括孤立點的異常判別因子和非孤立點的異常判別因子，用于量化異常點相對于鄰域數(shù)據(jù)的顯著性，作為異常點判別的指標(biāo)。
13、優(yōu)選的，所述步驟4中，需要分別計算對孤立點和非孤立點的異常判別因子。其中，孤立點的異常判別因子是通過鄰域范圍內(nèi)的最大值與次最大值的相對比率確定，可用于判斷孤立點是否是由局部截斷引起。
14、孤立點異常判別因子計算規(guī)則如下：
15、
16、其中diso為孤立點的異常判別因子，yiso為孤立點的中心化值，ysec為閾值探測所采用的鄰域范圍內(nèi)中心化數(shù)據(jù)的次幅值最大值。
17、非孤立點的異常判別因子計算包括：對于正數(shù)的情況，定義為非孤立點的幅值與鄰域內(nèi)最小值的比值，對于負(fù)數(shù)的情況，定義為非孤立點的幅值與緩沖區(qū)內(nèi)最大值的比值。
18、非孤立點異常判決因子計算規(guī)則如下：
19、1)非孤立點鄰域的潛在異常點分布在均值兩側(cè)，則認(rèn)為其是結(jié)構(gòu)響應(yīng)(振動)引起，此時異常判別因子為：
20、dniso＝0
21、其中dniso為非孤立點的異常判別因子。
22、2)非孤立點為正數(shù)，則用其異常判別因子定義為非孤立點的幅值與緩沖區(qū)內(nèi)最小值的比值
23、
24、其中yniso為孤立點的中心化值，ymin為閾值探測所采用的緩沖區(qū)范圍內(nèi)中心化數(shù)據(jù)的最小值。
25、3)非孤立點為負(fù)數(shù)，則用其異常判別因子定義為非孤立點的幅值與緩沖區(qū)內(nèi)最大值的比值
26、
27、其中yniso為孤立點的中心化值，ymax為閾值探測所采用的緩沖區(qū)范圍內(nèi)中心化數(shù)據(jù)的最大值。
28、優(yōu)選的，所述步驟4中，對于計算得到的異常判別因子大于等于3的作為潛在異常點，采用剔除或者插值替代。
29、在專利技術(shù)中，首先，對原始加速度進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，計算了原始加速度數(shù)據(jù)的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差，用于中心化加速度數(shù)據(jù)。其次，使用3倍標(biāo)準(zhǔn)差作為潛在異常點的閾值，篩選出中心化后加速度大于3倍標(biāo)準(zhǔn)差的點作為潛在異常數(shù)據(jù)。然后，遍歷閾值法篩選出的潛在異常數(shù)據(jù)，通過利用潛在異常點鄰域窗口，對潛在異常點進(jìn)行孤立點與非孤立點劃分，并計算孤立點與非孤立點的異常判決因子。最后，進(jìn)行異常點探測。本專利技術(shù)能有效從潛在異常值中準(zhǔn)確探測出異常點。
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1.一種用于建筑物結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測的異常點識別方法，其特征在于包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用于建筑物結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測的異常點識別方法，其特征在于，所述步驟1中，給定加速度數(shù)據(jù)計算平均值和標(biāo)準(zhǔn)差后的中心化處理，其原理如下所示：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用于建筑物結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測的異常點識別方法，其特征在于，所述步驟2中，采用3倍標(biāo)準(zhǔn)差作為粗差閾值，將中心化后數(shù)據(jù)大于3倍標(biāo)準(zhǔn)差的數(shù)據(jù)篩選出來，作為潛在的異常值，用于后續(xù)的局部分析。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用于建筑物結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測的異常點識別方法，其特征在于，所述步驟3中，通過利用潛在異常點鄰域窗口來對潛在異常點進(jìn)行劃分。若鄰域范圍內(nèi)沒有其他潛在異常值，則該點被劃分為孤立點，反之，為非孤立點。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用于建筑物結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測的異常點識別方法，其特征在于，所述步驟4中，異常判別因子的計算包括孤立點的異常判別因子和非孤立點的異常判別因子，用于量化異常點相對于鄰域數(shù)據(jù)的顯著性，作為異常點判別的指標(biāo)。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用于建筑物結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測的異常點識別方法，其特
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用于建筑物結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測的異常點識別方法，其特征在于，所述步驟4中，對于計算得到的異常判別因子大于等于3的，視為異常點，采用剔除或者插值替代，以提高結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測數(shù)據(jù)的質(zhì)量。
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種用于建筑物結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測的異常點識別方法，其特征在于包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用于建筑物結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測的異常點識別方法，其特征在于，所述步驟1中，給定加速度數(shù)據(jù)計算平均值和標(biāo)準(zhǔn)差后的中心化處理，其原理如下所示：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用于建筑物結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測的異常點識別方法，其特征在于，所述步驟2中，采用3倍標(biāo)準(zhǔn)差作為粗差閾值，將中心化后數(shù)據(jù)大于3倍標(biāo)準(zhǔn)差的數(shù)據(jù)篩選出來，作為潛在的異常值，用于后續(xù)的局部分析。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用于建筑物結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測的異常點識別方法，其特征在于，所述步驟3中，通過利用潛在異常點鄰域窗口來對潛在異常點進(jìn)行劃分。若鄰域范圍內(nèi)沒有其他潛在異...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：沈楠，宋潔，徐敬海，
申請(專利權(quán))人：南京工業(yè)大學(xué)，
類型：發(fā)明
國別省市：
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