CN111680267A - 一种大坝安全监测数据异常的三段进阶式在线辨识方法 - Google Patents

一种大坝安全监测数据异常的三段进阶式在线辨识方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种大坝安全监测数据异常的三段进阶式在线辨识方法，包括以下步骤：1）数据异常识别，包括划分数据类型、构建数据识别模型簇、匹配数据类型和识别模型；2）测量误差消减，包括单次偶然误差消减和仪器故障排除；3）环境量变化诱发异变消减，包括消减环境量的数据序列构建、构建消减环境量的数据序列预警阈值和环境响应识别。本发明解决传统单一数据异常识别方法极易出现正常测值误判和异常测值漏判的问题，提高数据异常在线识别的精准度，同时实现偶然误差、监测仪器故障、环境量变化等诱发的非结构性异变和因结构性态恶化诱发的结构性异变的分类在线辨识。

Description

一种大坝安全监测数据异常的三段进阶式在线辨识方法
技术领域
本发明涉及大坝安全监测领域，特别是一种大坝安全监测数据异常的三段进阶式在线辨识方法。
背景技术
目前，大坝安全监测数据异常识别方法众多，包括拉伊特准则法、统计回归模型、突变理论、模糊聚类分析等。基于拉伊特准则的统计回归模型法因能综合反映环境量影响、计算便捷且编程难度小、可靠性较高等特点，在大坝安全监测数据异常在线辨识中最为常用。该方法通过对残差序列采用拉伊特准则设置异常预警阈值，对样本量大、服从正态分布、量值适中的数据序列，异常在线识别效果非常理想，但对大坝安全监测中常见的多点离群型、跳动型、震荡型等数据序列则极易出现明显的误判和漏判问题，异常识别可靠性差。采用拉伊特准则的前提是数据应服从正态分布，而台阶型、震荡型等数据序列的残差序列不服从正态分布，此时采用拉伊特准则设置预警阈值本身就是不合理的，再加上均值和标准差等统计估计量抗离群数据干扰的能力较差等问题，则极易出现异常值漏判问题。
受地震、施工、载荷等赋存环境大幅变化、坝与地基性态改变、监测设备短期测值异常等因素影响，大坝安全监测数据序列常出现单点离群、多点离群、台阶型、震荡型等多种序列特征，在大坝变形、渗流、应力等测值序列中均较为常见。监测数据的突变，可能是因为监测仪器故障、监测环境扰动或者其他客观因素引起的监测误差，也可能是库水位、降雨、地震等环境量变化引起大坝结构真实的变化响应，也可能是结构性态恶化的异变表征。传统方法无法在线识别数据异常的原因，无法分类辨识监测仪器故障、环境量变化等诱发的非结构性异变和因结构性态恶化诱发的结构性异变，多依靠人工对其异变诱因进行甄别，异常识别辨识度低，且，时效性差，不利于大坝安全性态实时监控和评估。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种大坝安全监测数据异常的三段进阶式在线辨识方法，降低数据异常在线识别的误判漏判率，实现结构性异变和非结构性异变的分类辨识，提高数据异常预警的可靠性和合理性。
为解决上述问题，本发明采用的技术方案是：
一种大坝安全监测数据异常的三段进阶式在线辨识方法，包括以下步骤：
步骤1：数据异常识别，包括：
1)划分数据类型，所述数据类型包括规律型、台阶型、震荡型、单点离群型、多点离群型等，并提供用户修改端口；
2)构建数据识别模型簇；模型簇提供端口允许用户根据工程实际情况补充或修改数据异常在线识别模型，包括一次差分的拉伊特准则、统计回归模型、稳健回归模型；
3)匹配数据类型和识别模型；对规律性、单点离群型、多点离群型数据类型匹配统计回归模型；对台阶型匹配一次差分的拉伊特准则；对震荡型数据则匹配稳健回归模型；
步骤2：测量误差消减，包括单次偶然误差消减和仪器故障排除；
1)单次偶然误差消减，具体包括：
远程复测；若数据异常在线识别出现异常测点，则自动触发启动异常测点的三次数据重新采集；
复测数据重新辨识与处理；若复测值经异常在线识别为正常测值，则判断其系单次偶然误差引发的突变，并以复测值的平均值替换原测值后存入数据库，否则进阶触发仪器故障排除；
2)仪器故障排除，具体包括：
2.1)匹配同类测点；按监测部位、监测断面、监测项目匹配同类测点；
2.2)空间插值分析；调用同类测点测值，采用克里金空间插值方法计算该异常测点的空间预测值，如下式：
Figure BDA0002518257880000031
式中：
Figure BDA0002518257880000032
为异常测点的空间预测值；zi为空间各同类测点实测值；n为同类测点个数；λi(i＝1,2,…,n)表示各测点的权重，其计算如下式：
Figure BDA0002518257880000033
式中：φ表示拉格朗日算子；γij(i,j＝1,2,…,n)表示两个已知测点i和j的半方差；γi0(i＝1,2,…,n)表示待测点0与已知测点i的半方差；
2.3)空间插值重新辨识与处理；若异常测点的空间插值经识别为正常测值，则判断其系仪器故障引发的突变，并驱动对应监测仪器的状态校核，否则进阶触发环境响应辨识；
步骤3：环境量变化诱发异变消减，包括：
1)消减环境量的数学序列构建；采用异常测点的统计回归模型或稳健回归模型提取各监测时点的时效分量F4[θ(t)]和常数项C，构建消减环境量的数据序列；
Y(t)＝F1[H(t)]+F2[T(t)]+F3[W(t)]+F4[θ(t)]+C
上式中：
Y(t)——大坝监测值在时间t的统计估计值；
C——常数项；
F1[H(t)]——大坝监测量的水压分量；
F2[T(t)]——大坝监测量的温度分量；
F3[W(t)]——大坝监测量的降雨分量；
F4[θ(t)]——大坝监测量的时效分量；
2)采用拉伊特准则构建异常测点消减环境量的数据序列预警阈值；
3)环境响应识别；提取异常测值消减环境量的时效分量和常数量，采用其消减环境量的数据序列预警阈值重新进行测值异常判别，若识别为正常，则判断异常数据系环境量突变诱发导致，否则判断为结构性异变。
进一步地，在步骤2中，任意两点的半方差函数γ(h)采用高斯模型构建，如下式：
Figure BDA0002518257880000041
其中，h为测点的距离，C0为块金值，C1为偏基台值，a为变程。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：解决了传统单一数据异常识别方法误判漏判率高，且不能在线辨识异变诱因的问题，实现了单次测量偶然误差、测量仪器故障、环境量突变、结构异变等诱发数据序列异变的分类辨识，提高了异常预警的科学性和可靠性。本发明应用于某流域库坝安全监测信息综合管理系统，2019年度，将93520测次的安全监测数据异常在线识别误判漏判率由2.99％降低至0.05％，已在线辨识采集系统偶然误差诱发非结构性异变98例，监测仪器故障诱发的非结构性异变5例，暴雨诱发的非结构性异变6例，经人工校核，辨识度达到100％，大幅提升了监测数据的可靠性。
附图说明
图1是大坝安全监测三段进阶式数据异常在线识别技术流程图。
图2是大坝安全监测数据异常识别流程图。
图3是大坝安全监测数据偶然误差消减流程图。
图4是大坝安全监测数据异常仪器故障排除流程图。
图5是大坝安全监测环境量变化诱发异变消减流程图
图6是某大坝量水堰测点测值历时过程线图。
图7是某大坝0+240断面垂直位移测点布置图。
图8是某大坝0+240断面CH12测点垂直位移历时过程线图。
图9是某大坝心墙渗压异常测点历时过程线及预警阈值图。
图10是某大坝心墙渗压异常测点消减环境量后的历时过程线及预警阈值图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
本发明采用三段进阶式方式实现大坝安全监测数据异常的在线分类辨识，即首先构建大坝安全监测数据异常识别模型簇，以单点时序变化特性在线识别测值异常突变，然后采用远程复测和时空特性分析消减偶然误差、设备故障等测量误差，再采用环境响应分析在线辨识因环境量变化诱发的突变，提高数据异常识别的可靠性，且实现偶然误差、仪器故障、环境量突变、大坝结构异变等不同诱因的监测数据异变分类辨识，其识别流程如图1所示，具体如下：
第一段：数据异常识别
数据异常识别的流程如图2所示，具体步骤为：
(1)划分数据类型。结合数据序列特点，可划分为规律型、台阶型、震荡型、单点离群型、多点离群型等不同类型，并提供用户修改端口。
(2)构建数据识别模型簇。模型簇提供端口允许用户根据工程实际情况补充或修改数据异常在线识别模型，包括一次差分的拉伊特准则、统计回归模型、稳健回归模型等；
(3)匹配数据类型和识别模型。综合考虑识别的精度和效率，对规律性、单点离群型、多点离群型等数据序列匹配统计回归模型；对台阶型可匹配一次差分的拉伊特准则；对震荡型数据则匹配稳健回归模型；
第二段：测量误差消减，包括单次偶然误差消减和仪器故障排除
(1)单次偶然误差消减，如图3所示，具体步骤为：
1)远程复测。若数据异常在线识别出现异常测点，则自动触发启动异常测点的三次数据重新采集。
2)复测数据重新辨识与处理。若复测值经异常在线识别为正常测值，则判断其系单次偶然误差引发的突变，并以复测值的平均值替换原测值后存入数据库，否则进阶触发仪器故障排除。
(2)仪器故障排除，如图4所示，具体步骤为：
1)匹配同类测点。按监测部位、监测断面、监测项目匹配同类测点，如大坝0+310断面的内观变形测点可视为同类测点，大坝0+310断面的心墙渗压测点可视为同类测点。
2)空间插值分析。同类、同部位的大坝安全监测测点测值具有明显的同步性和相关性。调用同类测点测值，采用克里金空间插值方法计算该异常测点的空间预测值，公式如式(1)：
Figure BDA0002518257880000061
式中：
Figure BDA0002518257880000062
为异常测点的空间预测值；zi为空间各同类测点实测值；n为同类测点个数；λi(i＝1,2,…,n)表示各测点的权重，其计算公式如式(2)：
Figure BDA0002518257880000071
式中：φ表示拉格朗日算子；γij(i,j＝1,2,…,n)表示两个已知测点i和j的半方差；γi0(i＝1,2,…,n)表示待测点0与已知测点i的半方差。任意两点的半方差函数γ(h)可采用球状模型、指数模型、高斯模型等构建，推荐采用高斯模型构建如式(3)：
Figure BDA0002518257880000072
其中，h为测点的距离，C0为块金值，C1为偏基台值，a为变程。
3)空间插值重新辨识与处理。若异常测点的空间预测值经识别为正常测值，则判断其系仪器故障引发的突变，并驱动对应监测仪器的状态校核，否则进阶触发环境响应辨识。
第三段：环境量变化诱发异变消减，如图5所示，具体步骤为：
1)消减环境量的数据序列构建。采用异常测点的统计回归模型或稳健回归模型(第一段已经构建)提取各监测时点的时效分量F4[θ(t)]和常数项C，构建消减环境量的数据序列。
Y(t)＝F1[H(t)]+F2[T(t)]+F3[W(t)]+F4[θ(t)]+C (4)
式中：Y(t)——大坝监测值在时间t的统计估计值；
C——常数项
F1[H(t)]——大坝监测量的水压分量；
F2[T(t)]——大坝监测量的温度分量；
F3[W(t)]——大坝监测量的降雨分量；
F4[θ(t)]——大坝监测量的时效分量。
2)采用构建异常测点消减环境量的数据序列预警阈值。采用拉伊特准则准则构建消减环境量的数据序列的预警阈值。
3)环境响应识别。提取异常测值消减环境量的时效分量和常数量，采用其消减环境量的数据预警阈值重新进行测值异常判别，若识别为正常，则判断异常数据系环境量突变诱发导致，否则判断为结构性异变。
下面通过一个具体实例验证本发明有益技术效果。
首先，数据异常识别，包括划分数据类型、构建数据识别模型簇、匹配数据类型和识别模型；
其次，测量误差消减，包括单次偶然误差消减和仪器故障排除；
1)单次偶然误差消减
某大坝量水堰测点于2019年1月3日早上8点测值29.64m3/d，经数据异常识别为异常，异常预警自动触发远程复测后三次采集的测值分别为9.43m3/d、9.50m3/d、9.50m3/d，由此系统判定该异变系自动化采集系统的偶然误差产生，属非结构异变，取复测值的平均值9.48m3/d来消减随机误差，如图6所示。
某大坝0+240断面内部垂直位移测点布置如图7所示。2019年8月4日，CH12测点出现异常预警，测值为2066mm，其历时过程线如图8；随即触发远程复测，于上午11点30分连续三次采集测值为2065mm、2066mm、2066mm，与第一次监测值一致，再次异常预警，因此排除监测仪器偶然误差，进阶启动仪器故障排除功能。
2)监测仪器故障辨识
在仪器故障辨识功能启动后，系统首先自动匹配CH12测点的同类型测点，为同断面CH1～CH16测点，其测值如表1。
表1 CH12测点的同类型测点当次实测值汇总表
测点 实测值 测点 实测值 测点 实测值 测点 实测值
CH1 1802 CH5 1902 CH9 2092 CH13 2173
CH2 1584 CH6 1910 CH10 1865 CH14 2158
CH3 1510 CH7 1991 CH11 1850 CH15 1847
CH4 1454 CH8 2363 CH12 / CH16 1396
对数据进行趋势量剔除后，采用式(3)构建半方差函数，拟合模型参数如式(5)：
Figure BDA0002518257880000091
由此，获得各空间测点之间的半方差如表4。
表4 同类型测点之间的半方差计算汇总表
590.7 591.2 595.2 614.9 615.3 617.2 625.1 649.1 677.5 641.6 643.7 667.1 683.0 695.0 702.3
591.2 590.7 592.7 609.2 614.3 615.3 621.5 643.8 673.0 640.1 641.6 663.2 679.5 692.6 700.9
595.2 592.7 590.7 599.7 614.6 614.1 616.3 633.8 663.3 638.7 639.1 655.6 672.1 687.1 697.6
614.9 609.2 599.7 590.7 625.6 622.0 615.6 617.8 640.8 643.7 641.6 642.7 655.6 672.1 687.1
615.3 614.3 614.6 625.6 590.7 591.2 597.0 622.8 659.7 598.9 600.7 632.0 658.2 680.3 694.8
617.2 615.3 614.1 622.0 591.2 590.7 594.0 616.6 653.6 598.1 598.9 626.0 652.3 675.7 692.1
625.1 621.5 616.3 615.6 597.0 594.0 590.7 602.8 636.8 600.4 598.8 612.3 636.4 662.4 683.2
649.1 643.8 633.8 617.8 622.8 616.6 602.8 590.7 606.2 620.3 615.1 598.3 609.1 632.0 658.2
677.5 673.0 663.3 640.8 659.7 653.6 636.8 606.2 590.7 654.9 648.8 609.7 598.3 603.8 623.5
641.6 640.1 638.7 643.7 598.9 598.1 600.4 620.3 654.9 590.7 591.2 618.3 646.2 671.8 689.9
643.7 641.6 639.1 641.6 600.7 598.9 598.8 615.1 648.8 591.2 590.7 612.4 639.7 666.4 686.4
667.1 663.2 655.6 642.7 632.0 626.0 612.3 598.3 609.7 618.3 612.4 590.7 599.7 622.8 650.9
683.0 679.5 672.1 655.6 658.2 652.3 636.4 609.1 598.3 646.2 639.7 599.7 590.7 599.7 622.8
695.0 692.6 687.1 672.1 680.3 675.7 662.4 632.0 603.8 671.8 666.4 622.8 599.7 590.7 599.7
702.3 700.9 697.6 687.1 694.8 692.1 683.2 658.2 623.5 689.9 686.4 650.9 622.8 599.7 590.7
CH12测点与其余空间测点的半方差如表3：
表3 H12测点与各同类型测点的半方差计算汇总表
γ<sub>0，1</sub> γ<sub>0,2</sub> γ<sub>0,3</sub> γ<sub>0,4</sub> γ<sub>0,5</sub> γ<sub>0,6</sub> γ<sub>0,7</sub> γ<sub>0,8</sub>
683.30 680.93 677.33 675.48 642.83 640.06 636.09 641.69
γ<sub>0,9</sub> γ<sub>0,10</sub> γ<sub>0,11</sub> γ<sub>0,12</sub> γ<sub>0,13</sub> γ<sub>0,14</sub> γ<sub>0,15</sub>
664.09 634.20 632.20 638.28 655.88 677.49 698.00
将各半方差代入式(2)，计算权重系数如表4：
表4 权重系数计算成果汇总表
λ<sub>1</sub> 0 λ<sub>9</sub> -0.00153
λ<sub>2</sub> -0.02674 λ<sub>10</sub> 0.21695
λ<sub>3</sub> -0.04417 λ<sub>11</sub> 0.20935
λ<sub>4</sub> -0.07968 λ<sub>12</sub> 0.1472
λ<sub>5</sub> 0.13389 λ<sub>13</sub> 0.09909
λ<sub>6</sub> 0.12642 λ<sub>14</sub> 0.0489
λ<sub>7</sub> 0.10639 λ<sub>15</sub> 0.0489
λ<sub>8</sub> 0.06218
应用各同类测点的实测测值和权重，采用式(1)计算CH12测点的空间预测值为：
Figure BDA0002518257880000101
将空间预测值重新进行数据异常识别，识别结果为正常，由此判断该异变系由监测仪器故障引发。
最后，环境量变化诱发异变消减
某大坝心墙渗压计P11测点2018年11月29日测值经第一段数据异常识别为异常，经第二段测量误差消减后仍为异常，触发启动环境量变化诱发异变消减。该测点测值历时过程线如图9所示，其统计回归模型构建如式(6)，经计算其模型参数如表5。
Figure BDA0002518257880000111
式中，Hu为观测日上游水深；Hu1-3为前1至3天内的上游平均水深；Hu4-9为前4至9天内的上游平均水深；依此类推；T为当日气温；T1-3为前1至3天内日平均气温；T4-9为前1至3天内日平均气温依此类推；t为从投运算起至观测日的累计天数。
表5 某大坝心墙渗压计P11测点统计回归参数表
Figure BDA0002518257880000112
表6 某大坝防渗墙渗压计P11测点2016年11月29日测值突变模拟分析表
测值 预警阈值 预警结果
实测值 855.520 [762.78，842.98] 异常
消减环境量后的实测值 74.94 [68.10，84.80] 正常
由此其消减环境量的数据序列如图10所示，根据预警阈值，其预警成果对比如表6。由此判断其为环境量突变诱发的数据异常。

Claims (2)

1.一种大坝安全监测数据异常的三段进阶式在线辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：数据异常识别，包括：
1)划分数据类型，所述数据类型包括规律型、台阶型、震荡型、单点离群型、多点离群型，并提供用户修改端口；
2)构建数据识别模型簇；模型簇提供端口允许用户根据工程实际情况补充或修改数据异常在线识别模型，包括一次差分的拉伊特准则、统计回归模型、稳健回归模型；
3)匹配数据类型和识别模型；对规律性、单点离群型、多点离群型数据类型匹配统计回归模型；对台阶型匹配一次差分的拉伊特准则；对震荡型数据则匹配稳健回归模型；
步骤2：测量误差消减，包括单次偶然误差消减和仪器故障排除；
1)单次偶然误差消减，具体包括：
远程复测；若数据异常在线识别出现异常测点，则自动触发启动异常测点的三次数据重新采集；
复测数据重新辨识与处理；若复测值经异常在线识别为正常测值，则判断其系单次偶然误差引发的突变，并以复测值的平均值替换原测值后存入数据库，否则进阶触发仪器故障排除；
2)仪器故障排除，具体包括：
2.1)匹配同类测点；按监测部位、监测断面、监测项目匹配同类测点；
2.2)空间插值分析；调用同类测点测值，采用克里金空间插值方法计算该异常测点的空间预测值，如下式：
Figure FDA0002518257870000011
式中：
Figure FDA0002518257870000021
为异常测点的空间预测值；zi为空间各同类测点实测值；n为同类测点个数；λi(i＝1,2,…,n)表示各测点的权重，其计算如下式：
Figure FDA0002518257870000022
式中：φ表示拉格朗日算子；γij(i,j＝1,2,…,n)表示两个已知测点i和j的半方差；γi0(i＝1,2,…,n)表示待测点0与已知测点i的半方差；任意两点的半方差函数γ(h)采用球状模型、指数模型、高斯模型构建；
2.3)空间插值重新辨识与处理；若异常测点的空间预测值经识别为正常测值，则判断其系仪器故障引发的突变，并驱动对应监测仪器的状态校核，否则进阶触发环境响应辨识；
步骤3：环境量变化诱发异变消减，包括：
1)消减环境量的数据序列构建；采用异常测点的统计回归模型或稳健回归模型提取各监测时点的时效分量F4[θ(t)]和常数项C，构建消减环境量的数据序列；
Y(t)＝F1[H(t)]+F2[T(t)]+F3[W(t)]+F4[θ(t)]+C
上式中：
Y(t)——大坝监测值在时间t的统计估计值；
C——常数项；
F1[H(t)]——大坝监测量的水压分量；
F2[T(t)]——大坝监测量的温度分量；
F3[W(t)]——大坝监测量的降雨分量；
F4[θ(t)]——大坝监测量的时效分量；
2)采用拉伊特准则准则构建消减环境量的数据类型的预警阈值；
3)环境响应识别；提取异常测值消减环境量的时效分量和常数量，采用其消减环境量的数据预警阈值重新进行测值异常判别，若识别为正常，则判断异常数据系环境量突变诱发导致，否则判断为结构性异变。
2.根据权利要求1所述的一种大坝安全监测数据异常的三段进阶式在线辨识方法，其特征在于，在步骤2中，任意两点的半方差函数γ(h)采用高斯模型构建，如下式：
Figure FDA0002518257870000031
其中，h为测点的距离，C0为块金值，C1为偏基台值，a为变程。
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