CN117010060A - 一种基于改进d-s证据理论的混凝土坝健康诊断方法及系统 - Google Patents

一种基于改进d-s证据理论的混凝土坝健康诊断方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及水利工程技术领域，具体涉及一种基于改进D‑S证据理论的混凝土坝健康诊断方法及系统，基于改进D‑S证据理论的混凝土坝健康诊断方法包括：构建定性、定量相结合的混凝土坝健康诊断指标体系；构建各个定量指标的正态云图获取指标的健康状态隶属度；针对定性指标，以专家评价对各个指标进行打分而获取云模型的数字参数，以浮动云获取定性指标的健康状态隶属度；将指标健康状态隶属度转化为基本概率赋值，基于证据间相似系数确定证据可信度，结合指标权重改进合成规则消除融合过程中的冲突性问题，利用改进的合成规则对优化后的证据体进行融合诊断确定混凝土坝的健康状态；本申请能够精确的诊断大坝健康状态。

Description

一种基于改进D-S证据理论的混凝土坝健康诊断方法及系统
技术领域
本发明涉及水利工程技术领域，尤其涉及一种基于改进D-S证据理论的混凝土坝健康诊断方法及系统。
背景技术
水库大坝的建立带来了巨大的效益，但同时也面临着一定的威胁，如果对大坝的健康问题不加以重视和防护，那么可能会给人类和社会造成难以估量的损失，水库大坝的健康状态不仅对国民经济和水资源调配有较大的影响，还威胁到了下游居民的生命安全，大坝的健康诊断和合理的诊断方法对预防大坝失事是非常有必要的。
目前，大坝的安全评价主要依托规范《水库大坝安全评价导则》，而评价往往是单方面的评价，如渗流、结构和变形等方面，对于大坝的综合评价显得不够全面，且诊断一般以监测资料分析为主，以单测点的监测值为主要依据，而监测可能会存在资料不完整，数据出现异常等问题，使诊断结果偏离实际；监测资料一般为定量指标，而大坝的定性指标如地质条件、设备条件和水库运行管理等对大坝健康也有一定的影响，在诊断过程考虑定性指标也是一个重要因素，将定量指标和定性指标融合后诊断，可以使诊断结果更加全面和可靠；现阶段的大坝健康诊断技术包括权重评价、模糊综合评价和灰色预测模型等，但是这些诊断方法缺乏对大坝不确定性和随机性的考虑，导致输出的大坝健康状态诊断结果并不精确。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于改进D-S证据理论的混凝土坝健康诊断方法及系统，将多源信息融合到大坝健康的诊断上，能够精确的诊断大坝健康状态。
为实现上述目的，第一方面，本发明提供了一种基于改进D-S证据理论的混凝土坝健康诊断方法，包括：
通过历史资料、现场调查，分析混凝土坝健康的影响因素，构建定性、定量相结合的混凝土坝健康诊断指标体系；
基于云模型理论，以正态云获取混凝土坝定量指标的数字参数，构建各个定量指标的正态云图获取指标的健康状态隶属度；
针对定性指标，以专家评价对各个指标进行打分而获取云模型的数字参数，以浮动云获取定性指标的健康状态隶属度；
将所述指标健康状态隶属度转化为基本概率赋值，基于证据间相似系数确定证据可信度，结合指标权重改进合成规则消除融合过程中的冲突性问题，利用改进的合成规则对优化后的证据体进行融合诊断确定混凝土坝的健康状态。
其中，所述通过历史资料、现场调查，分析混凝土坝健康的影响因素，构建定性、定量相结合的混凝土坝健康诊断指标体系的具体步骤包括：
划分混凝土坝五种健康状态，所述健康状态包括健康，亚健康，亚病态，病态，恶性病态；
分析大坝的健康影响因素；
结合工程实际和规范选定指标，所述指标包括定量指标和定性指标；
根据指标构建定性、定量相结合的混凝土坝健康诊断指标体系。
其中，所述基于云模型理论，以正态云获取混凝土坝定量指标的数字参数，构建各个定量指标的正态云图获取指标的健康状态隶属度的具体步骤包括：
基于云模型理论，结合工程给出各定量指标在健康状态下的区间界限值；
以区间界限值计算各定量指标在健康状态下的数字参数；
通过matalb编程绘制各定量指标的正态云图；
基于正太云图获得各个定量指标在健康状态下的隶属度。
其中，所述针对定性指标，以专家评价对各个指标进行打分而获取云模型的数字参数，以浮动云获取定性指标的健康状态隶属度的具体步骤包括：
以0到1为区间，邀请相关专家对定性指标进行打分；
根据打分结果计算数字参数，即期望、熵和超熵，并计算期望曲线；
将五种健康状态以0到1区间等分为5等份，并计算其数字参数绘制健康云图；
绘制浮动云和健康云图，将浮动云和各健康云的重叠面积等效为定性指标的健康状态隶属度。
第二方面，本发明还提供一种基于改进D-S证据理论的混凝土坝健康诊断系统，包括健康诊断体系模块、云模型隶属度模块、隶属度获取模块和融合诊断模块；所述健康诊断体系模块、所述云模型隶属度模块、所述隶属度获取模块和所述融合诊断模块依次连接；
所述健康诊断体系模块用于通过历史资料、现场调查，分析混凝土坝健康的影响因素，构建定性、定量相结合的混凝土坝健康诊断指标体系；
所述云模型隶属度模块用于基于云模型理论，以正态云获取混凝土坝定量指标的数字参数，构建各个定量指标的正态云图获取指标的健康状态隶属度；
所述隶属度获取模块用于针对定性指标，以专家评价对各个指标进行打分而获取云模型的数字参数，以浮动云获取定性指标的健康状态隶属度；
所述融合诊断模块用于将所述指标健康状态隶属度转化为基本概率赋值，基于证据间相似系数确定证据可信度，结合指标权重改进合成规则消除融合过程中的冲突性问题，利用改进的合成规则对优化后的证据体进行融合诊断确定混凝土坝的健康状态。
本发明的一种基于改进D-S证据理论的混凝土坝健康诊断方法及系统，通过分析混凝土坝健康的影响因素，构建定性、定量相结合的混凝土坝健康诊断指标体系，然后基于云模型理论，构建了各个指标正态云图获取指标的健康状态隶属度，针对定性指标，以专家评价对各个指标进行打分而获取云模型的数字参数，以浮动云获取了定性指标的健康状态隶属度，在此基础上，将云模型获取的指标健康状态隶属度转化为了基本概率赋值，基于证据间相似系数确定了证据可信度，结合指标权重改进合成规则以消除融合过程中的冲突性问题，利用改进的合成规则对优化后的证据体进行融合诊断确定了混凝土坝的健康状态；本申请将证据理论应用到大坝的健康诊断上，以健康状态为识别框架，诊断指标为证据体，通过融合算法将大坝各指标融合后诊断大坝的健康状态，既考虑了各指标对大坝的影响，又体现了指标之间的相互关系，可实现由多源信息融合到大坝健康的诊断，为大坝健康诊断提出了一套全面可靠的诊断方法，克服了混凝土坝健康诊断过程中原始指标置信度难以获取且数据类型可能不一致的问题，使得本申请能够精确的诊断大坝健康状态。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明的混凝土坝健康诊断指标体系示意图。
图2是本发明的基于改进D-S证据理论的混凝土坝健康诊断方法的流程图。
图3是本发明的通过历史资料、现场调查，分析混凝土坝健康的影响因素，构建定性、定量相结合的混凝土坝健康诊断指标体系的流程图。
图4是本发明的基于云模型理论，以正态云获取混凝土坝定量指标的数字参数，构建各个定量指标的正态云图获取指标的健康状态隶属度的流程图。
图5是本发明的针对定性指标，以专家评价对各个指标进行打分而获取云模型的数字参数，以浮动云获取定性指标的健康状态隶属度的流程图。
图6是本发明的一种基于改进D-S证据理论的混凝土坝健康诊断系统的结构示意图。
1-健康诊断体系模块、2-云模型隶属度模块、3-隶属度获取模块、4-融合诊断模块。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
请参阅图1～图6，第一方面，本发明提供一种基于改进D-S证据理论的混凝土坝健康诊断方法，包括：
S1通过历史资料、现场调查，分析混凝土坝健康的影响因素，构建定性、定量相结合的混凝土坝健康诊断指标体系；
具体步骤包括：
S11划分混凝土坝五种健康状态，所述健康状态包括健康，亚健康，亚病态，病态，恶性病态；
结合相关文献及规范资料，将诊断的健康等级划分为五等级，确定混凝土坝健康状态的识别框架U，识别框架由五种健康状态组成，即U＝{健康，亚健康，亚病态，病态，恶性病态}。
S12分析大坝的健康影响因素；
针对各个健康状态进行定性描述。
S13结合工程实际和规范选定指标，所述指标包括定量指标和定性指标；
结合实际的混凝土坝，将大坝健康划分为变形、渗流、环境量、工程质量、设备安全和运行管理六大指标，每个大指标向下细化指标。
S14根据指标构建定性、定量相结合的混凝土坝健康诊断指标体系；
根据指标构建条理清晰、层次分明的混凝土坝健康诊断指标体系如图1所示。
S2基于云模型理论，以正态云获取混凝土坝定量指标的数字参数，构建各个定量指标的正态云图获取指标的健康状态隶属度；
具体步骤包括：
S21基于云模型理论，结合工程给出各定量指标在健康状态下的区间界限值；
S22以区间界限值计算各定量指标在健康状态下的数字参数；
S23通过matalb编程绘制各定量指标的正态云图；
S24基于正太云图获得各个定量指标在健康状态下的隶属度；
S3针对定性指标，以专家评价对各个指标进行打分而获取云模型的数字参数，以浮动云获取定性指标的健康状态隶属度；
具体步骤包括：
S31以0到1为区间，邀请相关专家对定性指标进行打分；
S32根据打分结果计算数字参数，即期望、熵和超熵，并计算期望曲线；
S33将五种健康状态以0到1区间等分为5等份，并计算其数字参数绘制健康云图；
S34绘制浮动云和健康云图，将浮动云和各健康云的重叠面积等效为定性指标的健康状态隶属度；
邀请相关专家对每个层次的指标进行两两打分，得到各个层次的判断矩阵，基于判断矩阵，采用几何平均法求解各个矩阵的特征向量和特征值，利用式(1)～(2)求解矩阵是否满足一致性条件。
其中，wi、λmax、CI、CR、分别表示判断矩阵的特征向量值、最大特征值、一次性指标及一致性比例。
在此基础上，建立各个层次指标的原始判断矩阵，通过式(5)将矩阵标准化，得到各层次指标的标准化矩阵，然后利用式(6)～(8)计算各健康诊断指标的信息熵值和熵权，求解各指标的客观权值。基于各影响因素主、客观权重值的比较，确定组合权重的合理区间。
其中，ej、wj分别表示第j个指标的信息熵值和各个指标的熵权。
最后，构建并求解如式(9)～(12)的非线性优化模型，计算最优组合权重。
W＝(w1,w2,…,wn)T (10)
其中，bi为第i个指标的评价值；为第i个指标评价平均值；s2为综合评价的方差。
S4将所述指标健康状态隶属度转化为基本概率赋值，基于证据间相似系数确定证据可信度，结合指标权重改进合成规则消除融合过程中的冲突性问题，利用改进的合成规则对优化后的证据体进行融合诊断确定混凝土坝的健康状态；
系数主要由权重和可信度组成，可信度的计算见式(13)～式(16)。证据相似系数：
相似系数sij用来描述证据之间的相似程度，sij越大则证据间相似程度越大，反之则越小。sij的范围为[0,1]，sij＝1时，表示证据之间是完全相同的，sij＝0时，表示证据之间是完全冲突的。当证据数目为n时，可以构造相似矩阵S。
支持度通过相似系数计算得来：
可信度通过支持度计算得来：
融合系数考虑证据可信度和权重，本文认为权重与可信度同等重要，即：
xi＝0.5wi+0.5Crd(mi) (17)
将不确定度引入识别框架，将各指标的云模型隶属度转化为基本概率赋值。基于证据间的相似系数获取证据可信度Crd(mi)，并引入指标权重Crd(mi)构成指标融合系数，可信度和权重各占50％，改进后的合成规则如式(18)所示。通过改进的基本概率赋值和合成规则对大坝诊断指标融合诊断，实现二级指标到一级指标的融合和一级指标到大坝健康的融合，最后根据最大隶属度原则确定大坝的健康状态。
其中：M(Cj)：融合后的证据基本概率赋值，j为识别框架中的顺序；mi(Aj)：融合前的证据基本概率赋值，1≤i≤n，n为融合指标的个数。
本发明的一种基于改进D-S证据理论的混凝土坝健康诊断方法，通过分析混凝土坝健康的影响因素，构建定性、定量相结合的混凝土坝健康诊断指标体系，然后基于云模型理论，构建了各个指标正态云图获取指标的健康状态隶属度，针对定性指标，以专家评价对各个指标进行打分而获取云模型的数字参数，以浮动云获取了定性指标的健康状态隶属度，在此基础上，将云模型获取的指标健康状态隶属度转化为了基本概率赋值，基于证据间相似系数确定了证据可信度，结合指标权重改进合成规则以消除融合过程中的冲突性问题，利用改进的合成规则对优化后的证据体进行融合诊断确定了混凝土坝的健康状态；本申请将证据理论应用到大坝的健康诊断上，以健康状态为识别框架，诊断指标为证据体，通过融合算法将大坝各指标融合后诊断大坝的健康状态，既考虑了各指标对大坝的影响，又体现了指标之间的相互关系，可实现由多源信息融合到大坝健康的诊断，为大坝健康诊断提出了一套全面可靠的诊断方法，克服了混凝土坝健康诊断过程中原始指标置信度难以获取且数据类型可能不一致的问题，使得本申请能够精确的诊断大坝健康状态。
第二方面，本发明还提供一种基于改进D-S证据理论的混凝土坝健康诊断系统，包括健康诊断体系模块1、云模型隶属度模块2、隶属度获取模块3和融合诊断模块4；所述健康诊断体系模块1、所述云模型隶属度模块2、所述隶属度获取模块3和所述融合诊断模块4依次连接；
所述健康诊断体系模块1用于通过历史资料、现场调查，分析混凝土坝健康的影响因素，构建定性、定量相结合的混凝土坝健康诊断指标体系；
所述云模型隶属度模块2用于基于云模型理论，以正态云获取混凝土坝定量指标的数字参数，构建各个定量指标的正态云图获取指标的健康状态隶属度；
所述隶属度获取模块3用于针对定性指标，以专家评价对各个指标进行打分而获取云模型的数字参数，以浮动云获取定性指标的健康状态隶属度；
所述融合诊断模块4用于将所述指标健康状态隶属度转化为基本概率赋值，基于证据间相似系数确定证据可信度，结合指标权重改进合成规则消除融合过程中的冲突性问题，利用改进的合成规则对优化后的证据体进行融合诊断确定混凝土坝的健康状态。
本发明的一种基于改进D-S证据理论的混凝土坝健康诊断系统，通过将证据理论应用到大坝的健康诊断上，以健康状态为识别框架，诊断指标为证据体，通过融合算法将大坝各指标融合后诊断大坝的健康状态，既考虑了各指标对大坝的影响，又体现了指标之间的相互关系，可实现由多源信息融合到大坝健康的诊断，为大坝健康诊断提出了一套全面可靠的诊断方法，克服了混凝土坝健康诊断过程中原始指标置信度难以获取且数据类型可能不一致的问题，使得本申请能够精确的诊断大坝健康状态。
以上所揭露的仅为本发明一种较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分流程，并依本发明权利要求所作的等同变化，仍属于发明所涵盖的范围。

Claims (5)

1.一种基于改进D-S证据理论的混凝土坝健康诊断方法，其特征在于，包括：
通过历史资料、现场调查，分析混凝土坝健康的影响因素，构建定性、定量相结合的混凝土坝健康诊断指标体系；
基于云模型理论，以正态云获取混凝土坝定量指标的数字参数，构建各个定量指标的正态云图获取指标的健康状态隶属度；
针对定性指标，以专家评价对各个指标进行打分而获取云模型的数字参数，以浮动云获取定性指标的健康状态隶属度；
将所述指标健康状态隶属度转化为基本概率赋值，基于证据间相似系数确定证据可信度，结合指标权重改进合成规则消除融合过程中的冲突性问题，利用改进的合成规则对优化后的证据体进行融合诊断确定混凝土坝的健康状态。
2.如权利要求1所述的一种基于改进D-S证据理论的混凝土坝健康诊断方法，其特征在于，
所述通过历史资料、现场调查，分析混凝土坝健康的影响因素，构建定性、定量相结合的混凝土坝健康诊断指标体系的具体步骤包括：
划分混凝土坝五种健康状态，所述健康状态包括健康，亚健康，亚病态，病态，恶性病态；
分析大坝的健康影响因素；
结合工程实际和规范选定指标，所述指标包括定量指标和定性指标；
根据指标构建定性、定量相结合的混凝土坝健康诊断指标体系。
3.如权利要求2所述的一种基于改进D-S证据理论的混凝土坝健康诊断方法，其特征在于，
所述基于云模型理论，以正态云获取混凝土坝定量指标的数字参数，构建各个定量指标的正态云图获取指标的健康状态隶属度的具体步骤包括：
基于云模型理论，结合工程给出各定量指标在健康状态下的区间界限值；
以区间界限值计算各定量指标在健康状态下的数字参数；
通过matalb编程绘制各定量指标的正态云图；
基于正太云图获得各个定量指标在健康状态下的隶属度。
4.如权利要求3所述的一种基于改进D-S证据理论的混凝土坝健康诊断方法，其特征在于，
所述针对定性指标，以专家评价对各个指标进行打分而获取云模型的数字参数，以浮动云获取定性指标的健康状态隶属度的具体步骤包括：
以0到1为区间，邀请相关专家对定性指标进行打分；
根据打分结果计算数字参数，即期望、熵和超熵，并计算期望曲线；
将五种健康状态以0到1区间等分为5等份，并计算其数字参数绘制健康云图；
绘制浮动云和健康云图，将浮动云和各健康云的重叠面积等效为定性指标的健康状态隶属度。
5.一种基于改进D-S证据理论的混凝土坝健康诊断系统，采用如权利要求1-4任意一项所述的一种基于改进D-S证据理论的混凝土坝健康诊断方法，其特征在于，
包括健康诊断体系模块、云模型隶属度模块、隶属度获取模块和融合诊断模块；所述健康诊断体系模块、所述云模型隶属度模块、所述隶属度获取模块和所述融合诊断模块依次连接；
所述健康诊断体系模块用于通过历史资料、现场调查，分析混凝土坝健康的影响因素，构建定性、定量相结合的混凝土坝健康诊断指标体系；
所述云模型隶属度模块用于基于云模型理论，以正态云获取混凝土坝定量指标的数字参数，构建各个定量指标的正态云图获取指标的健康状态隶属度；
所述隶属度获取模块用于针对定性指标，以专家评价对各个指标进行打分而获取云模型的数字参数，以浮动云获取定性指标的健康状态隶属度；
所述融合诊断模块用于将所述指标健康状态隶属度转化为基本概率赋值，基于证据间相似系数确定证据可信度，结合指标权重改进合成规则消除融合过程中的冲突性问题，利用改进的合成规则对优化后的证据体进行融合诊断确定混凝土坝的健康状态。
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