CN117633696A - 一种基于bim模型的水利工程施工监测方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于BIM模型的水利工程施工监测方法及系统，包括：采集振动传感器的施工振动数据序列；根据不同施工振动数据的分布差异，得到局部振动波动程度；根据局部振动波动程度以及对应施工分量点段中施工振动数据的变化情况，得到施工分量独立程度；将施工分量点段划分为若干IMF分量点段；根据不同IMF分量点段得到相对振动差异因子；根据相对振动差异因子得到孤立异常权重；根据孤立异常权重得到异常程度；根据异常程度、IMF分量以及残差项，对施工振动数据进行去噪。本发明提高了对施工振动数据的去噪效果，提高了水利工程施工监测的效率。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于BIM模型的水利工程施工监测方法及系统。
背景技术
水利工程在施工过程中存在一定的施工风险，现有方法通常使用集成的BIM技术与现场监测技术对水利工程施工过程进行实时监控和管理；其中施工现场的振动水平是衡量施工风险的重要指标之一，但实际采集的振动数据会因水利工程施工环境的影响以及器械的干扰产生噪声，为了更好地进行施工监测，需要对振动数据进行去噪处理。
现有方法通常利用EMD分解算法对振动数据进行分解，利用固定阈值进行小波去噪，但由于水利工程在施工过程中会存在的不同情况的施工状态，会产生不同频率的波动，导致EMD分解后噪声会混淆在较多不同的分量中，使传统利用固定阈值无法有效地进行去噪。
发明内容
本发明提供一种基于BIM模型的水利工程施工监测方法及系统，以解决现有的问题：水利工程在施工过程中会存在的不同情况的施工状态，会产生不同频率的波动，导致EMD分解后噪声会混淆在较多不同的分量中，使传统利用固定阈值的方法无法有效地进行去噪。
本发明的一种基于BIM模型的水利工程施工监测方法及系统采用如下技术方案：
本发明一个实施例提供了一种基于BIM模型的水利工程施工监测方法，该方法包括以下步骤：
采集若干振动传感器的施工振动数据序列以及任意两个振动传感器之间的距离，所述施工振动数据序列包含多个施工振动数据，每个施工振动数据对应一个采集时刻；
对施工振动数据序列进行EMD分解得到若干IMF分量以及残差项；根据不同IMF分量在施工振动数据序列中对应数据段的长度以及采集时刻，对施工振动数据序列进行划分，得到若干水利工程参考点段，所述水利工程参考点段中包含多个施工振动点；根据水利工程参考点段中每个施工振动点两侧施工振动点的分布差异，得到每个施工振动点的局部振动波动程度；对于任意一个施工振动数据序列的任意一个IMF分量，将IMF分量上多个施工振动点所构成的序列记为IMF分量的施工分量点段，根据不同施工振动点的局部振动波动程度以及不同施工分量点段中施工振动数据的变化情况，得到每个施工分量点段的施工分量独立程度；
将施工分量点段划分为若干IMF分量点段；根据不同IMF分量点段之间施工振动点的振动变化差异情况以及局部振动波动程度，得到每个IMF分量点段的相对振动差异因子；根据不同振动传感器之间的距离、不同施工分量点段的施工分量独立程度之间的差异情况以及不同IMF分量点段之间相对振动差异因子的差异情况，得到若干孤立异常权重；根据孤立异常权重、相对振动差异因子以及不同水利工程参考点段中所有施工振动点的波动情况，得到每个施工振动点的异常程度；
根据异常程度、IMF分量以及残差项，对施工振动数据进行去噪，将去噪合并后的施工振动数据序列存入数据库中进行监测。
优选的，所述根据不同IMF分量在施工振动数据序列中对应数据段的长度以及采集时刻，对施工振动数据序列进行划分，得到若干水利工程参考点段，包括的具体方法为：
对于任意一个施工振动数据序列的任意一个IMF分量，将IMF分量在施工振动数据序列中对应数据段的长度，记为IMF分量的分量周期长度；获取所有IMF分量的分量周期长度；将所有IMF分量的分量周期长度的最小公倍数记为水利工程参考范围值；
以采集时刻为横轴，采集时刻对应的施工振动数据为纵轴，构建二维坐标系；将施工振动数据序列输入二维坐标系中获取若干施工振动点；将所有施工振动点构成的序列记为施工振动点序列；对于任意一个施工振动点，将施工振动点前个施工振动点与施工振动点后/>个施工振动点共同构成的数据点段记为施工振动点的水利工程参考点段；/>表示向上取整。
优选的，所述根据水利工程参考点段中每个施工振动点两侧施工振动点的分布差异，得到每个施工振动点的局部振动波动程度，包括的具体方法为：
对于任意一个施工振动数据序列中任意一个施工振动点的水利工程参考点段，利用差分法获取水利工程参考点段中所有的极值点；对于任意一个极值点，在水利工程参考点段中，将与该极值点左侧的欧式距离最小的极值点记为该极值点的一个水利参考极值点，将与该极值点右侧的欧式距离最小的极值点记为该极值点的一个水利参考极值点，将该极值点与所有水利参考极值点的欧式距离的均值记为该极值点的局部监测振动参考值；获取所有极值点的局部监测振动参考值；
式中，表示施工振动点的局部振动波动程度；/>表示施工振动点的水利工程参考点段中所有极值点的数量；/>表示第/>个极值点的局部监测振动参考值；/>表示所有极值点的局部监测振动参考值的均值；/>表示第/>个极值点的施工振动数据；/>表示施工振动点的水利工程参考点段中所有施工振动点的施工振动数据的均值；/>表示预设的超参数；/>表示第/>个极值点的施工振动数据。
优选的，所述根据不同施工振动点的局部振动波动程度以及不同施工分量点段中施工振动数据的变化情况，得到每个施工分量点段的施工分量独立程度，包括的具体方法为：
表示任意一个施工分量点段的施工分量独立程度；/>表示施工分量点段中所有施工振动点的数量；/>表示在施工分量点段中第/>个施工振动点的水利工程参考点段内，所有施工振动点的施工振动数据的标准差；/>表示在施工分量点段中所有施工振动点的水利工程参考点段内，所有施工振动点的施工振动数据的标准差的均值；/>表示第/>个施工振动点的局部振动波动程度；/>表示softmax归一化函数。
优选的，所述将施工分量点段划分为若干IMF分量点段，包括的具体方法为：
预设一个数据点段数量，对于任意一个IMF分量的施工分量点段，将施工分量点段均分为/>个数据点段，并将每个数据点段记为IMF分量的一个IMF分量点段。
优选的，所述根据不同IMF分量点段之间施工振动点的振动变化差异情况以及局部振动波动程度，得到每个IMF分量点段的相对振动差异因子，包括的具体方法为：
对于任意一个IMF分量点段，将IMF分量点段中所有施工振动点的施工振动数据的标准差记为IMF分量点段的振动强度因子，获取所有IMF分量点段的振动强度因子，将所有IMF分量点段的振动强度因子进行线性归一化，将归一化后的每个振动强度因子记为振动强度程度；
将任意一个IMF分量点段记为目标IMF分量点段；
式中，表示目标IMF分量点段的相对振动差异因子；/>表示目标IMF分量点段中所有施工振动点的局部振动波动程度的均值；/>表示除目标IMF分量点段以外的所有IMF分量点段的数量；/>表示目标IMF分量点段的振动强度程度；/>表示第/>个IMF分量点段的振动强度程度；/>表示第/>个IMF分量点段中所有施工振动点的局部振动波动程度的均值；表示softmax归一化函数；/>表示取绝对值。
优选的，所述根据不同振动传感器之间的距离、不同施工分量点段的施工分量独立程度之间的差异情况以及不同IMF分量点段之间相对振动差异因子的差异情况，得到若干孤立异常权重，包括的具体方法为：
将每个IMF分量进行Hilbert变换得到每个IMF分量的频率；
式中，表示第/>个施工振动点序列对于第/>个施工振动点序列上第/>个施工振动点的孤立异常权重；/>表示第/>个施工振动点序列中第/>个施工振动点对应IMF分量的施工分量独立程度；/>表示第/>个施工振动点序列中第/>个施工振动点对应IMF分量点段的相对振动差异因子；/>表示第/>个施工振动点序列中第/>个施工振动点对应IMF分量的频率；/>表示第/>个施工振动点序列中第/>个施工振动点对应IMF分量的频率；/>表示第/>个施工振动点序列与第/>个施工振动点序列对应的振动传感器之间的距离；表示以自然常数为底的指数函数；/>表示取绝对值；/>表示softmax归一化函数。
优选的，所述根据孤立异常权重、相对振动差异因子以及不同水利工程参考点段中所有施工振动点的波动情况，得到每个施工振动点的异常程度，包括的具体方法为：
表示第/>个施工振动点序列上第/>个施工振动点的异常程度；/>表示第/>个施工振动点序列上第/>个施工振动点对应IMF分量点段的相对振动差异因子；/>表示除第/>个施工振动点序列以外所有施工振动点序列的数量；/>表示在第/>个施工振动点序列上第/>个施工振动点的水利工程参考点段内，所有施工振动点的施工振动数据的标准差；表示在除第/>个施工振动点序列以外的第/>个施工振动点序列上第/>个施工振动点的水利工程参考点段内，所有施工振动点的施工振动数据的标准差；/>表示第/>个施工振动点序列对于第/>个施工振动点序列上第/>个施工振动点的孤立异常权重；/>表示取绝对值。
优选的，所述根据异常程度、IMF分量以及残差项，对施工振动数据进行去噪，将去噪合并后的施工振动数据序列存入数据库中进行监测，包括的具体方法为：
对于任意一个IMF分量点段，将IMF分量点段中所有施工振动点的异常程度的均值记为IMF分量点段的小波阈值，获取所有IMF分量点段的小波阈值；根据每个IMF分量点段的小波阈值，利用小波阈值去噪法对IMF分量进行去噪，得到去噪后的IMF分量；将所有去噪后的IMF分量以及对应的残差项，利用EMD分解算法得到去噪合并后的施工振动数据序列。
本发明还提出了一种基于BIM模型的水利工程施工监测系统，包括存储器和处理器，所述处理器执行所述存储器存储的计算机程序，以实现上述的一种基于BIM模型的水利工程施工监测方法的步骤。
本发明的技术方案的有益效果是：采集振动传感器的施工振动数据序列；根据不同施工振动数据的分布差异，得到局部振动波动程度；根据局部振动波动程度以及对应施工分量点段中施工振动数据的变化情况，得到施工分量独立程度；将施工分量点段划分为若干IMF分量点段；根据不同IMF分量点段之间的振动变化差异情况以及局部振动波动程度，得到相对振动差异因子；根据相对振动差异因子得到孤立异常权重；根据孤立异常权重得到异常程度；根据异常程度、IMF分量以及残差项，对施工振动数据进行去噪；本发明的局部振动波动程度反映了地面与机械振动的强烈程度，施工分量独立程度反映了施工分量点段所含的信息属于一个器械一个完整施工阶段的内容的可能性，孤立异常权重反映了不同施工振动点序列之间同一个采集时刻的振动数据的相似情况；本发明结合不同环境下不同位置之间振动情况的影响关系，使小波阈值的确定更加自适应，提高了对施工振动数据的去噪效果，在BIM模型基础上，提高了水利工程施工监测的效率。
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为本发明的一种基于BIM模型的水利工程施工监测方法的步骤流程图。
具体实施方式
为了更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的一种基于BIM模型的水利工程施工监测方法及系统，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构或特点可由任何合适形式组合。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。
下面结合附图具体的说明本发明所提供的一种基于BIM模型的水利工程施工监测方法及系统的具体方案。
请参阅图1，其示出了本发明一个实施例提供的一种基于BIM模型的水利工程施工监测方法的步骤流程图，该方法包括以下步骤：
步骤S001：采集若干振动传感器的施工振动数据序列以及任意两个振动传感器之间的距离。
需要说明的是，现有方法通常利用EMD分解算法对振动数据进行分解，利用固定阈值进行小波去噪，但由于水利工程在施工过程中会存在的不同情况的施工状态，会产生不同频率的波动，导致EMD分解后噪声会混淆在较多不同的分量中，使传统利用固定阈值的方法无法有效地进行去噪。
具体的，首先需要采集施工振动数据序列，具体过程为：将50个振动传感器均匀安装在水利工程的施工场景中，测量任意两个振动传感器之间的距离，然后每隔5秒为一个采集时刻，采集一次每个振动传感器的振动数据，共采集5分钟；获取每个振动传感器的所有振动数据。以任意一个振动传感器为例，将该振动传感器的所有振动数据按照采集时刻从小到大的顺序进行排列，将排列后的序列记为施工振动数据序列。获取所有振动传感器的施工振动数据序列。另外需要说明的是，本实施例不对振动传感器的数量、采集时刻以及采集总时长进行具体限定，其中振动传感器的数量、采集时刻以及采集总时长可根据具体实施情况而定。
至此，通过上述方法得到所有施工振动数据序列以及任意两个振动传感器之间的距离。
步骤S002：根据不同IMF分量在施工振动数据序列中对应数据段的长度以及采集时刻，对施工振动数据序列进行划分，得到若干水利工程参考点段；根据水利工程参考点段中每个施工振动点两侧施工振动点的分布差异，得到每个施工振动点的局部振动波动程度；根据不同施工振动点的局部振动波动程度以及不同施工分量点段中施工振动数据的变化情况，得到每个施工分量点段的施工分量独立程度。
需要说明的是，在实际的水利施工环境中，将处于不同位置处的传感器会因周围的施工器械的振动频率不同，存在不同程度的振动差异；同时由于振动存在传播性，不同位置处的振动会向其他位置进行向外传播，所以不同位置处的振动情况与其他位置处的振动情况存在一定的关联性。在不考虑噪声干扰的情况下，经EMD（Empirical ModeDecomposition）算法分解后获取的若干IMF分量，不同的IMF分量受到其他位置振动情况的影响不同，会存在部分IMF分量与对应位置上器械振动的影响关系较大，会存在某一对应位置上具体的某一设备振动情况的与某一IMF分量影响关系较大，即对应这一IMF分量中所含的振动信息较大程度的直接对应某一实际设备的振动情况；因此，为了提高施工振动数据的去噪效果，本实施例通过分析不同时间范围内施工振动数据的变化情况以及与不同位置之间振动数据的影响关系，得到局部振动波动程度以及施工分量独立程度，以便后续分析处理。
具体的，以任意一个施工振动数据序列为例，对该施工振动数据序列进行EMD分解得到若干IMF分量以及残差项；将每个IMF分量进行Hilbert变换得到每个IMF分量的频率；以任意一个IMF分量为例，将该IMF分量在该施工振动数据序列中对应数据段的长度，记为该IMF分量的分量周期长度；获取所有IMF分量的分量周期长度；将所有IMF分量的分量周期长度的最小公倍数记为水利工程参考范围值。其中每个施工振动数据序列对应一个水利工程参考范围值，每个施工振动数据序列对应多个IMF分量；另外EMD（Empirical ModeDecomposition）分解算法与Hilbert变换均为公知技术，本实施例不再赘述。
进一步的，以采集时刻为横轴，采集时刻对应的施工振动数据为纵轴，构建二维坐标系；将该施工振动数据序列与每个IMF分量分别输入该二维坐标系中获取若干施工振动点；将所有施工振动点构成的序列记为施工振动点序列；以该施工振动点序列中任意一个施工振动点为例，将该施工振动点前个施工振动点与该施工振动点后/>个施工振动点共同构成的数据点段记为该施工振动点的水利工程参考点段，利用差分法获取该水利工程参考点段中所有的极值点；以任意一个极值点为例，在该水利工程参考点段中，将与该极值点左侧的欧式距离最小的极值点记为该极值点的一个水利参考极值点，将与该极值点右侧的欧式距离最小的极值点记为该极值点的一个水利参考极值点，将该极值点与所有水利参考极值点的欧式距离的均值记为该极值点的局部监测振动参考值；获取所有极值点的局部监测振动参考值。其中每个施工振动点对应一个采集时刻以及一个施工振动数据；每个施工振动点对应一个水利工程参考点段；每个水利工程参考点段包含多个施工振动点；每个极值点对应一个局部监测振动参考值；每个施工振动点序列对应多个IMF分量；/>表示向上取整；欧式距离的获取与差分法均为公知技术，本实施例不在赘述。需要说明的是，若该施工振动点前后实际存在的施工振动点的数量不满足/>时，那么将该施工振动点前后实际存在的施工振动点为准，获取该施工振动点的水利工程参考点段；另外需要说明的是，第一个极值点与最后一个极值点均只对应一个水利参考极值点，本实施例默认将第一个极值点的水利参考极值点与第一个极值点之间的欧式距离记为第一个极值点的局部监测振动参考值，将最后一个极值点的水利参考极值点与最后一个极值点之间的欧式距离记为最后一个极值点的局部监测振动参考值。
进一步的，根据该施工振动点的水利工程参考点段中不同极值点之间局部监测振动参考值的分布差异，得到该施工振动点的局部振动波动程度。作为一种示例，可通过如下公式计算该施工振动点的局部振动波动程度：
式中，表示该施工振动点的局部振动波动程度；/>表示该施工振动点的水利工程参考点段中所有极值点的数量；/>表示第/>个极值点的局部监测振动参考值；/>表示所有极值点的局部监测振动参考值的均值；/>表示第/>个极值点的施工振动数据；/>表示该施工振动点的水利工程参考点段中所有施工振动点的施工振动数据的均值；/>表示预设的超参数，本实施例预设/>，用于防止分母为0；/>表示第/>个极值点的施工振动数据；表示/>的权重，用于调整/>对该施工振动点的局部振动波动程度的影响比例。其中若该施工振动点的局部振动波动程度越大，说明该施工振动点的水利工程参考点段中施工振动数据的变化越大，反映该施工振动点对应的振动传感器在对应时间范围内地面与机械振动越强烈。获取所有施工振动点的局部振动波动程度。
进一步的，以该施工振动点序列的任意一个IMF分量为例，将IMF分量上多个施工振动点所构成的序列记为IMF分量的施工分量点段。根据该IMF分量的施工分量点段中不同施工振动点的局部振动波动程度以及对应水利工程参考点段中施工振动数据的变化情况，得到该施工分量点段的施工分量独立程度。其中每个IMF分量对应一个施工分量点段，每个施工分量点段中包含多个施工振动点。每个施工分量点段中每个施工振动点与施工振动点序列中的每个施工振动点一一对应。作为一种示例，可通过如下公式计算该施工分量点段的施工分量独立程度：
表示该施工分量点段的施工分量独立程度；/>表示该施工分量点段中所有施工振动点的数量；/>表示在该施工分量点段中第/>个施工振动点的水利工程参考点段内，所有施工振动点的施工振动数据的标准差；/>表示在该施工分量点段中所有施工振动点的水利工程参考点段内，所有施工振动点的施工振动数据的标准差的均值；/>表示第/>个施工振动点的局部振动波动程度；/>表示softmax归一化函数，本实施例用于进行归一化处理，本实施例中分别对/>以及/>进行归一化；其中若该施工分量点段的施工分量独立程度越大，说明该施工分量点段所含一个机械的振动信息越多。获取所有施工分量点段的施工分量独立程度。
至此，通过上述方法得到所有施工分量点段的施工分量独立程度。
步骤S003：将施工分量点段划分为若干IMF分量点段；根据不同IMF分量点段之间施工振动点的振动变化差异情况以及局部振动波动程度，得到每个IMF分量点段的相对振动差异因子；根据不同振动传感器之间的距离、不同施工分量点段的施工分量独立程度之间的差异情况以及不同IMF分量点段之间相对振动差异因子的差异情况，得到若干孤立异常权重；根据孤立异常权重、相对振动差异因子以及不同水利工程参考点段中所有施工振动点的波动情况，得到每个施工振动点的异常程度。
需要说明的是，在水利工程进行施工时，由于不同阶段的需求不同，导致水利工程在施工时会存在不同的施工方式，不同施工方式对应的器械振动的频率与强度存在不同的差异，每个施工方式所对应的振动信号都存在一个周期特征；而在同一施工阶段中，对于需要进行长时间的施工方式而言，对应的振动频率与强度不会发生较大变化；所以对于同一施工阶段中的施工方式而言，不同时间段内对应IMF分量并不会存在较大的差异，互相之间存在较大的相似性；因此，为了提高水利工程施工监测的效率，本实施例通过分析不同时间段内不同位置的施工分量独立程度以及局部振动波动程度的变化相似情况，得到异常程度，以便后续分析处理。
具体的，预设一个数据点段数量，其中本实施例以/>为例进行叙述，本实施例不进行具体限定，其中/>可根据具体实施情况而定；以该施工振动点序列的任意一个IMF分量的施工分量点段为例，将该施工分量点段均分为/>个数据点段，并将每个数据点段记为该IMF分量的一个IMF分量点段，以任意一个IMF分量点段为例，将该IMF分量点段中所有施工振动点的施工振动数据的标准差记为该IMF分量点段的振动强度因子，获取所有IMF分量点段的振动强度因子，将所有IMF分量点段的振动强度因子进行线性归一化，将归一化后的每个振动强度因子记为振动强度程度。其中每个IMF分量对应多个IMF分量点段，每个IMF分量点段对应一个振动强度程度。
进一步的，将任意一个IMF分量点段记为目标IMF分量点段，根据目标IMF分量点段与其他IMF分量点段之间振动强度程度的差异以及局部振动波动程度的差异，得到目标IMF分量点段的相对振动差异因子。作为一种示例，可通过如下公式计算目标IMF分量点段的相对振动差异因子：
式中，表示目标IMF分量点段的相对振动差异因子；/>表示目标IMF分量点段中所有施工振动点的局部振动波动程度的均值；/>表示除目标IMF分量点段以外的所有IMF分量点段的数量；/>表示目标IMF分量点段的振动强度程度；/>表示第/>个IMF分量点段的振动强度程度；/>表示第/>个IMF分量点段中所有施工振动点的局部振动波动程度的均值；表示softmax归一化函数，本实施例分别对/>以及/>进行归一化；/>表示取绝对值。其中若目标IMF分量点段的相对振动差异因子越大，说明目标IMF分量点段与其他IMF分量点段之间的振动特征差异越大，反映目标IMF分量点段所含噪声的程度越大。获取该施工振动点序列中所有IMF分量点段的相对振动差异因子，获取所有施工振动点序列中所有IMF分量点段的相对振动差异因子。
进一步的，以第个施工振动点序列中第/>个施工振动点、第/>个施工振动点序列中第/>个施工振动点为例，根据第/>个施工振动点序列与第/>个施工振动点序列之间对应振动传感器之间的距离、第/>个施工振动点序列与第/>个施工振动点序列之间第/>个施工振动点对应IMF分量的频率差异、第/>个施工振动点所属IMF分量点段的相对振动差异因子以及对应IMF分量的施工分量独立程度，得到第/>个施工振动点序列对于第/>个施工振动点序列上第/>个施工振动点的孤立异常权重。
进一步的，作为一种示例，可通过如下公式计算第个施工振动点序列对于第/>个施工振动点序列上第/>个施工振动点的孤立异常权重：
式中，表示第/>个施工振动点序列对于第/>个施工振动点序列上第/>个施工振动点的孤立异常权重；/>表示第/>个施工振动点序列中第/>个施工振动点对应IMF分量的施工分量独立程度；/>表示第/>个施工振动点序列中第/>个施工振动点对应IMF分量点段的相对振动差异因子；/>表示第/>个施工振动点序列中第/>个施工振动点对应IMF分量的频率；/>表示第/>个施工振动点序列中第/>个施工振动点对应IMF分量的频率；/>表示第/>个施工振动点序列与第/>个施工振动点序列对应的振动传感器之间的距离；表示以自然常数为底的指数函数，实施例采用/>模型来呈现反比例关系及归一化处理，/>为模型的输入，实施者可根据实际情况选择反比例函数及归一化函数；/>表示取绝对值；/>表示softmax归一化函数，本实施例用于进行归一化处理，本实施例分别对/>以及/>进行归一化。其中若第/>个施工振动点序列对应第/>个施工振动点序列上第/>个施工振动点的孤立异常权重越大，说明第/>个施工振动点序列上的第/>个施工振动点与第/>个施工振动点序列上的第/>个施工振动点之间的地面振动情况越不相似。获取所有施工振动点序列对于第/>个施工振动点序列上第/>个施工振动点的孤立异常权重。
进一步的，根据所有施工振动点序列对于第个施工振动点序列上第/>个施工振动点的孤立异常权重，得到第/>个施工振动点序列上第/>个施工振动点的异常程度；作为一种示例，可通过如下公式计算第/>个施工振动点序列上第/>个施工振动点的异常程度：
表示第/>个施工振动点序列上第/>个施工振动点的异常程度；/>表示第/>个施工振动点序列上第/>个施工振动点对应IMF分量点段的相对振动差异因子；/>表示除第/>个施工振动点序列以外所有施工振动点序列的数量；/>表示在第/>个施工振动点序列上第/>个施工振动点的水利工程参考点段内，所有施工振动点的施工振动数据的标准差；表示在除第/>个施工振动点序列以外的第/>个施工振动点序列上第/>个施工振动点的水利工程参考点段内，所有施工振动点的施工振动数据的标准差；/>表示第/>个施工振动点序列对于第/>个施工振动点序列上第/>个施工振动点的孤立异常权重；/>表示取绝对值。其中若第/>个施工振动点序列上第/>个施工振动点的异常程度越大，说明第/>个施工振动点的施工振动数据受噪声影响的程度越大，反映第/>个施工振动点的施工振动数据需要的去噪强度越大。获取所有施工振动点序列上所有施工振动点的异常程度。
至此，通过上述方法得到所有施工振动点序列上所有施工振动点的异常程度。
步骤S004：根据异常程度、IMF分量以及残差项，对施工振动数据进行去噪，将去噪合并后的施工振动数据序列存入数据库中进行监测。
具体的，以任意一个施工振动点序列上任意一个IMF分量点段为例，将该IMF分量点段中所有施工振动点的异常程度的均值记为该IMF分量点段的小波阈值，获取所有IMF分量点段的小波阈值；根据每个IMF分量点段的小波阈值对IMF分量进行去噪，得到去噪后的IMF分量；将所有去噪后的IMF分量以及对应的残差项进行逆变换，得到去噪合并后的施工振动数据序列；将去噪合并后的施工振动数据序列存入数据库中进行监测。其中根据小波阈值进行去噪的过程是小波阈值去噪法的公知内容，本实施例不再赘述；根据IMF分量与残差项进行逆变换的过程是EMD分解算法的公知内容，本实施例不在赘述。
通过以上步骤，完成基于BIM模型的水利工程施工监测方法。
本发明的另一个实施例提供了一种基于BIM模型的水利工程施工监测系统，所述系统包括存储器和处理器，所述处理器执行所述存储器存储的计算机程序时，执行以下操作：
采集若干振动传感器的施工振动数据序列以及任意两个振动传感器之间的距离，所述施工振动数据序列包含多个施工振动数据，每个施工振动数据对应一个采集时刻；
对施工振动数据序列进行EMD分解得到若干IMF分量以及残差项；根据不同IMF分量在施工振动数据序列中对应数据段的长度以及采集时刻，对施工振动数据序列进行划分，得到若干水利工程参考点段，所述水利工程参考点段中包含多个施工振动点；根据水利工程参考点段中不同施工振动点两侧施工振动数据的分布差异，得到每个施工振动点的局部振动波动程度；对于任意一个施工振动数据序列的任意一个IMF分量，将IMF分量对应的多个数据点所构成的序列记为IMF分量的施工分量点段，根据不同施工振动点的局部振动波动程度以及对应施工分量点段中施工振动数据的变化情况，得到每个施工分量点段的施工分量独立程度；
将施工分量点段划分为若干IMF分量点段；根据不同IMF分量点段之间的振动变化差异情况以及局部振动波动程度，得到每个IMF分量点段的相对振动差异因子；根据不同振动传感器之间的距离、不同施工分量点段的施工分量独立程度之间的差异情况以及不同IMF分量点段之间相对振动差异因子的差异情况，得到若干孤立异常权重；根据孤立异常权重、相对振动差异因子以及不同水利工程参考点段中施工振动数据的波动情况，得到每个施工振动点的异常程度；
根据异常程度、IMF分量以及残差项，对施工振动数据进行去噪，将去噪合并后的施工振动数据序列存入数据库中进行监测。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于BIM模型的水利工程施工监测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
采集若干振动传感器的施工振动数据序列以及任意两个振动传感器之间的距离，所述施工振动数据序列包含多个施工振动数据，每个施工振动数据对应一个采集时刻；
对施工振动数据序列进行EMD分解得到若干IMF分量以及残差项；根据不同IMF分量在施工振动数据序列中对应数据段的长度以及采集时刻，对施工振动数据序列进行划分，得到若干水利工程参考点段，所述水利工程参考点段中包含多个施工振动点；根据水利工程参考点段中每个施工振动点两侧施工振动点的分布差异，得到每个施工振动点的局部振动波动程度；对于任意一个施工振动数据序列的任意一个IMF分量，将IMF分量上多个施工振动点所构成的序列记为IMF分量的施工分量点段，根据不同施工振动点的局部振动波动程度以及不同施工分量点段中施工振动数据的变化情况，得到每个施工分量点段的施工分量独立程度；
将施工分量点段划分为若干IMF分量点段；根据不同IMF分量点段之间施工振动点的振动变化差异情况以及局部振动波动程度，得到每个IMF分量点段的相对振动差异因子；根据不同振动传感器之间的距离、不同施工分量点段的施工分量独立程度之间的差异情况以及不同IMF分量点段之间相对振动差异因子的差异情况，得到若干孤立异常权重；根据孤立异常权重、相对振动差异因子以及不同水利工程参考点段中所有施工振动点的波动情况，得到每个施工振动点的异常程度；
根据异常程度、IMF分量以及残差项，对施工振动数据进行去噪，将去噪合并后的施工振动数据序列存入数据库中进行监测。
2.根据权利要求1所述一种基于BIM模型的水利工程施工监测方法，其特征在于，所述根据不同IMF分量在施工振动数据序列中对应数据段的长度以及采集时刻，对施工振动数据序列进行划分，得到若干水利工程参考点段，包括的具体方法为：
对于任意一个施工振动数据序列的任意一个IMF分量，将IMF分量在施工振动数据序列中对应数据段的长度，记为IMF分量的分量周期长度；获取所有IMF分量的分量周期长度；将所有IMF分量的分量周期长度的最小公倍数记为水利工程参考范围值；
以采集时刻为横轴，采集时刻对应的施工振动数据为纵轴，构建二维坐标系；将施工振动数据序列与每个IMF分量分别输入二维坐标系中获取若干施工振动点；将所有施工振动点构成的序列记为施工振动点序列；对于任意一个施工振动点，将施工振动点前个施工振动点与施工振动点后/>个施工振动点共同构成的数据点段记为施工振动点的水利工程参考点段；/>表示向上取整。
3.根据权利要求1所述一种基于BIM模型的水利工程施工监测方法，其特征在于，所述根据水利工程参考点段中每个施工振动点两侧施工振动点的分布差异，得到每个施工振动点的局部振动波动程度，包括的具体方法为：
对于任意一个施工振动数据序列中任意一个施工振动点的水利工程参考点段，利用差分法获取水利工程参考点段中所有的极值点；对于任意一个极值点，在水利工程参考点段中，将与该极值点左侧的欧式距离最小的极值点记为该极值点的一个水利参考极值点，将与该极值点右侧的欧式距离最小的极值点记为该极值点的一个水利参考极值点，将该极值点与所有水利参考极值点的欧式距离的均值记为该极值点的局部监测振动参考值；获取所有极值点的局部监测振动参考值；
式中，表示施工振动点的局部振动波动程度；/>表示施工振动点的水利工程参考点段中所有极值点的数量；/>表示第/>个极值点的局部监测振动参考值；/>表示所有极值点的局部监测振动参考值的均值；/>表示第/>个极值点的施工振动数据；/>表示施工振动点的水利工程参考点段中所有施工振动点的施工振动数据的均值；/>表示预设的超参数；/>表示第个极值点的施工振动数据。
4.根据权利要求1所述一种基于BIM模型的水利工程施工监测方法，其特征在于，所述根据不同施工振动点的局部振动波动程度以及不同施工分量点段中施工振动数据的变化情况，得到每个施工分量点段的施工分量独立程度，包括的具体方法为：
表示任意一个施工分量点段的施工分量独立程度；/>表示施工分量点段中所有施工振动点的数量；/>表示在施工分量点段中第/>个施工振动点的水利工程参考点段内，所有施工振动点的施工振动数据的标准差；/>表示在施工分量点段中所有施工振动点的水利工程参考点段内，所有施工振动点的施工振动数据的标准差的均值；/>表示第/>个施工振动点的局部振动波动程度；/>表示softmax归一化函数。
5.根据权利要求1所述一种基于BIM模型的水利工程施工监测方法，其特征在于，所述将施工分量点段划分为若干IMF分量点段，包括的具体方法为：
预设一个数据点段数量，对于任意一个IMF分量的施工分量点段，将施工分量点段均分为/>个数据点段，并将每个数据点段记为IMF分量的一个IMF分量点段。
6.根据权利要求1所述一种基于BIM模型的水利工程施工监测方法，其特征在于，所述根据不同IMF分量点段之间施工振动点的振动变化差异情况以及局部振动波动程度，得到每个IMF分量点段的相对振动差异因子，包括的具体方法为：
对于任意一个IMF分量点段，将IMF分量点段中所有施工振动点的施工振动数据的标准差记为IMF分量点段的振动强度因子，获取所有IMF分量点段的振动强度因子，将所有IMF分量点段的振动强度因子进行线性归一化，将归一化后的每个振动强度因子记为振动强度程度；
将任意一个IMF分量点段记为目标IMF分量点段；
式中，表示目标IMF分量点段的相对振动差异因子；/>表示目标IMF分量点段中所有施工振动点的局部振动波动程度的均值；/>表示除目标IMF分量点段以外的所有IMF分量点段的数量；/>表示目标IMF分量点段的振动强度程度；/>表示第/>个IMF分量点段的振动强度程度；/>表示第/>个IMF分量点段中所有施工振动点的局部振动波动程度的均值；/>表示softmax归一化函数；/>表示取绝对值。
7.根据权利要求2所述一种基于BIM模型的水利工程施工监测方法，其特征在于，所述根据不同振动传感器之间的距离、不同施工分量点段的施工分量独立程度之间的差异情况以及不同IMF分量点段之间相对振动差异因子的差异情况，得到若干孤立异常权重，包括的具体方法为：
将每个IMF分量进行Hilbert变换得到每个IMF分量的频率；
式中，表示第/>个施工振动点序列对于第/>个施工振动点序列上第/>个施工振动点的孤立异常权重；/>表示第/>个施工振动点序列中第/>个施工振动点对应IMF分量的施工分量独立程度；/>表示第/>个施工振动点序列中第/>个施工振动点对应IMF分量点段的相对振动差异因子；/>表示第/>个施工振动点序列中第/>个施工振动点对应IMF分量的频率；/>表示第/>个施工振动点序列中第/>个施工振动点对应IMF分量的频率；/>表示第/>个施工振动点序列与第/>个施工振动点序列对应的振动传感器之间的距离；/>表示以自然常数为底的指数函数；/>表示取绝对值；/>表示softmax归一化函数。
8.根据权利要求2所述一种基于BIM模型的水利工程施工监测方法，其特征在于，所述根据孤立异常权重、相对振动差异因子以及不同水利工程参考点段中所有施工振动点的波动情况，得到每个施工振动点的异常程度，包括的具体方法为：
表示第/>个施工振动点序列上第/>个施工振动点的异常程度；/>表示第/>个施工振动点序列上第/>个施工振动点对应IMF分量点段的相对振动差异因子；/>表示除第/>个施工振动点序列以外所有施工振动点序列的数量；/>表示在第/>个施工振动点序列上第/>个施工振动点的水利工程参考点段内，所有施工振动点的施工振动数据的标准差；/>表示在除第/>个施工振动点序列以外的第/>个施工振动点序列上第/>个施工振动点的水利工程参考点段内，所有施工振动点的施工振动数据的标准差；/>表示第/>个施工振动点序列对于第/>个施工振动点序列上第/>个施工振动点的孤立异常权重；/>表示取绝对值。
9.根据权利要求1所述一种基于BIM模型的水利工程施工监测方法，其特征在于，所述根据异常程度、IMF分量以及残差项，对施工振动数据进行去噪，将去噪合并后的施工振动数据序列存入数据库中进行监测，包括的具体方法为：
对于任意一个IMF分量点段，将IMF分量点段中所有施工振动点的异常程度的均值记为IMF分量点段的小波阈值，获取所有IMF分量点段的小波阈值；根据每个IMF分量点段的小波阈值，利用小波阈值去噪法对IMF分量进行去噪，得到去噪后的IMF分量；将所有去噪后的IMF分量以及对应的残差项，利用EMD分解算法得到去噪合并后的施工振动数据序列。
10.一种基于BIM模型的水利工程施工监测系统，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-9任一项所述的一种基于BIM模型的水利工程施工监测方法的步骤。
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Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117879769A (zh) * | 2024-03-11 | 2024-04-12 | 陕西惠延机械有限公司 | 一种隧道衬砌台车云平台系统数据推送及传输方法 |
| CN117889945A (zh) * | 2024-03-14 | 2024-04-16 | 河南鹏飞建设工程有限公司 | 一种公路桥梁施工振动测试方法 |
| CN117992874A (zh) * | 2024-04-02 | 2024-05-07 | 青岛奥维特智能科技有限公司 | 用于建筑施工的风险检测方法及系统 |
| CN118068253A (zh) * | 2024-04-18 | 2024-05-24 | 山东德源电力科技股份有限公司 | 一种高精度计量互感器误差测量方法 |
| CN118410450A (zh) * | 2024-07-02 | 2024-07-30 | 艾力斯特健康科技有限公司 | 基于云计算的按摩椅远程健康监测方法 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102937668A (zh) * | 2012-11-08 | 2013-02-20 | 电子科技大学 | 一种电力系统低频振荡检测方法 |
| CN115718240A (zh) * | 2022-11-30 | 2023-02-28 | 杭州市电力设计院有限公司 | 一种gis隔离开关接触多状态参量评估方法 |
| CN116467649A (zh) * | 2023-04-23 | 2023-07-21 | 浙江理工大学 | 一种基于eemd排列熵和ga-svm的透平膨胀机故障诊断方法及装置 |
| CN116662738A (zh) * | 2023-04-17 | 2023-08-29 | 西北大学 | 分布式振动传感信号去噪方法、电子装置及存储介质 |
| CN117272210A (zh) * | 2023-11-20 | 2023-12-22 | 湖南省瑞大工程建设有限公司 | 一种建筑施工异常隐患数据检测方法及系统 |
-
2024
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Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102937668A (zh) * | 2012-11-08 | 2013-02-20 | 电子科技大学 | 一种电力系统低频振荡检测方法 |
| CN115718240A (zh) * | 2022-11-30 | 2023-02-28 | 杭州市电力设计院有限公司 | 一种gis隔离开关接触多状态参量评估方法 |
| CN116662738A (zh) * | 2023-04-17 | 2023-08-29 | 西北大学 | 分布式振动传感信号去噪方法、电子装置及存储介质 |
| CN116467649A (zh) * | 2023-04-23 | 2023-07-21 | 浙江理工大学 | 一种基于eemd排列熵和ga-svm的透平膨胀机故障诊断方法及装置 |
| CN117272210A (zh) * | 2023-11-20 | 2023-12-22 | 湖南省瑞大工程建设有限公司 | 一种建筑施工异常隐患数据检测方法及系统 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 徐旭;黄声享;徐北海;: "基于EMD方法的桥梁施工期结构振动规律研究", 测绘通报, no. 1, 25 November 2015 (2015-11-25) * |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117879769A (zh) * | 2024-03-11 | 2024-04-12 | 陕西惠延机械有限公司 | 一种隧道衬砌台车云平台系统数据推送及传输方法 |
| CN117879769B (zh) * | 2024-03-11 | 2024-05-28 | 陕西惠延机械有限公司 | 一种隧道衬砌台车云平台系统数据推送及传输方法 |
| CN117889945A (zh) * | 2024-03-14 | 2024-04-16 | 河南鹏飞建设工程有限公司 | 一种公路桥梁施工振动测试方法 |
| CN117889945B (zh) * | 2024-03-14 | 2024-05-31 | 河南鹏飞建设工程有限公司 | 一种公路桥梁施工振动测试方法 |
| CN117992874A (zh) * | 2024-04-02 | 2024-05-07 | 青岛奥维特智能科技有限公司 | 用于建筑施工的风险检测方法及系统 |
| CN118068253A (zh) * | 2024-04-18 | 2024-05-24 | 山东德源电力科技股份有限公司 | 一种高精度计量互感器误差测量方法 |
| CN118410450A (zh) * | 2024-07-02 | 2024-07-30 | 艾力斯特健康科技有限公司 | 基于云计算的按摩椅远程健康监测方法 |
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