[发明专利]一种基于多测点特征信息的大坝变形性态诊断方法

说明书

本发明公开了一种基于多测点特征信息的大坝变形性态诊断方法，其按如下步骤进行：（1）对多个测点监测数据进行边缘特征提取，计算多层提取信息的相关度，计算监测数据两两间的相关度；（2）建立相关度矩阵，计算每个监测数据的相关度均值及标准化数据，选择标准化数据为0及大于0.5的数据作为建模数据；（3）对建模数据建立多测点的关系模型，得到显著性水平及诊断区间；（4）对监测数据进行诊断分析，得到诊断结果显著性水平；本发明为掌握大坝变形性态、确保大坝工程安全运行提供决策支持。

技术领域

本发明涉及一种大坝运行性态的诊断方法，具体涉及一种基于多测点变形监测数据的大坝变形性态诊断方法。

背景技术

为了掌握大坝运行过程中的安全状态，同时为了避免在大坝长期运行监测过程中个别测点的失效导致监测数据缺失，通常会在大坝的某些重要结构部位或断面埋设同类型的多个甚至冗余的变形测点。随着目前大型水利工程的建设和各种新型监测、检测技术的不断出现，在混凝土坝监测过程中积累了大量的变形监测数据，这些变形监测数据背后隐藏着许多重要的大坝运行性态信息，反映了大坝变形性态的变化趋势，对大坝变形性态进行诊断，对保证大坝安全运行具有重要意义。

通常，在获得这些变形监测数据后，需要建立诊断评判区间，对单个测点或多个测点进行诊断分析。但是，由于大坝结构形式的特殊性和工作环境的复杂性，变形测点受到外在环境的影响和监测、检测仪器数据传输噪音等诸多因素的干扰，变形监测数据在反映大坝真实变形性态时存在偏差，一些监测数据属于冗余监测信息；此外，针对单测点的诊断结果容易受到各种未知因素的干扰，准确性较低；对多个测点进行分别诊断，又会出现诊断结果不一致的现象；对多个测点进行综合诊断，则会将多个测点信息杂糅在一起，无法反应各个测点所表现出来的独立信息。

由于同部位变形监测数据的变化具有一定的相关性，因此可以通过分析变形监测数据的相关性，剔除冗余的变形监测数据，对有效数据建立多维空间下基于多测点变形监测数据空间特征的混凝土坝变形性态诊断方法。

发明内容

针对现有技术中存在的上述问题，本发明目的在于提供一种基于多测点特征信息的大坝变形性态诊断方法，利用多个变形测点监测数据的相关性和多维空间特性实现大坝变形性态的诊断。

技术方案：本发明所述的一种基于多测点特征信息的大坝变形性态诊断方法，具体步骤如下：

(1)大坝某部位变形测点监测数据表示为X＝{x₁,x₂,...,x_n}，X为等时间间隔监测数据，每日测量一次，共测量n次；对X进行U层的小波分解，得到X的U层边缘特征点集合；第i层边缘特征点集表示为X⁽ⁱ⁾中共有n_i个边缘特征点；对邻近的两个变形测点监测数据X1、X2，通过小波分解计算得到第1层边缘特征点集X1⁽¹⁾、X2⁽¹⁾；根据X1⁽¹⁾和X2⁽¹⁾内边缘特征点之间对应关系，计算相关距离；当X1⁽¹⁾内第i元素q_i和X2⁽¹⁾内第j元素c_j对应，q_i和c_j之间的相关距离计算公式为：

d_ij＝(|q_i-c_j|)²；