[发明专利]一种结合Grubbs法和3σ方法的数据处理方法

权利要求书

1.一种结合Grubbs法和3σ方法的数据处理方法，包括如下步骤：

S1：依照桥梁的监测项目，在一定时间段内通过监测设备的连续监测，获得桥梁的监测数据；

S2：根据采样的频率，将桥梁的监测数据按不同类型分为高频监测数据和低频监测数据；

S3：对高频监测数据采用3σ方法处理，对高频数据中超出±3σ的部分进行剔除；

S4：对低频监测数据采用Grubbs法进行处理，对超出临界值的部分进行剔除；

S5：分别对S3、S4步骤剔除数据处理后的数据进行拉格朗日插值方法对剔除的数据进行数值补偿，得到该时间段的处理后的正常数据。

2.如权利要求1所述的一种结合Grubbs法和3σ方法的数据处理方法，其特征在于：所述监测设备包括应力应变监测设备、索力监测设备、振动加速度监测设备、变形位移监测设备、沉降监测设备、裂缝监测设备、车辆荷载监测设备、风速监测设备和温湿度监测设备；应力应变监测设备和车辆荷载监测设备用于监测桥梁的受力数据；索力监测设备用于监测拉索的受力数据；振动加速度监测设备用于监测桥梁的振动数据；变形位移监测设备、沉降监测设备和裂缝监测设备用于监测桥箱梁的挠度、桥梁基础沉降和桥梁伸缩缝数据；风速监测设备和温湿度监测设备可以监测风力风向、温度和湿度数据。

3.如权利要求1所述的一种结合Grubbs法和3σ方法的数据处理方法，其特征在于：所述采样区分的频率为1Hz，采用频率大于1Hz的桥梁的监测数据为高频监测数据；采样频率小于等于1Hz的桥梁的监测数据为低频监测数据。

4.如权利要求1所述的一种结合Grubbs法和3σ方法的数据处理方法，其特征在于：所述对高频监测数据采用3σ方法处理，是选择同一类型监测设备采集的m个高频监测数据X，将高频监测数据按顺序编号X₁、X₂、X₃...X_m，(其中m≥1)，高频监测数据X服从正态分布X～N(μ，σ²)，其中μ为X的均值，σ²为X的标准方差，计算出(μ-3σ，μ+3σ)的范围，将未分布在(μ-3σ，μ+3σ)范围内的数据进行剔除。

5.如权利要求1所述的一种结合Grubbs法和3σ方法的数据处理方法，其特征在于：所述Grubbs法进行处理低频数据，是将选择同一类型监测设备采集的i个低频监测数据K，按照低频监测数据的数值按从小到大的顺序排列K₍₁₎、K₍₂₎、K₍₃₎...K_(i),其中(3≤i≤100)，分别计算Grubbs上统计量G_i和Grubbs下统计量G′_i：

其中为低频监测数据K的平均值，s为低频监测数据K的标准差；确定Grubbs法的检出水平α和剔除水平α^*，且α^*＜α；

根据国标GB/T4883-2008的附表A.2查出临界值G_1-α/2(i)；

当G_i＞G′_i且G_i＞G_1-α/2(i)，判定K_(i)为离群值；

当G′_i＞G_i且G′_i＞G_1-α/2(i)，判定K₍₁₎为离群值；

对于检出的离群值K_(i)或者K₍₁₎，确定剔除水平α^*，在附表A.2查出临界值当时判定K₍₁₎为统计离群值；当时，判定K_(i)为统计离群值，分别将离群值和统计离群值剔除后，再次对低频监测数据K进行下一轮检验。

6.如权利要求5所述的一种结合Grubbs法和3σ方法的数据处理方法，其特征在于：所述检出水平α为0.1或者0.5；剔除水平α^*为0.05或者0.1。

7.如权利要求1所述的一种结合Grubbs法和3σ方法的数据处理方法，其特征在于：所述剔除数据处理后的数据进行拉格朗日插值方法是将高频数据中超出±3σ的部分提出以后去除重复的数值后，以及将低频数据中的离群值和统计离群值去除重复的数值后分别利用剔除数据的前后两个数据对被剔除的数据进行数值补偿。