[发明专利]桥梁健康监测数据处理与压缩融合方法

说明书

本发明提出了一种桥梁健康监测数据处理与压缩融合方法，包括以下步骤：S1，数据预处理：对编号为i的传感器时序数据段D_i进行预处理，得到有效数据段D_i’；S2，对单个传感器数据压缩：对D_i’进行压缩，将数据序列压缩为传感器特征估计值S3，对多个传感器特征估计值融合：对进行赋权计算得到各个传感器的最优权值w_i，通过加权融合计算得出监测参数的融合特征值S4，将融合特征值与桥梁健康阈值进行比较，得出桥梁的健康状态。本发明能够快速、准确地得出桥梁的健康状态。

技术领域

本发明涉及桥梁工程的健康监测领域，特别是涉及一种桥梁健康监测数据处理与压缩融合方法。

背景技术

桥梁健康监测系统逐渐广泛的应用到公路、城市桥梁的管养工作中。首先，监测数据的准确性、可靠性是健康监测系统发挥作用的基础，但受传感器误差、工作环境、设备耐久性等各方面因素的影响，桥梁监测数据容易出现疏失和异常。例如在数据采集时，可能由于环境噪声、风力扰动、附近爆破振动等导致数据出现偏差；在数据无线传输过程中，可能由于电磁辐射、建筑物遮挡、设备本身的供电、带宽等问题导致数据出现衰弱、不稳定、丢包等现象；在设备的长期使用中可能出现材料老化导致采样灵敏度降低，部分损坏或故障导致数据中断，维修或更换后节点采样同步水平下降等。所以，需要对传感器的数据结果采取有效的处理措施，剔除异常数据、修正疏失值。其次，桥梁监测系统，特别是大型桥梁的监测传感器种类、数量相对较多，为了保证测量的精度，避免数据损失，传感器布置一般设计有一定的冗余，同一位置同一监测参数通常设置有2个以上的传感器。但每个传感器因生产、安装等因素传感器的测量值存在一定差异，为提高数据的可信性，尽量消除测量误差，有必要对多个传感器数据进行融合。另外，桥梁监测数据具有高频率、大数据量的特征，可以实现在任意时刻、任意时间段对桥梁进行评估，实时反应桥梁的工作状态。这就要求对监测数据段的特征值进行准确有效的提取。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题，特别创新地提出了一种桥梁健康监测数据处理与压缩融合方法。

为了实现本发明的上述目的，本发明提供了一种桥梁健康监测数据处理与压缩融合方法，包括以下步骤：

S1，数据预处理：对编号为i的传感器时序数据段D_i进行预处理，得到有效数据段D_i’；

S2，对单个传感器数据压缩：对D_i’进行压缩，将数据序列压缩为传感器特征估计值

S3，对多个传感器特征估计值融合：对进行赋权计算得到各个传感器的最优权值w_i，通过加权融合计算得出监测参数的融合特征值

S4，将融合特征值与桥梁健康阈值进行比较，得出桥梁的健康状态。

进一步地，所述S1包括以下步骤：

S11，初步检验；

S12，二次检验。

进一步地，所述初步检验包括：

S111，计算编号为i的传感器时序数据段D_i的均值

S112，计算编号为i的传感器时序数据段D_i的标准差σ_i；

S113，设定阈值系数μ，μ越大阈值范围越大，异常数据容许条件越宽松，μ越小阈值范围越大小，异常数据容许条件越严格，通常情况下μ值取为[1.0,3.0]；

S114，采用下式计算阈值δ_i，并对超出阈值范围的数据进行剔除：

其中|·|为绝对值符号，阈值范围为