[发明专利]多维多测点模型在线监控算法在监测分析系统平台的应用

权利要求书

1.一种多维多测点模型在线监控算法在监测分析系统平台的应用，其特征在于，包括：

基于大坝的结构特点和实际运行情况选择大坝的监测项目和监测点；

采集所述监测点的数据并对所述数据以及历史数据进行数据融合处理，并进行数据计算和整编分析；

基于数据分析需求建立监控模型，对大坝的工作性态进行分析。

2.如权利要求1所述的一种多维多测点模型在线监控算法在监测分析系统平台的应用，其特征在于：所述选择大坝的监测项目和监测点，包括：

基于以下四个原则选取监测效应量及测点：

所选效应量应该能够直观反映大坝运行性状某一方面的特征；

所选效应量应该具有代表性，能够较为完整地反映大坝运行性状；

在同一所选效应量下，应有多个测点数据，以降低随机测量误差；

所选效应量应能采用已有的分析方法进行度量，能有利于实施融合诊断。

3.如权利要求1或2所述的一种多维多测点模型在线监控算法在监测分析系统平台的应用，其特征在于：所述进行数据计算，包括：

基于数据处理软件计算各监测点的应力应变、渗流渗压、变形监测数据。

4.如权利要求3所述的一种多维多测点模型在线监控算法在监测分析系统平台的应用，其特征在于：所述进行数据整编分析，包括：

采用比较法、绘图法、特征值统计法及时程分析法对各个检测点的数据计算结果进行展示并观察数据变化形式及数据变化量。

5.如权利要求4所述的一种多维多测点模型在线监控算法在监测分析系统平台的应用，其特征在于：所述基于数据分析需求建立监控模型，包括：

利用统计分析、对比分析、相关性分析、趋势分析，建立统计模型、混合模型、确定性模型和基于智能算法的监控模型，并根据模型分离出来的各作用分量来解释和分析大坝的工作性态。

6.如权利要求5所述的一种多维多测点模型在线监控算法在监测分析系统平台的应用，其特征在于：所述统计模型，包括：

根据正常运行状态下某一效应量的实测数据，通过统计分析建立起效应量与原因量之间相互关系的数学模型即：观测数据的函数关系式，表示为：

y＝f(x₁、x₂、x₃、…、x_n)

其中，y表示荷载效应因变量、原因量；x表示自变量、效应量；

根据观测数据的函数关系式，利用统计学方法建立回归方程，即统计模型，表示为：

其中，y表示荷载效应因变量、原因量；x表示自变量、效应量；b₀表示常数项，b₁、b₂…b_n表示回归系数；

水工建筑物的观测值大致可以归纳为两大类：第一类为荷载集，即大坝所承受的荷载及外界条件；第二类为荷载效应集，即反映大坝的工作状态；通常将荷载集称为自变量、效应量或预报因子，用x₁、x₂、x₃、…、x_n表示；荷载效应集称为因变量、原因量或预报量，用y表示。

7.如权利要求6所述的一种多维多测点模型在线监控算法在监测分析系统平台的应用，其特征在于：所述统计模型，还包括：

采用逐步回归法选取关系显著的重要因子，排除关系不大的次要因子；对逐步回归法每一步选入的重要因子作显著性检验；若检验结果为显著，则继续进行重要因子的选择，并将其加入回归方程中；若检验结果为不显著，则结束挑选重要因子；并基于已选择的重要因子建立最优回归方程，具体过程表示为：

……

其中，y表示荷载效应因变量、原因量；x表示自变量、效应量；b₀表示常数项，b₁、b₂…b_m表示回归系数。