[发明专利]一种隧道结构健康监测传感器预警值的动态确定方法

权利要求书

1.一种隧道结构健康监测传感器预警值的动态确定方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)传感器布设：选择隧道的纵向断面层，在隧道的拱顶、拱腰和拱脚的位置处布设温度传感器、应变传感器和位移传感器；

同一关键位置点，应变传感器和位移传感器存在等腰直角三角形的分布结构，通过纵向断面层上同位置的同类传感器数据提高该位置传感器数据的可靠性；

(2)传感器数据采集及预处理：传感器数据的采集方式为间断采集，预处理包括同一纵向断面层上同类相异传感器的数据进行整合，对缺失的数据进行补全和异常值进行判断和修正；

采集同一监测位置点处的传感器数据，将每个传感器的数据按时间序列进行排序，数据预处理包括如下过程：

(a)缺失值的处理，包括以下两类情况进行处理：

第一类：单一缺失值，若缺失值的上一条数据和下一条数据都存在，采用上一条数据和下一条数据的平均值进行填补；若缺失值在序列两端则用多项式拟合预测填补；序列两端是指数据的起始位置和结尾位置；

第二类：连续缺失值，根据缺失值所在时间序列的位置，分为以下两种情况进行处理：

(ⅰ)若缺失值位置在整个时间序列数据的两端，则直接删除缺失值所在当年的时间部分，以1月1日0时开始的有效数据作为数据集的起始点，以12月31日24时的有效数据作为数据集的终点；

(ⅱ)若缺失值位置不在数据的两端，采用对缺失值前面和后面的数据进行多项式拟合，得出拟合函数，分别对缺失的部分进行预测，得到两个预测值的序列，采用两个预测值序列在对应时间点上的平均值作为填补值；

重复此操作，直至将整个时间序列数据填补完整；

(b)以一年的数据作为数据的基本周期，检测数据序列的两端，删除段首和段尾不完整年的数据，使得保留的数据为从1月1日开始至12月31日结束；

(c)对数据进行初步异常值检测并进行校正：

采用正态分布的3σ准则检测数据的异常值，先将检测出的异常值设为空值null，再将null按照上述(a)对缺失值处理的方法对其进行处理；

(d)对同一监测点的传感器数据进行整合，包括将同位置点上的传感器的有效数据通过求平均值的方式整合为一个时间序列的数据集；

(3)数据分析及异常值检测：按照时间轴记录采集到的传感器数据，分别对应变和位移传感器数据在对应日期对应时间点上进行安全值分析以及异常值检测，所述的异常值检测包括正态分布的3σ准则检测和基于移动平均线模型检测异常数据，且以年为周期处理。

2.根据权利要求1所述的隧道结构健康监测传感器预警值的动态确定方法，其特征在于，步骤(1)中，隧道的纵向断面层是垂直地面的隧道切面，纵向断面层布设传感器，且在关键位置点上纵向布置三个同类型传感器。

3.根据权利要求1所述的隧道结构健康监测传感器预警值的动态确定方法，其特征在于，步骤(d)中温度传感器的数据整合步骤如下：

S1、将三个温度传感器对同一时间点的有效数据求平均值，以每个时间点的平均值作为后续使用数据，即将三个温度传感器的有效数据整合为一个时间序列的温度数据集T；

S2、对于关键位置点上埋设的等腰直角三角形上的三个同类相异的传感器，对同一时间点的有效数据取最大值作为后续使用数据，得到两个时间序列应变数据集E3和E6，两个时间序列位移数据集X2和X5；

经过以上步骤整理后的每个监测点数据为：1个温度数据集T，四个应变数据集E1、E3、E4、E6，四个位移数据集X2、X4、X5、X7，将每个数据集表示成如下数据结构的形式：

其中，n表示一年中数据的条目，m表示年数。

4.根据权利要求1所述的隧道结构健康监测传感器预警值的动态确定方法，其特征在于，正态分布的3σ准则检测异常数据具体过程如下：

对经过步骤(2)处理后的数据，每个数据集在每年同一日期同一时间点i(1≤i≤n)对应的数据服从均值为μ_i、方差为σ_i²的正态分布，其分布函数为：

时间点i的隧道结构的安全值范围记为S_i：[μ_i-3σ_i，μ_i+3σ_i]，超出该范围的则为异常值。