基于橋梁健康監(jiān)測數(shù)據(jù)的異常檢測與數(shù)據(jù)質(zhì)量評估方法研究.pdf

1、橋梁健康監(jiān)測系統(tǒng)通過采集安裝在橋梁各主要部位的傳感器數(shù)據(jù)來監(jiān)測橋梁的運行狀態(tài)，通過對監(jiān)測數(shù)據(jù)的分析為橋梁的管理和養(yǎng)護提供科學決策，從而有效的減少或者避免橋梁事故的發(fā)生。在健康監(jiān)測系統(tǒng)的長期運行中會因為傳感器故障、傳輸線路困擾等多種因素導致采集、傳輸、存儲等環(huán)節(jié)出現(xiàn)不同程度、不同特征的異常數(shù)據(jù)，而這些異常數(shù)據(jù)將嚴重影響數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，因此以數(shù)據(jù)異常檢測和數(shù)據(jù)質(zhì)量評估為主要內(nèi)容的數(shù)據(jù)處理技術(shù)是科學有效應用這些數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)和關(guān)鍵。
　　本

2、文針對橋梁健康監(jiān)測系統(tǒng)異常數(shù)據(jù)的特征，研究了異常數(shù)據(jù)檢測和數(shù)據(jù)質(zhì)量評估，主要內(nèi)容如下：
　　1.對于異常數(shù)據(jù)檢測，提出了基于KNN距離的單一變量模式異常檢測方法和基于協(xié)方差矩陣以及奇異值分解的多元時間序列異常檢測方法?；贙NN距離的單一變量模式異常檢測方法主要用于檢測溫度、風力、濕度等環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)，這類數(shù)據(jù)的變化不能通過應變、撓度等結(jié)構(gòu)屬性數(shù)據(jù)變化反映。該方法首先對原始數(shù)據(jù)序列進行基于重要點的壓縮分割，得到多個時間子序列，然后根

3、據(jù)時間序列的相似性度量計算各個時間子序列之間的模式距離，最后根據(jù)KNN方法進行異常模式的選擇?；趨f(xié)方差矩陣以及奇異值分解的多元時間序列異常檢測方法主要用于檢測應變、撓度等橋梁結(jié)構(gòu)屬性數(shù)據(jù)，這類數(shù)據(jù)受環(huán)境因素影響，同時各類型數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性處于長期相對穩(wěn)定。該方法首先采用協(xié)方差矩陣計算多元變量之間相關(guān)性，然后使用奇異值分解求解協(xié)方差矩陣的特征向量和變量對相關(guān)性的貢獻權(quán)重，最后運用擴展的Frobenius范數(shù)距離計算多元時間序列的相似性距

4、離并使用KNN方法完成異常模式的選取。
　　2.對于數(shù)據(jù)質(zhì)量評估，提出了基于K-Means分類方法的橋梁監(jiān)測數(shù)據(jù)質(zhì)量評估方法。該方法結(jié)合數(shù)據(jù)變化率和聚類方法K-Means對橋梁數(shù)據(jù)進行了聚類，把橋梁數(shù)據(jù)劃分成多個類簇，獨立出可能成為異常的一部分數(shù)據(jù)，然后利用異常數(shù)據(jù)的占比評判數(shù)據(jù)的準確性情況，最后結(jié)合多個傳感器的聚類結(jié)果對數(shù)據(jù)的準確性進行總體統(tǒng)計評估。
　　本文用正在運行的重慶市某橋梁健康監(jiān)測系統(tǒng)的監(jiān)測數(shù)據(jù)對提出的算法進行了