[发明专利]一种大坝自动化监测方法

权利要求书

1.一种大坝自动化监测方法，其特征在于：通过对人工观测与自动化采集 数据的预处理，再进行对比和相关性分析进而在线修正预测模型的参数，进而 分析差异性出现的原因，对大坝性态正常与否、是否报警提供判断，在总体上 实现了闭环修正与控制，为大坝安全的监测监控提供了可靠的模型依据。所述 方法在模型建立与评估过程的具体步骤包括：

(a)观测数据采集：分别通过自动数据采集方法与人工观测对大坝实时运 行数据进行采集；

(b)状态评估：对量测到的监测数据进行初步的检查、报警、记录与打印；

(c)数据预处理：采用改进传统莱以特准则的方法进行粗大误差数据的检 验、剔除和数据校正；而针对随机误差，则采用五点三次滑动平均法去噪；

(d)数据相关性分析：对于同一监测量的一致时序的两组数据序列进行检 验，包括两个序列的均值的差异性检验、方差的差异性检验以及两者的相关性 检验；

(e)模型修正：根据两组数据序列的差异性状态，利用最小二乘的原理， 修正数学模型的常数项。

2.如权利要求1所述的一种大坝自动化监测方法，其特征在于：所述(a) 和(b)步骤中，实时量测方法通过埋设在大坝及基础内的自动监测仪器来获得 效应量、水位、温度等数据，并将监测数据送至监测中心或者更高层次的计算 中心。

3.如权利要求1所述的一种大坝自动化监测方法，其特征在于：所述(c) 步骤中，对数据的滤波去噪过程通过均方误差、信噪比、平滑度和相关系数等 准则综合评价。

4.如权利要求1所述的一种大坝自动化监测方法，其特征在于：所述(d) 步骤中，差异性分析主要通过在假设方差无显著性差异的基础上，构建统计量 与显著性水平来接受或者拒绝结论；相关性分析主要通过皮尔逊相关系数的计 算来得到。

5.如权利要求1所述的一种大坝自动化监测方法，其特征在于：所述(e) 步骤中，通过预处理的实测值与数学模型的预测值进行比较，差异性大于阈值 时应用最小二乘来修正模型的常数项。