[发明专利]隧道监测设备故障判断方法、装置及电子设备

说明书

本申请提供了一种隧道监测设备故障判断方法、装置及电子设备，涉及数据处理技术领域，该方法包括：基于对每个断面的原始隧道数据得到的不同项预处理隧道数据进行相关性计算得到不同项预处理隧道数据之间的相关系数，并基于第一阈值得到相关数据集。在相关数据集中指定对象集、基础集并切分得到训练集、验证集以及测试集。通过权重初始化函数得到神经网络各层的初始权重值，基于训练集、验证集、测试集以及各层的初始权重值通过精度函数分别得到神经网络的精度值。基于各层的精度值分布得到隧道监测设备故障判断结果。本申请基于精度值得到隧道的每个断面的隧道监测设备故障判断结果，提高隧道监测设备故障判断的效率。

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，具体而言，涉及一种隧道监测设备故障判断方法、装置及电子设备。

背景技术

随着我国隧道工程从“以建为主”向“建养并重”转变，以及倡导“新基建”技术发展的指引，我国隧道结构运维监测技术正迅速崛起。但是隧道结构设计使用年限大多在100年及以上，在长期隧道结构监测过程中，由于系统老化、信号采集器失效、电路故障等各种因素的影响，会出现隧道监测失灵的情况。此外，由于隧道结构监测信号采集器具有数量大、体积小、功率低的特点以及有供电与数据传输共用同一线路的情况，因此，现阶段通过人工检测电流、电压等电信号进行隧道监测设备故障判断的技术存在人工作业量大、诊断效率低的问题。

发明内容

本申请的实施例在于提供一种隧道监测设备故障判断方法、装置及电子设备，以解决目前方法进行隧道监测设备故障判断时诊断效率低的问题。

本申请的实施例提供了一种隧道监测设备故障判断方法，所述方法包括：

对获取到的隧道中每个断面的原始隧道数据进行预处理，得到每个断面的预处理隧道数据；

基于每个断面的不同项预处理隧道数据进行相关性计算，得到所述不同项预处理隧道数据之间的相关系数；

筛选出所述相关系数大于第一阈值的预处理隧道数据，得到相关数据集；

以所述相关数据集中的任意一项预处理隧道数据作为对象集，以所述相关数据集中除所述对象集之外的预处理隧道数据作为基础集，基于所述对象集以及所述基础集进行数据切分得到训练集、验证集以及测试集；

通过权重初始化函数进行神经网络权重初始化设置分别得到神经网络各层的初始权重值；

基于所述训练集、所述验证集、所述测试集以及所述各层的初始权重值得到所述神经网络的精度值；

基于所述神经网络的精度值的分布得到所述断面的隧道监测设备故障判断结果。

在上述实现过程中，通过进行相关性计算筛选出相关性较大的各项预处理隧道数据得到所述相关数据集，在所述相关数据集的基础上指定基础集以及对象，并基于基础集和对象集进行数据切分得到输入神经网络的训练集、验证集以及测试集，通过基于所述训练集、所述验证集、所述测试集以及所述各层的初始权重值得到所述神经网络的精度值，以所述精度值的分布呈现出的集中程度判定隧道监测设备是否存在故障，能够避免人工逐一通过隧道监测设备的电信号判断隧道中各个隧道监测设备的工作状态，提高隧道监测设备故障判断的效率。

可选地，所述基于每个断面的不同项预处理隧道数据进行相关性计算，得到所述不同项预处理隧道数据之间的相关系数，包括：

基于每个断面的不同项的预处理隧道数据通过第一计算公式进行两两皮尔森相关性计算得到所述相关系数；

所述第一计算公式包括：