[发明专利]一种大坝自动化监测方法

摘要

本发明公开了一种大坝自动化监测方法，具体步骤包括：(a)观测数据采集；(b)状态评估；(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；(e)模型修正。本发明通过对观测数据的预处理，与模型的预测量进行对比和相关性分析进而在线修正模型的参数，实现了闭环修正与控制，为大坝性态正常与否作出初步判断和分级报警的观测方法、为大坝安全的监测监控提供了可靠的模型依据，为难以测量的物理参数提供了观测方法，大大提高了大坝机理分析的透明程度，并且有效地提高过程系统的反应速度和控制精度，易于计算机控制的实现。

主权项

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。