[發(fā)明專利]一種基于數(shù)據(jù)差值的橋梁漸進(jìn)式漂移數(shù)據(jù)清洗方法在審
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 201910500030.1 | 申請(qǐng)日: | 2019-06-11 |
| 公開(kāi)(公告)號(hào): | CN110287178A | 公開(kāi)(公告)日: | 2019-09-27 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 任普 | 申請(qǐng)(專利權(quán))人: | 南京睿永智運(yùn)維工程科技有限公司 |
| 主分類號(hào): | G06F16/215 | 分類號(hào): | G06F16/215 |
| 代理公司: | 江蘇斐多律師事務(wù)所 32332 | 代理人: | 王純潔;王長(zhǎng)征 |
| 地址: | 211200 江蘇省南京市溧*** | 國(guó)省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 差值數(shù)據(jù) 趨勢(shì)數(shù)據(jù) 漂移 原始數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)清洗 計(jì)算原始數(shù)據(jù) 處理效率 后續(xù)結(jié)構(gòu) 監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù) 漂移現(xiàn)象 區(qū)間估計(jì) 識(shí)別信號(hào) 數(shù)據(jù)位置 相鄰數(shù)據(jù) 有效數(shù)據(jù) 置信區(qū)間 狀態(tài)分析 標(biāo)準(zhǔn)差 傳感器 橋梁 算法 還原 清洗 | ||
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于數(shù)據(jù)差值的橋梁漸進(jìn)式漂移數(shù)據(jù)清洗方法,包括:獲取傳感器原始數(shù)據(jù);計(jì)算原始數(shù)據(jù)之間相鄰數(shù)據(jù)的差值;通過(guò)Super Smoother算法對(duì)原始差值數(shù)據(jù)提取趨勢(shì)數(shù)據(jù),得到原始差值數(shù)據(jù)與趨勢(shì)數(shù)據(jù)的差值;采用區(qū)間估計(jì)理論,根據(jù)原始差值數(shù)據(jù)與趨勢(shì)數(shù)據(jù)的差值的均值和標(biāo)準(zhǔn)差,得到原始差值數(shù)據(jù)與趨勢(shì)數(shù)據(jù)的差值的正常值的變化范圍;尋找原始差值數(shù)據(jù)與趨勢(shì)數(shù)據(jù)的差值處于置信區(qū)間以外的數(shù)據(jù)位置,確定原始數(shù)據(jù)中漂移異常值的位置并進(jìn)行清洗。本發(fā)明能夠準(zhǔn)確識(shí)別信號(hào)波動(dòng)較為緩慢的數(shù)據(jù)中漸進(jìn)式漂移現(xiàn)象,提高原始數(shù)據(jù)的處理效率,且能夠最大程度還原真實(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),為后續(xù)結(jié)構(gòu)狀態(tài)分析提供有效數(shù)據(jù)。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明屬于橋梁健康監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析研究領(lǐng)域,具體涉及一種基于數(shù)據(jù)差值的橋梁漸進(jìn)式漂移數(shù)據(jù)清洗方法。
背景技術(shù)
數(shù)據(jù)清洗是橋梁健康監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)后續(xù)分析挖掘的基礎(chǔ),也是監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)價(jià)值得以實(shí)現(xiàn)的步驟。隨著國(guó)內(nèi)橋梁健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)技術(shù)的逐漸成熟和廣泛使用,數(shù)據(jù)清洗的重要性也與日俱增。其中,監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)漂移現(xiàn)象在橋梁健康監(jiān)測(cè)過(guò)程中較為常見(jiàn),其產(chǎn)生的主要原因在于傳感器本身出現(xiàn)故障或者受到外界環(huán)境的干擾。數(shù)據(jù)漂移的表現(xiàn)形式為:監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)會(huì)產(chǎn)生整體或部分偏移,在時(shí)域上某時(shí)段內(nèi)局部向上或者局部向下偏移,出現(xiàn)一種不連續(xù)狀況,但異常偏移部分?jǐn)?shù)據(jù)的形態(tài)和趨勢(shì)并無(wú)異常。
目前觀測(cè)到的數(shù)據(jù)偏移分為主要兩種情況,一種為整體式漂移,另一種為漸進(jìn)式漂移。整體式漂移表現(xiàn)為,數(shù)據(jù)在某時(shí)段內(nèi)整體向上或者向下漂移,這種漂移容易識(shí)別且方便設(shè)計(jì)算法進(jìn)行修正;而對(duì)于漸進(jìn)式漂移現(xiàn)象,該種形式的漂移識(shí)別較為困難,主要是由于其數(shù)據(jù)本身的波動(dòng)較難識(shí)別。因此,針對(duì)上述數(shù)據(jù)異常的缺點(diǎn),迫切需要發(fā)展一種針對(duì)漸進(jìn)式漂移現(xiàn)象識(shí)別清洗的方法。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明所要解決的技術(shù)問(wèn)題是針對(duì)上述現(xiàn)有技術(shù)的不足提供一種基于數(shù)據(jù)差值的橋梁漸進(jìn)式漂移數(shù)據(jù)清洗方法,本基于數(shù)據(jù)差值的橋梁漸進(jìn)式漂移數(shù)據(jù)清洗方法能準(zhǔn)確有效地處理橋梁健康監(jiān)測(cè)中信號(hào)波動(dòng)較為平穩(wěn)的漸進(jìn)式漂移數(shù)據(jù)問(wèn)題。
為實(shí)現(xiàn)上述技術(shù)目的,本發(fā)明采取的技術(shù)方案為:
一種基于數(shù)據(jù)差值的橋梁漸進(jìn)式漂移數(shù)據(jù)清洗方法,包括以下步驟:
步驟1:獲取傳感器原始數(shù)據(jù);
步驟2:計(jì)算原始數(shù)據(jù)之間相鄰數(shù)據(jù)的差值;
步驟3:通過(guò)Super Smoother算法對(duì)原始差值數(shù)據(jù)提取趨勢(shì)數(shù)據(jù),得到原始差值數(shù)據(jù)與趨勢(shì)數(shù)據(jù)的差值;
步驟4:采用區(qū)間估計(jì)理論,根據(jù)原始差值數(shù)據(jù)與趨勢(shì)數(shù)據(jù)的差值的均值和標(biāo)準(zhǔn)差,得到原始差值數(shù)據(jù)與趨勢(shì)數(shù)據(jù)的差值的正常值的變化范圍;
步驟5:尋找原始差值數(shù)據(jù)與趨勢(shì)數(shù)據(jù)的差值處于置信區(qū)間以外的數(shù)據(jù)位置,確定原始數(shù)據(jù)中漂移異常值的位置并進(jìn)行清洗。
作為本發(fā)明進(jìn)一步改進(jìn)的技術(shù)方案,所述的步驟1具體包括:
獲取橋梁健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中傳感器采集的原始數(shù)據(jù){xi},i=1,2,…,n,其中n為原始數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)。
作為本發(fā)明進(jìn)一步改進(jìn)的技術(shù)方案,所述的步驟2具體包括:
通過(guò)計(jì)算{xi},i=1,2,…,n之間相鄰數(shù)據(jù)的差值,得到數(shù)值序列{di},i=1,2,…,n-1,其中di=xi+1-xi。
作為本發(fā)明進(jìn)一步改進(jìn)的技術(shù)方案,所述的步驟3具體包括:
步驟3.1:采用Super Smoother算法提取原始差值數(shù)據(jù)的趨勢(shì)數(shù)據(jù){si},i=1,2,…,n-1;
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