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        大壩安全監(jiān)測中自動化比測方法的應(yīng)用研究

        2019-01-29 07:14:00唐宏華
        智能城市 2018年24期
        關(guān)鍵詞:比測時序大壩

        唐宏華

        湖南五凌電力科技有限公司,湖南懷化 419635

        在信息技術(shù)快速發(fā)展帶動下,大壩安全實(shí)時監(jiān)測已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)自動化,但由于受到設(shè)備、工藝和大壩所處環(huán)境等因素的影響,使自動化系統(tǒng)難免出現(xiàn)失真。所以,找到一種能對自動化系統(tǒng)所得監(jiān)測結(jié)果進(jìn)行自動校核,并確定精度與可靠性的方法至關(guān)重要。

        1 數(shù)據(jù)比測基本概念與現(xiàn)狀分析

        對于大壩安全監(jiān)測,其數(shù)據(jù)比測是指對由自動化系統(tǒng)得出的測量結(jié)果和由人工觀測得出的結(jié)果進(jìn)行比對與分析,用于驗(yàn)證所設(shè)自動化系統(tǒng)是否穩(wěn)定與可靠。人工觀測因歷史較為久遠(yuǎn),有著十分廣泛的應(yīng)用,且過程簡單,所以是公認(rèn)的有很高穩(wěn)定性及可信度的方法;而自動化系統(tǒng)雖然也有很高的測量與頻率,但可靠性與穩(wěn)定性均需驗(yàn)證。因此,國家標(biāo)準(zhǔn)提出了需要對這兩個結(jié)果實(shí)施對比的基本要求[1]。

        就目前來看,行業(yè)中對大壩安全數(shù)據(jù)進(jìn)行比測的具體方法與相關(guān)分析手段還沒有明確的規(guī)定,在實(shí)際應(yīng)用過程中,采用人工進(jìn)行操作和閾值法相對普遍,另外,借助數(shù)據(jù)處理軟件進(jìn)行過程線的繪制,并用人工對曲線的走勢及周期進(jìn)行對比,也十分常見。但以上方法在很多方面都存在缺陷,比如:沒有對測次對齊予以充分考慮,對比測的結(jié)果造成一定影響,這主要是因?yàn)闆]有保持對齊的序列會使對監(jiān)測量信號進(jìn)行判斷時產(chǎn)生很大的偏差,而且采用人工將數(shù)據(jù)對齊,既煩瑣,又容易出錯,也會出現(xiàn)偏差;只采用不超過兩種較為直觀且淺層的對比方式,在分析能力上還較為欠缺。在實(shí)際應(yīng)用過程中,一般以閾值法為主,對段時序小樣本進(jìn)行數(shù)據(jù)比測;數(shù)據(jù)挖掘有待提升,所得結(jié)果的說服力不足;必須采用人工進(jìn)行操作,費(fèi)時費(fèi)力,而且計(jì)算能力不強(qiáng),無法對長時序大樣本進(jìn)行數(shù)據(jù)比測。

        2 比測方法基本原理與應(yīng)用

        2.1 方法原理

        比測流程如圖1所示。

        圖1 比測流程

        2.1.1 以時序?yàn)榛A(chǔ)的測次對齊

        對大壩而言,在不同時間有不同的實(shí)際工作形態(tài),尤其是關(guān)鍵部位,變化頻率更高。為有效保證數(shù)據(jù)比測結(jié)果的合理性,兩種測量方式的時序必須保持一致,所以在形成序列后,必須開展測次對齊。其方法為:將自動化系統(tǒng)所得測量數(shù)據(jù)對應(yīng)的時間值作為基準(zhǔn),基于有效時間要求,找到和自身時間值最相近的觀測結(jié)果;若未找到,則將這一自動化系統(tǒng)的實(shí)測結(jié)果丟棄,從而形成數(shù)量完全相等且時序保持一致的最佳樣本組[2]。

        2.1.2 超限分析

        以預(yù)設(shè)變化閾值為依據(jù),對每批相同測次兩個結(jié)果差值進(jìn)行判斷,確認(rèn)是否處在閾值范圍內(nèi),此時將超限數(shù)量與所占百分比輸出。

        2.1.3 方差分析

        這一步驟將超限的測值總數(shù)和所占百分比輸出。

        2.1.4 相關(guān)性與差異性

        相同監(jiān)測量在相同時序中采用兩系統(tǒng)的測值序列,若方差和均值都沒有明顯差異,同時序列高度相關(guān),則認(rèn)為盡管監(jiān)測方式有所不同,但所得結(jié)果完全一致。將樣本數(shù)量記作K,采用自動化系統(tǒng)所得觀測序列記作M,其均值記作EM,標(biāo)準(zhǔn)差記作 ;人工觀測序列記作N,其均值和標(biāo)準(zhǔn)差分別記作EN、 。

        ①對系列均值進(jìn)行差異性檢驗(yàn),若M和N沒有明顯差異,則可建立零假設(shè),即EM=EN,進(jìn)而可得以下檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量:

        可見,n滿足準(zhǔn)正態(tài)分布,若將顯著性水平設(shè)為a,可將拒絕域表示為 與,其中, 可通過查表獲得,此時能輸出不同顯著性水平對應(yīng)的接受結(jié)論及拒絕結(jié)論。

        ②對系列方差進(jìn)行差異性檢驗(yàn),若M和N的方差沒有明顯差異,則可建立零假設(shè),即 ,進(jìn)而可得以下檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量:

        可見,統(tǒng)計(jì)量滿足卡方分布,若將顯著性水平設(shè)為a,則可通過查表獲得拒絕域,此時能輸出不同顯著性水平對應(yīng)的接受結(jié)論及拒絕結(jié)論。

        ③對系列相關(guān)性進(jìn)行檢驗(yàn),即分析序列是否具有線性關(guān)系。當(dāng)兩者之間保持的線性關(guān)聯(lián)較為緊密,則說明兩者具有較高的趨同性及相似性,對于相關(guān)系數(shù),可采用以下公式計(jì)算:

        此時可將兩個結(jié)果的線性相關(guān)系數(shù)輸出。

        2.1.5 判斷規(guī)律性

        所謂規(guī)律性的判斷,是指以監(jiān)測量發(fā)生的變化為一個隨機(jī)的過程,然后把序列數(shù)值看作離散的信號量,以此為基礎(chǔ),進(jìn)行傅立葉變換,對不同信號對應(yīng)的特征量進(jìn)行輸出,同時予以對比。

        2.2 方法應(yīng)用

        以某混凝土大壩為例進(jìn)行分析,該大壩采用雙向電容式自動化測量儀器,如圖2所示,將測量周期確定為:在非汛期時,每天測量一次;在汛期,每8h測量一次。在人工觀測方面,以視準(zhǔn)測量為主,每7d測量一次。利用上述比測方法,時間間隔取8h,將測序?qū)R之后,可獲得共884個結(jié)果,其比測結(jié)果為:以設(shè)計(jì)指標(biāo)為依據(jù)開展超限分析與方差分析,超限測次數(shù)量為6,約占1.3%。從巡檢日志中可以看出,其產(chǎn)生原因主要為自動化裝置部分段所用防凍液大量揮發(fā),使浮力降低或直接被凍住,導(dǎo)致測量結(jié)果失準(zhǔn);相關(guān)系數(shù)經(jīng)計(jì)算等于0.97,說明兩者為正相關(guān);采用人工觀測所得序列,其均值和標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.10mm、1.1;采用自動化系統(tǒng)觀察所得序列,其均值和標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.097mm、1.17,兩者均值對應(yīng)的差異統(tǒng)計(jì)量結(jié)果為0.057,當(dāng)置信度為95%時,不拒絕原定假設(shè),兩者方差對應(yīng)的差異統(tǒng)計(jì)量結(jié)果為500.04,當(dāng)置信度為95%時,同樣不拒絕原定假設(shè)。通過上述分析可以看出,該大壩所用兩種測量方式,無論在均值和標(biāo)準(zhǔn)差,還是相關(guān)性上,均具有良好性能,滿足相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)要求[3]。

        圖2 雙向電容式自動化測量儀器

        3 結(jié)語

        因數(shù)據(jù)比測對自動化觀察結(jié)果驗(yàn)收及校核均有重要作用,所以在當(dāng)前引起了很多人的重視。目前行業(yè)中最常見的方式就是人工,選取一段時間內(nèi)適量樣本開展差值對比,雖然方法簡單,但具體操作和執(zhí)行十分煩瑣,所得結(jié)果的說服力及可信度均亟待提升。

        對此,本文基于數(shù)據(jù)預(yù)處理,提出一種多維度比測方式,通過研究和應(yīng)用,可將其優(yōu)勢特征總結(jié)如下:

        首先,利用自動化比測,能打破數(shù)據(jù)規(guī)模帶來的限制,使比測結(jié)果準(zhǔn)確性得以大幅提高;

        其次,比測開始前,先進(jìn)行測次對齊,這樣可以在保證樣本質(zhì)量的同時,提高可信度;

        再次,在包含方差、差異性、相關(guān)性及與規(guī)律性等在內(nèi)的多個方面對兩種數(shù)據(jù)結(jié)果的關(guān)聯(lián)性進(jìn)行深度挖掘,所得結(jié)果更加全面,同時還具有校核的功能;

        最后,算法十分清晰,具有良好的魯棒性,容易實(shí)現(xiàn),能滿足現(xiàn)在越來越多長時序大樣本對數(shù)據(jù)比測提出的要求。

        以此,該方法可以十分充分地整合現(xiàn)有測量數(shù)據(jù),且更為深入與全面地對相同監(jiān)測量在采用不同方法后所得結(jié)果的差異性及關(guān)聯(lián)性進(jìn)行分析,進(jìn)而為大壩自動化系統(tǒng)持續(xù)優(yōu)化提供依據(jù)。

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