本文選題：橋梁健康監(jiān)測(cè)　切入點(diǎn)：預(yù)處理　出處：《重慶大學(xué)》2015年碩士論文　論文類(lèi)型：學(xué)位論文

【摘要】：幾十年來(lái),隨著中國(guó)的經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展,橋梁的建造數(shù)量越來(lái)越大,但橋梁的坍塌事件也是時(shí)有發(fā)生,因此對(duì)橋梁的安全極為重視,橋梁健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)也應(yīng)運(yùn)而生,并已成為國(guó)內(nèi)外學(xué)者的研究熱點(diǎn)。橋梁健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)通過(guò)安裝的傳感器獲取橋梁的各種狀態(tài),并據(jù)此進(jìn)行安全評(píng)估,因此傳感器數(shù)據(jù)的正確性是監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的基礎(chǔ)和關(guān)鍵。為此需要對(duì)傳感器數(shù)據(jù)的可信度進(jìn)行評(píng)價(jià),檢測(cè)并剔除異常數(shù)據(jù),以及對(duì)剔除數(shù)據(jù)進(jìn)行插補(bǔ)。雖然橋梁健康監(jiān)測(cè)技術(shù)經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展取得了較大的進(jìn)展,監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)技術(shù)也日臻完善。但現(xiàn)有的數(shù)據(jù)可信度評(píng)估的研究還不多,而目前針對(duì)橋梁健康監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)異常檢測(cè)方法也存在著一些問(wèn)題,數(shù)據(jù)插補(bǔ)技術(shù)還需要做針對(duì)性改進(jìn)。同時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中還有很多隱含待挖掘的信息,時(shí)間序列分析和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已經(jīng)成功應(yīng)用在這上面,但還存在一些問(wèn)題需要進(jìn)一步研究。本文研究了橋梁健康監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的預(yù)處理和分析,主要針對(duì)數(shù)據(jù)可信度評(píng)估、數(shù)據(jù)插補(bǔ)技術(shù)、監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的時(shí)間序列分析。對(duì)于數(shù)據(jù)的可信度評(píng)估,提出了基于灰色關(guān)聯(lián)度分析的傳感器數(shù)據(jù)可信度評(píng)估方法,并用灰色關(guān)聯(lián)度分析定位不可信數(shù)據(jù)的時(shí)間段,為橋梁結(jié)構(gòu)預(yù)警提供依據(jù)。針對(duì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的異常值,采用基于統(tǒng)計(jì)特征的方法對(duì)異常值進(jìn)行剔除。為了對(duì)剔除異常值的數(shù)據(jù)進(jìn)行插補(bǔ),提出了基于灰色關(guān)聯(lián)度分析的預(yù)測(cè)模型與時(shí)間序列ARMA模型預(yù)測(cè)的結(jié)合方案。長(zhǎng)期的橋梁監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的趨勢(shì)反映了橋梁的健康狀況的變化趨勢(shì),本文以多種時(shí)間角度的對(duì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的整體發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了觀察分析,并利用ARMA模型對(duì)其建立了最佳的擬合模型,利用此模型對(duì)橋梁進(jìn)行預(yù)警。并利用此預(yù)測(cè)模型結(jié)合基于關(guān)聯(lián)度分析的預(yù)測(cè)模型對(duì)異常值做了預(yù)測(cè)分析實(shí)驗(yàn),表明基于灰色關(guān)聯(lián)度分析的預(yù)測(cè)模型與時(shí)間序列ARMA模型結(jié)合的預(yù)測(cè)方法的預(yù)測(cè)效果比單獨(dú)ARMA模型預(yù)測(cè)效果好。本文的主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)是把灰色關(guān)聯(lián)度理論應(yīng)用于數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)上,并把這種預(yù)測(cè)方法與時(shí)間序列模型預(yù)測(cè)結(jié)合起來(lái),消除了時(shí)間序列模型預(yù)測(cè)的誤差。最后通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了論文所提出的數(shù)據(jù)處理和分析方法,結(jié)果符合預(yù)期要求,并且已成功應(yīng)用于多座橋梁監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中。
[Abstract]:In recent decades, with the rapid development of Chinese economy, the number of bridges has been increasing, but the collapse of bridges has occurred from time to time. Therefore, the safety of bridges has been attached great importance, and the bridge health monitoring system has emerged as the times require. The bridge health monitoring system obtains the various states of the bridge through the sensor installed, and carries on the safety evaluation accordingly. Therefore, the correctness of sensor data is the basis and key of the monitoring system. Therefore, it is necessary to evaluate the credibility of sensor data, detect and eliminate abnormal data. Although the bridge health monitoring technology has made great progress after years of development, the monitoring data collection and storage technology are also improving, but the existing data credibility evaluation research is still few. At present, there are some problems in the anomaly detection method of bridge health monitoring data, and the data interpolation technology needs to be improved. At the same time, there are many hidden information to be mined in the monitoring data. Time series analysis and data mining techniques have been successfully applied in this field, but there are still some problems that need to be further studied. In this paper, the preprocessing and analysis of bridge health monitoring data is studied, which is mainly aimed at the reliability evaluation of bridge health monitoring data. Data interpolation technology, time series analysis of monitoring data. For the reliability evaluation of data, a method of reliability evaluation of sensor data based on grey correlation analysis is proposed, and the grey correlation analysis is used to locate the time period of untrusted data. The method based on statistical features is used to eliminate the outliers. In order to interpolate the outliers, the outliers of the monitoring data are interpolated. This paper puts forward a scheme of combining prediction model based on grey correlation analysis with ARMA model of time series. The trend of long-term bridge monitoring data reflects the changing trend of bridge health status. In this paper, the overall development trend of monitoring data is observed and analyzed from various time angles, and the best fitting model is established by using ARMA model. The model is used to predict the bridge, and the prediction model based on the correlation analysis is used to predict and analyze the outliers. The results show that the prediction method based on grey correlation degree analysis and time series ARMA model has better prediction effect than that of single ARMA model. The main innovation of this paper is to apply the grey correlation degree theory to the prediction of data. Combining this method with time series model prediction, the error of time series model prediction is eliminated. Finally, the data processing and analysis method proposed in this paper is verified by experiments, and the results meet the expected requirements. And has been successfully applied to many bridge monitoring systems.
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：U446

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本文編號(hào)：1558102