【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及大坝监测，具体为基于大坝稳定性数据监测处理方法。
技术介绍
1、在现有的大坝稳定性监测领域中，传统技术多依赖于定期的人工检查和简单的自动化监测系统，这些方法往往存在监测频率不高、数据采集不连续、实时性差等问题，难以满足大坝安全管理的高标准要求，传统监测技术在数据分析上通常缺乏深度，无法充分利用收集到的数据进行深入分析和预测，导致对大坝稳定性的评估存在局限性；
2、随着技术的发展，虽然自动化监测技术已经被广泛应用于大坝安全监控中，提高了监测效率并实现了实时数据采集和处理，但监测系统仍面临着数据准确性不高、设备故障频发和监测范围限制等质量问题。这些问题可能影响监测结果的可靠性，进而影响大坝安全评估和决策。特别是在数据的采集、传输和处理过程中，如何确保数据的准确性、完整性和安全性，是一个亟待解决的技术难题。
3、为了解决上述缺陷，现提供技术方案。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于解决现有大坝稳定性监测技术中存在的数据准确性不高、实时性差、分析深度不足以及智能化水平有限的问题，而提出基于大坝稳定性数据监测处理方法。
2、本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：
3、大坝稳定性数据监测处理方法，包括以下步骤：
4、s1：传感器布设，根据大坝的结构特点，在大坝不同位置上布设对应的传感器；
5、s2：数据处理，通过布设的传感器对大坝的数据进行采集并进行预处理，完成预处理后进行数据的传输；
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7、s4：稳定性预警，对监控的异常数据生成预警；
8、s5：异常分析，采用机器学习和人工智能技术从监测数据中提取分析传感器是否存在异常的信息；
9、s6：维护规划，根据传感器异常分析的结果进行传感器的维护规划，并实施定期的传感器自检和远程维护策略。
10、进一步的，所述s5的具体步骤如下：
11、收集大坝布设的传感器数据，并整合成统一的数据集，用于后续的异常分析；
12、清洗数据，去除噪声和异常值，对数据进行标准化，确保不同传感器数据的一致性；
13、再对预处理后的数据进行多维度的异常分析；
14、建立模型预测传感器寿命，分析历史维护记录，确定维护周期和故障模式；
15、分析环境因素对传感器性能的影响，应用算法预测传感器故障概率；
16、对异常分析的结果进行解析，评估传感器异常产生的影响，根据异常的严重程度和潜在风险，对异常进行分类，并排序处理优先级；
17、记录异常详情，包括描述、原因、影响评估和行动方案，并及时通知相关人员；
18、根据异常分析结果，制定维护计划和策略。
19、进一步的，所述s5中对预处理后的数据进行多维度的异常分析的具体操作步骤如下：
20、统计与趋势分析：计算统计指标，检查是否存在非预期的持续增加或减少；
21、阈值检查：根据传感器规格和历史数据设定正常工作阈值，检查实时数据是否超出预设阈值；
22、交叉验证与一致性检验：对比同一位置或条件下不同传感器的数据，识别数据集中的不一致性；
23、异常检测算法：应用孤立森林或单类支持向量机的机器学习算法进行异常模式识别，训练模型以区分正常和异常数据；
24、信号分析：对数据进行傅里叶变换，分析频率成分，识别由传感器故障引起的异常频率；使用自相关和互相关的时域分析方法检查信号的稳定性和一致性。
25、进一步的，所述s5中对异常进行排序处理优先级的具体操作步骤如下：
26、通过对传感器异常的评判参数进行综合评估，确定传感器异常的处理优先级，其中评判参数包括：
27、异常值偏离度：计算异常值与正常值的偏差大小；
28、变化率：测量传感器读数变化的速率，快速变化或不变化表明异常；
29、持续时间：传感器异常情况持续的时间长度，长时间异常需要更高优先级处理；
30、历史故障率：基于历史数据，评估传感器发生故障的频率；
31、性能退化速度：通过传感器性能退化模型预估的传感器性能下降速度；
32、影响范围：评估传感器异常对大坝稳定性监测系统整体性能的影响范围，并通过百分比进行量化，记为影范比；
33、将得到的异常值偏离度、变化率、持续时间、历史故障率、性能退化速度及影范比归一化处理后，代入以下公式：以得到先评值xpz，式中yp、bh、cx、ll、xt及yf分别为异常值偏离度、变化率、持续时间、历史故障率、性能退化速度及影范比，分别为异常值偏离度、变化率、持续时间、历史故障率、性能退化速度及影范比的预设权重系数；并将得到的先评值作为衡量传感器异常处理优先级的评价标准；
34、将所有传感器异常得到的先评值按照大小进行排序，并按照排序的顺序作为异常处理先后顺序的依据标准。
35、进一步的，所述s6的具体操作步骤如下：
36、综合机器学习和人工智能技术得到的异常分析结果，评估传感器的性能状况，根据异常分析结果，诊断传感器是否存在故障或性能下降；
37、获取s5中需要维护或更换的传感器，以及处理的优先级；
38、制定维护计划，包括维护时间表、所需资源和预期目标；
39、将维护任务分配给相应的技术人员或维护团队；
40、为传感器开发自检程序，使传感器定期进行自我诊断；
41、建立远程维护系统，使技术人员能够远程诊断和维护传感器；
42、准备所需的备件和工具，以便于快速响应维护需求，执行传感器的定期自检程序，及时发现并报告潜在问题；
43、对适用于远程方式解决的问题，实施远程维护；
44、对适用于现场操作的维护任务，安排技术人员进行现场维护；
45、记录所有维护活动的详细信息，包括维护日期、活动类型和结果，根据维护结果和传感器性能，优化维护周期和计划；
46、利用最新的维护数据更新预测性维护模型，评估维护活动对大坝稳定性监测的影响，管理潜在风险；
47、维护完成后，继续监控传感器性能，确保维护效果；
48、建立从维护到异常分析的反馈循环，不断改进维护策略。
49、进一步的，所述s1的具体操作步骤如下：
50、分析大坝材料、形状、应力分布，确定大坝关键监测区域；
51、识别包括上游面、下游面、基础、接缝和排水系统在内的关键监测区域；
52、根据监测需求，确定传感器类型及传感器精度，确保数据准确性；
53、设计传感器布局，实现对所有关键区域的全面覆盖；
54、制定包括位置、方式、固定方法的安装方案；
55、建立传感器与数据处理中心之间的通信网络；
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1.基于大坝稳定性数据监测处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于大坝稳定性数据监测处理方法，其特征在于，所述S5的具体步骤如下：
3.根据权利要求2所述的基于大坝稳定性数据监测处理方法，其特征在于，所述S5中对预处理后的数据进行多维度的异常分析的具体操作步骤如下：
4.根据权利要求2所述的基于大坝稳定性数据监测处理方法，其特征在于，所述S5中对异常进行排序处理优先级的具体操作步骤如下：
5.根据权利要求1所述的基于大坝稳定性数据监测处理方法，其特征在于，所述S6的具体操作步骤如下：
6.根据权利要求1所述的基于大坝稳定性数据监测处理方法，其特征在于，所述S1的具体操作步骤如下：
7.根据权利要求1所述的基于大坝稳定性数据监测处理方法，其特征在于，所述S2的具体操作步骤如下：
8.根据权利要求1所述的基于大坝稳定性数据监测处理方法，其特征在于，所述S3的具体操作步骤如下：
9.根据权利要求1所述的基于大坝稳定性数据监测处理方法，其特征在于，所述S4的具体操作步
...【技术特征摘要】
1.基于大坝稳定性数据监测处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于大坝稳定性数据监测处理方法，其特征在于，所述s5的具体步骤如下：
3.根据权利要求2所述的基于大坝稳定性数据监测处理方法，其特征在于，所述s5中对预处理后的数据进行多维度的异常分析的具体操作步骤如下：
4.根据权利要求2所述的基于大坝稳定性数据监测处理方法，其特征在于，所述s5中对异常进行排序处理优先级的具体操作步骤如下：
5.根据权利要求1所述的基于大坝稳定...
【专利技术属性】
技术研发人员：汪庆，游文荪，喻蔚然，吴晓彬，周志维，龚羊庆，唐少龙，
申请(专利权)人：江西省水利科学院江西省大坝安全管理中心，江西省水资源管理中心，
类型：发明
国别省市：
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