一種多基站變形監測數據處理方法與流程

本發明屬于變形監測，具體涉及一種多基站變形監測數據處理方法。

背景技術：

1、隨著gnss技術的不斷進步，特別是我國北斗導航定位系統的快速發展，多頻多模多衛星系統的融合定位技術已成為行業研究的熱點。gnss技術具有高精度、全天候、自動化等優點，為變形監測提供了強有力的技術支持。

2、傳統的單一基站監測系統存在基準點穩定性誤差傳遞的問題，容易導致變形信息產生偏差甚至失真。而多基站監測系統通過構建多個基站的監測網，能夠增加基線數量和多余觀測量，提高監測數據的冗余度和可靠性。同時，多基站之間可以相互校核，進一步降低誤差，提高監測精度。

3、gnss接收機內部存在各種噪聲源，如熱噪聲、量化噪聲等。這些噪聲會影響接收機的信號處理能力，降低變形監測數據的準確度。

4、變形監測數據往往涉及多個方面的信息(如位移、速度、加速度等)，需要綜合運用多種分析方法進行綜合分析。然而，現有的數據處理方法往往側重于單一方面的分析，缺乏綜合分析能力。

技術實現思路

1、本發明的目的在于提供一種多基站變形監測數據處理方法，用于解決現有技術中變形監測數據受噪聲的影響與缺乏綜合分析能力的技術問題。

2、為了實現上述目的，本發明采用了如下技術方案：

3、步驟一、分析變形監測的對象，明確變形狀態，根據變形監測內容劃分數據類型；對變形監測對象的結構類型、物質類型進行分析，參照現有變形監測對象的相關數據，結合結構力學與材料科學，通過理論公式確定變形監測對象的結構強度與物質強度，結合相關歷史變形數據，將變形監測對象的變形狀態劃分為正常變形狀態與異常變形狀態，通過變形監測的內容確定變形監測對象的變形趨勢，綜合變形監測對象的設計標準、歷史數據或自然規律確定當前變形趨勢是否處于可控范圍內，正常變形狀態指按照當前變形趨勢發展一定時間內變形程度處于可控范圍內，異常變形狀態指按照當前變形趨勢發展一定時間內變形程度不處于可控范圍內，將變形監測內容劃分為不同數據類型包括：變形數據與環境數據。

4、步驟二、結合不同降噪方法對多基站變形監測的數據進行降噪處理；通過傳感器網絡或物聯網設備收集各基站的變形監測數據，將當前未經過處理的變形監測數據記為原始監測數據，原始監測數據中包含大量噪聲數據，需要對原始監測數據進行降噪處理，通過局部均值分解方法將要進行降噪處理的數據信號分解，得到數個由高頻乘積函數表示的分量，保留其中的低頻分量，將高頻分量作為待降噪信號，判斷高頻與低頻分量的方法如下所示：

5、將在時域上的信號分量通過傅里葉變化轉換到頻域，計算該信號分量的頻率w與功率譜密度函數p(w)，確定低頻段范圍在a到bhz范圍之間，本實施例中將0到100hz設定為低頻段范圍，并在確定的低頻段范圍內提取功率譜數據，確定在低頻段范圍內功率譜密度與頻率的線性關系，具體公式如下所示：

6、logp(w)＝αlogw+β+o(w)；

7、其中α表示該線性關系的斜率，β代表功率譜密度隨頻率變化的偏移量常數，本實施例中設置β為1，o(w)代表擬合函數，表示使功率譜密度與頻率的線性關系成立的間斷函數，設置擬合函數的目標函數，擬合函數的目標函數具體如下所示：

8、

9、通過擬合函數的目標函數確定確定α的真實值，設定低高頻分界值當時判斷信號為高頻，反之判斷信號為低頻，根據具體情況和需求來確定，通常是由專業人士或相關利益方共同制定和確認的，本實施例中將0到100hz設定為低頻段范圍的前提下，設定低高頻分界值為1。

10、通過判斷低頻與高頻分量確定待降噪信號，對于每個待降噪信號，為避免模態混疊現象，分別添加兩個大小相同，正負關系相反的白噪聲信號，得到兩個待降噪信號分量，對于待降噪信號分量，使用經驗模態分解方法進行進一步降噪處理得到imf分量，根據多尺度排列熵準則確定imf分量在多次度下的排列熵，通過設定尺度因子、延時因子與嵌入因子確定imf分量經過歸一化的排列熵，本實施例中尺度因子、延時因子與嵌入因子分別設定為16、1與6，設定排列熵閾值f，f根據具體情況和需求來確定，排列熵值大于等于f的imf分量判斷為高頻分量，反之為低頻分量，保留低頻分量，篩除高頻分量，將局部均值分解方法與經驗模態分解方法得到的低頻分量相結合，得到完成降噪的完整數據，經過降噪的數據內容更加準確，記為降噪數據，并將降噪數據進行歸一化處理。

11、步驟三、基于變形監測對象的結構與物質狀態，確定變形監測對象的標準狀態數據；收集變形監測對象詳細的結構與物質狀態，對變形監測對象進行仿真，構建具有變形監測對象結構的物理模型，利用有限元分析、離散元分析方法，建立變形監測對象的的數值模型，根據變形監測對象的實際物質屬性、幾何尺寸，對數值模型進行求解，得到初始仿真對象模型，在根據真實環境設置仿真環境參數，以時長t為周期進行仿真實驗，將各類變形數據做為仿真模型的輸入，各類變形數據包括：時長t內的位移變化率、傾斜變化率、振動幅度變化率與結構損壞面積變化率，根據仿真模型的輸入模擬n個周期，輸出變形監測對象在n個周期的變形程度，基于變形程度判斷仿真模型的輸入是否對正常變形狀態造成影響，綜合變形監測對象的設計標準、歷史數據或自然規律，確定不會出現異常變形狀態的變形數據范圍，取各類型變形數據范圍的最大值邊界記為對應類型的標準狀態數據，本實施例中n取值為5。

12、步驟四、基于標準狀態數據，分析多基站變形監測當前時間周期內的變形數據，判斷變形監測趨勢是否可控；具體地，獲取每個基站當前時間周期內的位移變化率d，對比位移變化率的標準狀態數據，得到位移變化比例d；

13、獲取當前時間周期內的傾斜變化率v，對比傾斜變化率的標準狀態數據，得到傾斜變化比例v；

14、獲取當前時間周期內的振動幅度變化率q，對比振動幅度變化率的標準狀態數據，得到振動幅度變化比例q；

15、獲取當前時間周期內的結構損壞面積變化率s，對比結構損壞面積變化率的標準狀態數據，得到結構損壞面積變化比例s；

16、將位移變化比例d、傾斜變化比例v、振動幅度變化比例q、結構損壞面積變化比例s，做為實時變形趨勢評估模型的輸入，實時變形趨勢評估模型依據變形趨勢評估公式得到，變形趨勢評估公式具體如下所示：

17、

18、其中fa表示變形趨勢評估值，h表示變形監測對象在當前周期前的結構強度，u表示變形監測對象物質強度，k1、k2、k3、k4為權重系數，根據變形數據類型對變形趨勢的影響程度確定，通常是由專業人士或相關利益方共同制定和確認的，且k1+k2+k3+k4＝1，本實施例中設置k1＝0.2、k2＝0.3、k3＝0.1、k4＝0.4。

19、綜合每個基站的變形趨勢評估值，并取其平均值fa′，基于變形監測對象的仿真實驗，確定變形趨勢評估閾值i，i為使變形監測對象保持正常變形狀態下最大的變形趨勢評估值，當fa′小于等于i時，判斷變形監測對象在n個周期內處于正常變形狀態，即在n個周期內變形趨勢處于可控范圍內，反之判斷變形監測對象在n個周期內處于異常變形狀態，即在n個周期內變形趨勢不處于可控范圍內，設置變形趨勢差值系數e，將某個基站變形趨勢評估值與fa′做差并取平均值得到f，當出現f大于e時，檢查該基站的監測設備，根據監測需求和現場條件，優化該基站的布局，確保監測區域的全面覆蓋和數據的準確性，e根據實際情況與需求確定，通常是由專業人士或相關利益方共同制定和確認的，本實施例中e等于

20、綜上所述，由于采用了上述技術方案，本發明的有益效果是：

21、1、本發明通過結合局部均值分解方法與經驗模態分解方法進行降噪處理，進一步降低了噪聲信號對變形監測數據的影響程度，通過在待降噪信號中添加白噪聲信號，避免兩種降噪方法結合時可能會產生的模態混疊現象；

22、2、本發明通過綜合變形監測數據與標準狀態數據評估變形趨勢，能夠更直觀的分析變形監測對象的變形狀態，通過對多基站的變形趨勢評估值的綜合分析，實現對基站的布局和數量的優化，確保監測區域的全面覆蓋和數據的準確。