大壩安全監測中自動化比測方法的應用研究

唐宏華

湖南五凌電力科技有限公司，湖南懷化 419635

在信息技術快速發展帶動下，大壩安全實時監測已經能夠實現自動化，但由于受到設備、工藝和大壩所處環境等因素的影響，使自動化系統難免出現失真。所以，找到一種能對自動化系統所得監測結果進行自動校核，并確定精度與可靠性的方法至關重要。

1 數據比測基本概念與現狀分析

對于大壩安全監測，其數據比測是指對由自動化系統得出的測量結果和由人工觀測得出的結果進行比對與分析，用于驗證所設自動化系統是否穩定與可靠。人工觀測因歷史較為久遠，有著十分廣泛的應用，且過程簡單，所以是公認的有很高穩定性及可信度的方法；而自動化系統雖然也有很高的測量與頻率，但可靠性與穩定性均需驗證。因此，國家標準提出了需要對這兩個結果實施對比的基本要求[1]。

就目前來看，行業中對大壩安全數據進行比測的具體方法與相關分析手段還沒有明確的規定，在實際應用過程中，采用人工進行操作和閾值法相對普遍，另外，借助數據處理軟件進行過程線的繪制，并用人工對曲線的走勢及周期進行對比，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，對比測的結果造成一定影響，這主要是因為沒有保持對齊的序列會使對監測量信號進行判斷時產生很大的偏差，而且采用人工將數據對齊，既煩瑣，又容易出錯，也會出現偏差；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。在實際應用過程中，一般以閾值法為主，對段時序小樣本進行數據比測；數據挖掘有待提升，所得結果的說服力不足；必須采用人工進行操作，費時費力，而且計算能力不強，無法對長時序大樣本進行數據比測。

2 比測方法基本原理與應用

2.1 方法原理

比測流程如圖1所示。

圖1 比測流程

2.1.1 以時序為基礎的測次對齊

對大壩而言，在不同時間有不同的實際工作形態，尤其是關鍵部位，變化頻率更高。為有效保證數據比測結果的合理性，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：將自動化系統所得測量數據對應的時間值作為基準，基于有效時間要求，找到和自身時間值最相近的觀測結果；若未找到，則將這一自動化系統的實測結果丟棄，從而形成數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

以預設變化閾值為依據，對每批相同測次兩個結果差值進行判斷，確認是否處在閾值范圍內，此時將超限數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和所占百分比輸出。

2.1.4 相關性與差異性

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

①對系列均值進行差異性檢驗，若M和N沒有明顯差異，則可建立零假設，即EM=EN，進而可得以下檢驗統計量：

可見，n滿足準正態分布，若將顯著性水平設為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的接受結論及拒絕結論。

②對系列方差進行差異性檢驗，若M和N的方差沒有明顯差異，則可建立零假設，即 ，進而可得以下檢驗統計量：

可見，統計量滿足卡方分布，若將顯著性水平設為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的接受結論及拒絕結論。

③對系列相關性進行檢驗，即分析序列是否具有線性關系。當兩者之間保持的線性關聯較為緊密，則說明兩者具有較高的趨同性及相似性，對于相關系數，可采用以下公式計算：

此時可將兩個結果的線性相關系數輸出。

2.1.5 判斷規律性

所謂規律性的判斷，是指以監測量發生的變化為一個隨機的過程，然后把序列數值看作離散的信號量，以此為基礎，進行傅立葉變換，對不同信號對應的特征量進行輸出，同時予以對比。

2.2 方法應用

以某混凝土大壩為例進行分析，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，將測序對齊之后，可獲得共884個結果，其比測結果為：以設計指標為依據開展超限分析與方差分析，超限測次數量為6，約占1.3%。從巡檢日志中可以看出，其產生原因主要為自動化裝置部分段所用防凍液大量揮發，使浮力降低或直接被凍住，導致測量結果失準；相關系數經計算等于0.97，說明兩者為正相關；采用人工觀測所得序列，其均值和標準差分別為0.10mm、1.1；采用自動化系統觀察所得序列，其均值和標準差分別為0.097mm、1.17，兩者均值對應的差異統計量結果為0.057，當置信度為95%時，不拒絕原定假設，兩者方差對應的差異統計量結果為500.04，當置信度為95%時，同樣不拒絕原定假設。通過上述分析可以看出，該大壩所用兩種測量方式，無論在均值和標準差，還是相關性上，均具有良好性能，滿足相關標準要求[3]。

圖2 雙向電容式自動化測量儀器

3 結語

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

對此，本文基于數據預處理，提出一種多維度比測方式，通過研究和應用，可將其優勢特征總結如下：

首先，利用自動化比測，能打破數據規模帶來的限制，使比測結果準確性得以大幅提高；

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

再次，在包含方差、差異性、相關性及與規律性等在內的多個方面對兩種數據結果的關聯性進行深度挖掘，所得結果更加全面，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，容易實現，能滿足現在越來越多長時序大樣本對數據比測提出的要求。

以此，該方法可以十分充分地整合現有測量數據，且更為深入與全面地對相同監測量在采用不同方法后所得結果的差異性及關聯性進行分析，進而為大壩自動化系統持續優化提供依據。