基于多傳感器信號融合的大型水利壩體變形檢測研究

葉 輝，蔣麗珠，楊 昊

(1.浙江省水利河口研究院(浙江省海洋規劃設計研究院)，杭州 310020；2.浙江廣川工程咨詢有限公司，杭州 310020；3.浙江省水利防災減災重點實驗室，杭州 310020；4.永康市黃墳水庫管理所，浙江 永康 321313；5.浙江省麗水市蓮都區城東水利服務中心站，浙江 麗水 323000)

0 引 言

水資源是人們賴以生存和發展的基礎，但是受到氣候、地理位置、地形以及地勢等環境的影響，有的地區水資源并不充足，甚至出現季節性干旱等問題，因此如何提高水資源的利用率至關重要。修建大型水利大壩是提高水資源利用的重要舉措之一。通過水利大壩可以在多雨的季節進行蓄水，在少雨的季節利用存儲的水資源來緩解干旱問題，從而進行調節水平衡。此外，還可以利用大壩泄洪、發電、灌溉等，因此大壩是重要的水利工程。

然而受到水流長年累月的侵蝕、沖擊以及地形地勢的變化等因素的影響，大型水利壩體會逐漸發生變形，導致壩體安全性下降。水壩變形表現在多個方面，如位移、沉降，傾斜、斷層等，一旦大壩的變形程度超過一定的界線，就意味著大壩失去了安全性和穩定性，亟待進行維修或者拆除重建[1]。在上述背景下，從大壩建成并投入使用開始，每年定期都會進行8～10次的壩體變形檢測，以便及時發現并解決問題。

大型水壩檢測一直是水利工程建造領域的重點項目之一，最開始的檢測方法是通過人工進行定期測量，然后對比之前的數據判斷是否發生變形。這種方法費時費力，效率不高、準確度也不足。隨著檢測技術的發展，很多專家和學者提出了較為先進的檢測方法。盧獻健、羅樂、胡應劍等構建了一種監測模型，首先利用傳感器對大壩進行監測，獲得大量的水平位移測量數據；然后以這些數據為基礎，利用基于GA-PSO-BP構建模型進行大壩變形預測和分析[2]。任秋兵、李明超、沈揚等以東北地區某混凝土重力壩為研究對象，在其上布設測點，獲得監測數據；然后從這些數據的變形時序相關性和空間關聯性出發，利用基于門控循環單元(GRU)神經網絡構建的動態監控模型對大壩變形進行監測[3]。陳竹安、熊鑫、游宇垠以江西省某蓄能水電廠2010-2014年大壩監測數據為例，在經過變分模態分解的處理后，以此為輸入，通過長短時記憶神經網絡模型進行檢測，以預測該大壩未來時間內大壩變形情況[4]。

雖然以上研究都取得了一定的成功，但是準確性還有待進一步提升。因為上述研究使用的檢測方法多是以一種監測數據作為基礎來進行挖掘和分析的，但是有時一種監測數據所包含變形信息并不全面，因此依靠一種監測信息進行變形檢測，得到的檢測結果也可能存在誤差。針對這種現象，本文提出一種基于多傳感器信號融合的大型水利壩體變形檢測方法，嘗試通過該研究來提高大型水利壩體變形檢測的準確性，為大壩安全監控提供新的方法和手段。

1 基于多傳感器信號融合的大壩變形檢測方法

大壩受到水壓、溫度、地形以及降水等因素的影響，會逐漸發生變形，脫離原有的位置，發生位移、沉降等問題，使得大壩失去穩定性和安全。為解決上述問題，從大壩建成開始，就會定期進行變形檢測，以便及時發現問題，在突破安全臨界點前進行維修。當前，大壩變形檢測方法多是借助各種傳感器采集到的數據進行檢測與分析[5]。這些方法雖然都在一定程度上得到了檢測結果，但是一種傳感器本身就存在一定的缺點，在采集數據時，數據全面性和準確性不足，導致檢測結果不準確。針對上述問題，在待檢測大壩上布設多種傳感器，以彌補單一傳感器的缺陷，使得采集到數據更加準確和完整，然后將采集的數據融合在一起，為后續大壩變形檢測提供參考。

1.1 多傳感器采集大型水利壩體變形監測數據

大型水利壩體變形監測數據的采集工作是變形檢測工作的首要環節。變形監測數據的采集主要通過布設傳感器來完成。由于單一傳感器采集到數據不完整、不準確，因此選用多種傳感器來彌補彼此的不足[6]。水利壩體變形典型表現之一就是發生位移，位移的發生在空間上來說是任意方向的，因此在本研究中選擇3種類型的傳感器，即水平位移傳感器、垂直位移傳感器以及傾斜傳感器，來進行全方位的變形數據采集。

1.1.1 水平位移傳感器采集水利壩體變形數據

水平位移傳感器就是監測水平方向位移數據的傳感器。這種傳感器類型多樣，主要通過真空激光準直儀來采集水平方向的位移數據。真空激光準直儀采集過程如下：首先將半導體激光器固定到一個具體位置，然后發出一束單橫模的激光，并讓激光通過倒置的望遠鏡系統形成一條直徑很細的“光闌”，讓該條光闌照射到四象限光電池上，通過四象限光電池確定激光束相對于壩體的偏差值[7]。

利用真空激光準直儀監測布設好的水平位移監測基準網點位，獲取每個基準點的數據，然后組成時間序列，即可明確每個基準點是否隨著時間推移發生位移情況。

1.1.2 垂直位移傳感器采集水利壩體變形數據

垂直位移傳感器就是監測垂直方向位移數據的傳感器，簡單地說，就是監測壩體沉降數據。在這里選擇的垂直位移傳感器為靜力水準儀。工作原理是通過每個測點液位變化的高度來計算位移。原理公式如下：

(1)

與水平位移傳感器一樣，在安裝好靜力水準儀之后，監測垂直位移基準網點位，獲取每個基準點的垂直方向的位移高程變化數據。

1.1.3 傾斜傳感器采集水利壩體變形數據

傾斜傳感器主要是采集非徑向(軸向)位移變化量的傳感器，簡而言之，就是監測既不是水平方面，也不是垂直方向上的位移。通過傾斜傳感器能夠有效彌補水平位移傳感器和垂直位移傳感器漏檢的情況。本研究中采用的傾斜傳感器為斜測儀。首先將斜測儀埋設到固定的基準點位置處，然后觀測儀器在埋設管道中的角度變化，最后借助三角函數方法，求出任意一個方向上位移變化量。原理公式如下：

Si=Fisinαi

(2)

式中：Si為基準點i處壩體傾斜位移量；Fi為測段長度值；αi為基準點i處測段的傾斜角。

通過上述真空激光準直儀、靜力水準儀、斜測儀3種傳感器，實現了各個方向上的壩體變形位移量的測量，為后續分析提供了可靠的基礎數據。

1.2 多傳感器監測數據預處理

1.2.1 缺失值填補

傳感器在采集變形監測數據過程中難免會出現漏采的現象，出現數據缺失問題[8]。針對上述問題，需要進行缺失值填補，具體過程如下：

步驟1：輸入與存在缺失數據監測樣本以及同類型的所有樣本。。

步驟2：計算樣本之間的馬氏距離，找出與存在缺失數據監測樣本最近的K個最近鄰居樣本。

步驟3：計算K個最近鄰居樣本的平均值作預設填補值。

步驟4：計算平均值與存在缺失數據監測樣本中所有監測值之間的距離。

步驟5：根據距離將監測值從小到大排序，選取前N個監測值。

步驟6：計算前N個監測值的平均值作為填補值。

1.2.2 數據規范化處理

多傳感器就意味著數據的異構性，而異構會帶來量綱的不同，使得數據間不能進行比較和運算。基于此，需要進行規范化處理，統一其量綱，以方便后續的融合[9]。公式如下：

(3)

式中：x′為規范化的壩體變形監測數據；x為原始監測數據；xmax、xmin為監測數據樣本中的極大值和極小值。

經過上述處理后，傳感器采集的水利壩體變形數據更符合后續檢測與分析的需要。

1.3 基于傳感監測數據融合的壩體變形檢測實現

多傳感器采集的數據具有多個特征，每個特征都蘊含了壩體變形的征兆。單獨處理每一種傳感器采集到的數據工作量太大，且準確性也較低，因此需要將多傳感器數據進行有效融合，以提高后續壩體變形檢測準確性[10]。

多傳感器融合主要分為3種層次，每種融合各種特點，見表1。

表1 多傳感器融合層次功能特點

基于表1，綜合3種融合層次特點，選擇在決策層對多傳感器數據進行融合。引入D-S證據理論，將多傳感器檢測結果進行融合，實現變形綜合診斷。具體過程如下：

步驟1：特征提取。即從3種傳感器數據中提取出各自能夠代表壩體變形的特征。由于采集到的數據是具有時間序列性的，因此主要提取數據中蘊含的時域特征，提取公式如下：

(4)

步驟2：構造證據體融合空間。根據特征參數構造證據體融合空間，即將3種傳感器數據特征組合在一起，構成一個特征融合集合，具體描述如下：

(5)

式中：X為證據體子空間；X1、X2、X3分別為3種傳感器數據樣本特征集合；Xi為第i種傳感器數據樣本特征集合；xi1、xi2、xi3、xi4分別為第i種傳感器數據樣本的4種時域特征。

步驟3：局部檢測。利用分類識別算法，對比識別框架，進行局部檢測。識別框架見表2。

表2 識別框架

步驟4：利用基本概率分配函數對檢測結果的基本置信度。

步驟5：用Dempster融合規則融合各傳感器的變形檢測結果。融合規則如下：

(6)

式中：f(y)為Dempster融合規則函數；ζ為mass 函數；y1、y2、y2分別為3個傳感器的檢測結果；K為歸一化常數。

步驟6：選擇被最多證據支持的檢測結果作為壩體變形檢測結果。

基于上述過程的分析，完成了大型水利壩體變形檢測研究，明確了壩體安全性。

2 實例分析

為測試所研究檢測方法在大型水利壩體變形檢測中的應用效果，以某地區的水利大壩為例，進行實例測試。

2.1 研究區

以南方某地區水利大壩為對象，對其進行變形檢測，見圖1。

圖1 水利大壩研究區圖像

圖1中的大壩為混凝土重力壩，壩長2.680 km以上，底部寬100.12 m，頂部寬42.40 m，高程176.3 m，正常蓄水位180 m。

2.2 傳感器選型

采用激光準直儀TY155、靜力水準儀YS100以及便攜式數字測斜儀PO52SF200作為水平位移、垂直位移以及各個方向傾斜位移的采集設備。采集現場見圖2。

圖2 傳感器采集現場圖

1)激光準直儀TY155。激光準直儀TY155提供一種自動對中和無線解決方案，實現多個目標的實時測量。

2)靜力水準儀YS100。靜力水準儀YS100能夠全天候監測，工作效率大。量程大，量程通常在1 000～4 000mm。精度高，壓力傳感器的精度達到0.1%FS。

3)便攜式數字測斜儀PO52SF200。便攜式數字測斜儀PO52SF200采用高強度設計結構，可自如應對復雜的現場環境。

2.3 位移監測基準網設計

針對圖1中的水利大壩，水平位移監測網由10個基準點組成，垂直位移監測網由6個基準點組成，傾斜位移監測網由5個基準點組成，見圖3。

圖3 位移監測基準網設計方案

按照圖3設計的位移監測基準網設計方案，將激光準直儀TY155、靜力水準儀YS100以及便攜式數字測斜儀PO52SF200這3種傳感器布設到基準點所在位置，以用于采集位移數據。

2.4 變形監測數據

利用3種傳感器采集2020-2021年兩年內的水平位移、垂直位移以及各個方向傾斜位移，用于后續的變形檢測分析。采集次數為16次，以某一次傳感器監測結果為例，獲得的變形監測數據見表3。

表3 變形監測數據

2.5 壩體變形檢測結果

對2020-2021年兩年內16次的水平位移、垂直位移以及各個方向傾斜位移數據進行預處理，并按照1.3一節進行融合，輸出決策層的融合結果，得出圖1壩體兩年的變形情況。見表4。

表4 壩體變形檢測結果

從表4中可以看出，圖1中的水利大壩壩體在2020-2021年兩年內雖然發生了一定的變形，但變形程度較小，危險程度較低，并不需要維修，說明目前該大壩安全性較高。

3 結 語

綜上所述，水利大壩是重要的水利工程之一，主要作用是蓄水泄洪、調節水資源季節不平衡，以緩解水資源不足。隨著長時間的使用及受到各種環境因素的影響，大壩會逐漸發生變形，當變形超過一定程度，大壩就會面臨極大的風險。針對這種情況，本文研究一種基于多傳感器信號融合的大型水利壩體變形檢測方法。該方法通過在大壩上布設多種傳感器，全面采集其位移數據，基于這些位移數據，通過D-S證據理論進行融合，得出綜合檢測結果，提高檢測結果的準確性。然而，本研究在實例分析階段，采集的基礎位移數據規模較小，檢測結果具有一定的局限性，因此有待進一步分析。