基于D-S证据理论的某坝体多传感器监测结果融合.pdf

第 卷 增 人民珠江 年 月 :/.:/基金项目:流域水治理重大关键技术研究项目()收稿日期:作者简介:许艳琴()女本科工程师主要从事水工设计工作 :.基于 证据理论的某坝体多传感器监测结果融合许艳琴高德恒(中水珠江规划勘测设计有限公司广东 广州)摘要:某坝体共安装埋设了 个 类(变形、应力应变及渗流渗压)种监测点/仪器并定期开展监测 为了便于进一步分析判断坝体安全性态得到可靠性高的安全评价结果首先对这 个点/仪器的历史监测成果开展了初步分析统计得到 个监测效应量的状态分布作为概率赋值然后根据其支持度和权重分配求取融合系数利用加权平均法计算得到变形、应力应变、渗流渗压的概率赋值最后应用 证据理论实现结果融合 融合结果表明:该坝体安全状态基本正常概率为.不确定概率为.这是一种动态赋值方法适合结构体多传感器安全监测系统的实时/近实时融合分析具有一定的推广应用价值关键词:多传感器安全监测 证据理论数据融合中图分类号:.文献标志码:文章编号:()随着传感器技术和通信技术的不断发展安全监测也趋于自动化、智能化 从早期仅限于单点监测、外观变形监测、需人工采集到如今基于星载、机载传感器实现大范围面状监测通过预埋监测设备实现内外观同步监测、自动化采集与计算 集成多种变形监测手段的安全监测应用不仅保证了监测系统的稳固性还能获取更加丰富的信息具有时空覆盖区域扩大、减少了测量数据的模糊度、提高了时空分辨率、增加了测量维数、提升了监测系统的性能等优点因此在大坝、深基坑、高支模、隧洞、桥梁等结构体及滑坡、地面沉降等安全监测中得到了广泛的应用采用多传感器必将导致监测量的不同以及不确定信息的增加这就要求对各类传感器获取的监测信息实现融合处理加以智能化综合以便于判断和决策 通过多个/类传感器(与安全监测相关的获取各种信息的系统可以是雷达、遥感以及狭义的传感器)数据的综合、集成和融合获得比单一传感器更准确的信息 证据推理是数据融合理论中的一种重要的不确定性推理方法能较好地处理具有模糊性和未知性信息的合成问题 在实际应用中不同的监测数据代表不同的信息来源采集的手段不同、时间不同采用 证据融合方法融合的结果可以大大减小监测系统数据输出的不确定度进一步提高大坝运行安全状态评估的准确性 证据理论融合流程.证据可信度证据综合作用下的 合成规则为:()()()()()式中()个证据综合下对目标的基本概率赋值 证据间的冲突因子反映了证据间的冲突程度 ()()()()确切分配至 和 上的人民珠江 年增刊 部分信度、由 个独立的证据源(传 感 器)导 出 的 基 本 概 率 分 配 函 数()的基本可信度分配值设 和 为识别目标集合 上的 个证据体的基本概率赋值函数则 和 之间的距离可定义为:.()()()设系统收集的证据体数目为 并定义证据体和 之间的相似度为:()则 个证据体之间两两证据相似度组成的矩阵可表示为:()个证据体之间的距离越小则其相似程度越高定义证据体的支持度为:()()式中 证据体支持度函数支持度反映了证据体被其他证据所支持的程度它是相似性测度的函数 如果一个证据体与其他证据体越相似则认为它们相互支持的程度越高如果一个证据与其他证据相似程度越低则认为它们相互支持的程度越低将支持度归一化后就得到可信度()可信度反映的是一个证据的可信程度一般认为一个证据体被其他证据所支持的程度越高该证据越可信如果一个证据不被其他证据所支持则认为该证据的可信度低()()()()式中()可信度()证据体的支持度.证据权重在利用多传感器监测数据对监测对象进行安全融合评价时由于各效应量对监测对象安全评价的重要性存在较大的差别因此不仅要考虑证据可信度还应考虑不同效应量在评价中的重要性即权重 若综合考虑这两方面对融合结果的影响将其作为 证据理论融合规则的融合系数融合效果也会更好 定义融合系数为:()()式中、介于 之间的常数且 可根据实际需要选取不同的数值如果只考虑评价指标重要性而不考虑证据间的支持程度则取 反之如果认为各评价指标间重要程度相同融合结果只受证据间支持程度的影响则可取 如果认为评价指标重要性和证据间支持程度同等重要则可取 .相应地如果认为评价指标重要性比证据间支持程度更重要可令 反之则可令 .融合处理得到 后分别对所有一类指标下的全部二类指标进行加权平均处理得到各一类指标的均值证据为:()最后利用 合成公式对一类指标进行融合得到最终的融合评价结果 监测结果融合.工程概况该水电站枢纽由碾压混凝土重力坝、泄洪建筑物、右岸引水发电系统和左岸通航建筑物组成最大坝高 坝顶高程.坝顶宽 最大坝底宽.坝顶全长 在河床溢流坝段设 孔溢流表孔每孔设.(宽 高)的弧形工作闸门 地下厂房布置在右岸山体内埋深 平面尺寸.(长 宽 高)主变洞平行于主厂房布置外形尺寸为.(长 宽 高)水库正常蓄水位 相应库容.亿 调节库容.亿 防洪库容.亿 总库容.亿 属日周调节水库 本工程为等大()型工程 总装机容量 (.)多年平均发电量.亿 该水电站布置永久观测仪器共计 套监测项目人民珠江 年增刊 主要分为变形监测、应力应变监测和渗流渗压监测其中变形监测包括表面变形监测、垂线坐标仪、真空激光系统、水准监测、静力水准仪、测缝计、裂缝计等应力应变监测包括应变计组、应变计、无应力计、钢筋计、锚杆应力计、锚索测力计等渗流渗压监测包括渗压计、量水堰.识别框架参照已有的大坝安全综合评价成果令大坝安全等级通用识别框架 正常基本正常轻度异常重度异常恶性失常 .底层证据体基本概率赋值底层证据体即底层评价指标也就是布置在坝体上的具体监测仪器对其进行基本概率赋值一般是以已完成的各单个监测效应量的监测资料分析成果为基础也可以采用专家评分方式进行 本节主要根据单个效应量下全部监测点的数据初步分析结果按照其比重得到基本概率赋值 当然在进行初步分析时还需要对监测数据序列进行异常值识别和处理避免造成错误的结果导致最终融合结果出现偏差 对单支监测仪器数据初步分析评定标准如下)正常 监测数据始终在设计安全阈值范围内 施工期内监测数据始终是连续的未发生过突变运行期内监测数据过程曲线近似水平线且在序列的均值附近小范围波动)基本正常 监测数据始终在设计安全阈值范围内 施工期内监测数据是比较连续的未发生过较大突变运行期内监测数据过程曲线近似为直线变化速率较小且在小范围内波动数据变化量在控制值 内)轻度异常 监测数据在设计安全阈值范围内在发生过较大突变后能趋于稳定 施工期内监测数据是基本连续的运行期内监测数据过程曲线近似为直线变化速率较大且曲线波动范围较大数据变化量在控制值 内)重度异常 监测数据超出设计安全阈值范围发生过较大突变且发生频率较高 施工期内监测数据连续性极差运行期内监测数据过程曲线基本不连续且跳动范围极大数据变化量在控制值 内)恶性失常 监历史序列进行初步分析并统测数据远超出设计安全阈值范围监测数据过程曲线变化速率极大或为无规则跳变数据变化量超出控制值受限于各类仪器精度、分析人员主观不确定性等原因首先为各效应量预设一个不确定结果概率同时根据上述标准对该坝全部监测仪器计得到各效应量基本概率赋值见表.指标定权评价指标相对权重问题在大坝安全综合评价中已有较多研究可以参照相关的大坝安全综合评价成果而本节已经考虑各类仪器测量精度和主观原因增加了不确定概率因此认为全部监测效应量权重相等.融合计算基于式()()分别计算各二类效应量相似度矩阵以变形类效应量为例其结果见表 可以看出各监测效应量两两之间的相似度在.范围内表明各监测效应量之间的相似程度均较高计算相应监测效应量的支持度支持度归一化后得到各监测效应量的可信度值假设各监测效应量重要程度和证据支持度同等重要即 .计算得到融合系数见表 根据融合系数分别计算变形、应力应变、渗流渗压一类效应量的加权平均概率值结果见表 人民珠江 年增刊 表 基本概率值监测效应量一类二类概率值 不确定概率变形表面水平位移.垂线.激光准直.表面垂直位移.静力水准.测缝计.裂缝计.应力应变锚杆应力计.钢筋计.应变计组.应变计.无应力计.锚索测力计.渗流渗压渗压计.量水堰.表 变形效应量相似度矩阵相似度表面水平位移垂线激光准直表面垂直位移静力水准测缝计裂缝计表面水平位移.垂线.激光准直.表面垂直位移.静力水准.测缝计.裂缝计.表 支持度、可信度、融合系数计算结果监测效应量支持度可信度融合系数表面水平位移.垂线.激光准直.表面垂直位移.静力水准.测缝计.裂缝计.锚杆应力计.钢筋计.应变计组.应变计.无应力计.锚索测力计.渗压计.量水堰.人民珠江 年增刊 表 加权平均概率值监测效应量 不确定概率变形.应力应变.渗流渗压.根据 证据融合公式可计算得到:()()()()()().()()()()()(/.).()同理计算得到其余融合后的概率值依次为().().().().().从融合的结果可以看出最终概率赋值最大的为().按最大属性原则可以判断该坝体 整 体 安 全 状 态 为 基 本 正 常()().根据置信度原则也可以判断该坝体整体安全状态为基本正常融合后不确定概率为.远小于表 中不确定概率的赋值说明通过 证据理论融合能够有效降低效应量分析结果的不确定性 结语)基于 证据理论实现了某混凝土重力坝坝体多传感器监测结果的融合充分发挥了多传感器监测数据的优势从融合结果可以看出该方法能够有效改善单一传感器评定结果的不确定性更加有利于判决和决策)提出的通过初步分析单支仪器数据进而统计得到该类底层证据体的概率值是一种动态方法适合结构体多传感器安全监测系统的实时/近实时融合分析具有一定的推广应用价值)对于 证据理论中其基本信任分配函数在大坝监测中的构造大多依赖于技术专家的经验分析构造基本信任分配函数对整个模型分析至关重要因此如何结合大坝结构特点和安全运行评价的具体要求构造出合理的基本信任分配函数是极为重要的一步)由于观测的各种传感器不可避免存在出现证据(监测值)之间发生冲突的问题并可能导致错误的融合结论 因此对具有冲突现象的监测数据进行融合时必须解决监测数据的冲突问题以获得正确的大坝变形监测融合结果但在实际中解决该类冲突受技术人员的主观认知影响较大)由于大坝结构本身及其所处环境的复杂性以及监测数据的不确定性大坝监测中的各种形变量、应力、应变和环境这些因素是相互交织互相影响的 某个因素的变化都必然导致其他因素跟着不同程度的变化因此构建合理的识别框架进行大坝监测数据融合时必须考虑各种可能的影响以便能对大坝结构状态进行综合分析评估参考文献:方程蒋涛.改进 证据理论在大坝多源信息融合中的应用.水力发电():.陶丛丛徐波王校利.证据理论在大坝安全监控中的应用.红水河():.孙洁娣温江涛靳世久.基于 证据理论的管道安全监测数据融合技术的研究.传感技术学报():.梁力孙爽李明等.基于变权重和 证据理论的桥梁安全评估.东北大学学报(自然科学版)():.何金平马传彬施玉群.高拱坝多效应量改进型 证据理论融合模型.武汉大学学报(信息科学版)():.汤永利李伟杰于金霞.基于改进 证据理论的网络安全态势评估方法.南京理工大学学报():.何金平.大坝安全监测理论与应用.北京:中国水利水电出版社.王鑫徐立中于洪珍等.多源监测信息融合技术及应用.北京:科学出版社.(责任编辑:向 飞)