关于桥梁实时安全控制的数据处理

摘要：本文介绍了进行桥梁实时监测的数据处理的较为先进的一种方法，该方法曾被用于萨尔盖罗亚皮大桥的垂直位移数据处理。

中图分类号： U443 文献标识码： A 文章编号：

1引言

随着自动采集数据的新技术的引进，观察结构的变化，特别是在长期监测方面都取得了较大的进展。自动采集使得在操作人员不在场的情况下可以连续、同步读取几个设备上的数据成为可能。同时还能通过电话，广播电台，GSM或互联网建立一个远程连接到一个研究中心。

为了更好的利用自动采集，并考虑到以最新技术为基础的传感器的新发展以及存储和购置设备的更新，开发新技术来处理数据就变得尤为必要。

要进行数据管理和分析，这就需要从每个传感器上获得可靠的测量数值，还需要了解有关不同传感器之间的关系以及随着时间的数据演变的资料。

现在，有些资料现在可以直接从数据记录器上介绍的关于该采集计划的程序定义中获得。这样，在读取数据之后，就会立即采集数据。若检测到异常数据，机器可能会重复测量。这些程序包括验证信号，测量和倾向。

另一方面，以保证结构的实时观测，必须设定预警和报警等级以长久的原地的控制选定变量的发展，以便更加有效地评估桥结构的安全情况。

本文将介绍桥梁实时监控数据处理的先进方法。这些方法将用于萨尔盖罗亚皮大桥垂直位移数据的处理。

2综合监测系统

综合监测系统分为三个子系统：实时数据采集和处理，数据传输和数据管理与分析 。

实时数据采集与处理就在于获取传感器信号，验证以统计方法和变量的估计值为基础的测量数值。这一分系统将在第3节中详细阐述。

数据传输的建立是为了在办公室就能获取需实地采集的数据，以便工程师进行实时分析。调制解调器不仅能对测量数值进行远程评估，而且还可以在办公室中连接数据记录器以对确定的项目进行修改。

数据管理和分析系统，管理所有从安装在桥结构上的传感器上收集到的数据，定期分析和评估它们随着时间的发展情况。关于结构的安全条件的结论，现刊载于一份期刊报告上。

3数据采集与处理

在数据采集中有两种不同的分类要加以区别：数据记录和实时实时数据采集。在数据记录中，数据是被获取和储存留待后用，另一方面，在实时数据采集中，数据采集后立即用来管理和控制系统 。

传感器信号的读取和存储由数据记录器进行，因其能够执行测量而不需要人的命令。有了数据采集器就能够同时获取分布在桥结构上的各个传感器上的测量数值，从而可以正确地比较各个数值，因为可以即时的在同一时刻参考这些数值。根据监测数据的可变性，可以确定测量的速度。数据记录器可以相互连接到各自的局域网，该局域网由主数据记录器指挥。

在获取和验证数据之后，数据记录器开始数据分析，检查读取的数值是否在警报或警告线之内，若超出了警报线则中断警示或警报程序。这些程序包括：增加数据读取的频率，而且还向负责技术人员发送有关数据异常的消息，让他做更详细的分析。

3.1数据验证

为了取得可进行分析的可靠数据，有必要验证记录进行核查，看是否这些数据在规定的范围内和消除错误的数据。

错误数据的产生可能是出于几个方面的原因，根据其产生是系统错误还是随机错误，我们可以对其进行分类。系统误差是由于设备校准缺陷或在所有观测中运用的方法不当造成错误的重复。为了减少这种类型的错误，所有传感器必须通过使用不同的方法测量相同的数据来进行校准。造成随机误差的原因各种各样，如能源供应系统的崩溃，传感器/数据采集器连接缺陷或设备损害。因为这种错误是一些不可控制的变数所造成的，所以这类错误无法杜绝但可以通过统计技术将其最小化 。

第一阶段的数据验证包括核实读取的数值是在测量范围之内，若不在，则标记该测量数值为无效数值，不能被用于后来的分析。

下一步对应信号验证，也就是检测和消除异常值（即偏离大多数监测数值的测量值），这些异常值可能掩盖结构的反应并设立一个错误的警报。

用于检测异常数据的方法有几种，适当检测方法的选择在于样本分布，假设分布的参数是可知的，求预期的异常数据的数目和类型 。

用于检测异常数值的方法是修改过的Z-score测试，方程（ 1 ） 。而修改过的z-score测试与平常的z-score测试的区别在于用平均值替代中数，而标准偏差则由三个其它的取代：MADn，Sn或Qn。

其中 xi=采样值; x ~ =样本中位数; k=h(h-1)/2; h = [n/2]+1; and [ ] = 整数

若在统计之前造成任意严重错误的最大原因的故障点变得完全不可靠，在这个时候更换参数是合理的。

新的位置和规模估算器故障点为50 ％，而使用平均数和表针偏差的普通z-score测试的故障点为0 ％。

该方法利用所有的规模估算器，用于产生随机抽样，而最终的结果是用参数Sn获得的。

若一个值的Zi大于关键值（该关键值取决于样本尺寸或范围和自信水平的程度），则该值为异常数值。在确定异常数据之后，去掉异常数据，计算样本中剩下的数据的平均数。

但是，如果在样本中检测出了大量的异常数据编号，则应该忽略该样本并进行重新读取数据。

3.2数据估计

通过将已测量到的输入的桥梁的相关资料（如交通荷载，温度或风能）应用到分析模型和计算监测变量的预期值，可以对数据进行估计。另一种估测数值的方法是运用几个测量值之间的关系。

有了估测值和为不确定留有的余地，则可以确定上限和下限。上限和下限是为了用于验证数据。

4 垂直位移估计

桥梁的垂直位移取决于几个因素，如交通荷载，温度，桥墩和桅杆的转动，缆线拉力，蠕变或收缩。在当前部分展示的是基于与温度的相互关系上的垂直位移的估测值。

5结论

传感器的新发展和存储和采集设备的更新要求有新方法来进行数据处理。

为了进行数据管理和分析程序，需要从每个传感器以及从不同的传感器之间的关系来获得可靠的测量数值。

使用测量到的空气温度就可以预测位移以划定有效数值的范围。

至于今后的分析，结合其它监测到的数据、利用有限元模型，可以更好地估测测量数据从而减小不确定变动范围。

参考文献

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