小波技术在复杂岩土工程安全监测中的应用

叶爱丽

（福建省建筑科学研究院）

小波技术在复杂岩土工程安全监测中的应用

叶爱丽

（福建省建筑科学研究院）

岩土工程安全监测数据受多种因素影响，为了提高监测结果的可靠性，在分析了岩土工程监测数据特点的基础之上，利用小波技术对小波数据处理技术对监测数据进行处理，结果表明，小波技术以及小波奇异识别技术能识别监测假异常值（野值），小波滤波技术能分离温度等其他因素的影响，提高监测数据的精度和准确度。

应力；小波；监测

1　概述

随着我国社会主义建设的逐步推进，工程建设的规模逐步变大，涉及到的岩土工程问题也越来越复杂，安全问题突出。为了解决日益突出的安全问题，工程人员采取了很多措施，其中最有效、最常用的就是安全监测。然而由于大型岩土工程的复杂性，加上现有的监测技术的局限性，使得岩土工程监测数据受多种因素影响，这给安全评价带来了困难。因此，寻分析监测数据的主要影响因素，并寻求方法剥离这些因素的影响是岩土工程安全评价首先要解决的问题。

本文利用实测数据分析了岩土工程监测数据主要的影响因素后，采用小波技术对主要影响因素进行了剥离，为有效的安全评价奠定了基础。

2　复杂岩土工程监测数据特点

2.1真异常值与假异常值并存

关于真异常值与假异常值的定义，已有学者在相关文献中作了规定[1]。真异常是由于结构受力状态恶化，结构处于不安全状态时，监测数据所表现出的异常；假异常是由于传感器、读数仪、人为因素等造成的数据大幅度偏离真实值，而此时结构本身的状态是安全的。假异常值在国际上又被称作outlier，如图1所示。

图1　假异常值示意图

2.2数据量庞大

工程规模越大，其监测网也越大，传感器的埋设数量大。单测次的数据量较大。同时，由于大型工程的工况多且十分复杂，因此，监测频度较高。科学技术的进步，使得自动采集系统被广泛应用，自动采集的应用的直接作用就是监测数据量大幅度增多，同时也给数据处理带来了难度。

2.3受环境因素影响强烈

主要的环境因素有：温度、日照辐射、潮水位（仅对近海或感潮河段工程而言）、寒流。温度会产生温度应力，对于大型岩土工程而言，温度应力问题尤为突出。对于高耸建筑物而言，由于上部结构受日照辐射的影响会改变整个结构的受力状态，从而改变基础的受力状态。

3　小波基本理论

近年来，随着小波理论的完善和计算机技术的发展，小波分析法已在工程领域得到了广泛应用。由于其在信号处理方面的强大功能，因此被广泛应用到信号的处理过程中。小波分析是将信号分解到不同尺度上，从而得到信号在某个尺度上分量值，并能进行不失真重构。传感器的监测信息包含了各种噪声，噪声的在信息中主要以高频的形式表现出来，而有效信息则集中在低频段。因此，可以通过小波分析将高频信息进行分离，保留有效信息，以获取传感器所在部位的真实物理力学状态。

如果将监测数据看成一个随时间变化的信号。可以假设某传感器的测量数据集合为：Y={f（t1），f（t2），…，f（tn）}，将含有异常值outlier的数据信号表示为：

式中：f（ti）为第i次的采样信息；s（ti）为第i次采样中蕴含的有效信息；e（ti）为第i次采样中叠加的噪声信号，被认为是一个1级高斯白噪声，通常表现为高频信号；ε>0为常数，是噪声级。

同样地可以将一个含有环境因素影响的数据表示为：

式中：v（ti）表示环境因素所形成的信息。

对监测数据的处理就是一个去伪存真的过程，即通过对数据信号的多层次加工，如异常值检出、环境因素滤除，从而揭示结构自身的真实状态。利用小波技术的多层次滤波就可将高斯白噪声和环境噪声逐层滤除。

关于小波滤波技术[2～4]与奇异识别技术[5]的详细理论，不少学者都做了介绍，此处不再详述。

4　应用实例

4.1异常值的处理

某基坑的钢支护结构在一段时间的内力如图2所示。从图中可以看出两处明显假异常值（椭圆内数据），由于该处数据仅是偶然出现的，根据异常值的连续性原则，可判别为假异常，并且是由于采集仪的原因导致的。另外，图中矩形框内出现疑似异常值。

经小波奇异识别技术处理后的数据如图3所示。从图中可以看出，小波技术不仅将明显的异常值识别出来，并进行了剔除，同时经过处理之后的实测曲线连续性、平滑性更好，提高了监测结果的精度。

图2　支护结构内力实测原始曲线

图3　小波技术处理前后结果对比

4.2环境因素分离

对于一般的混凝土或钢结构而言，影响其受力状态的主要因素是温度，这主要是温度的日变化和季节性温度变化会改变其受力状态，因此，在不同温度条件下的安全评价标准是不同的，这给安全评价带来了困难，也不利于实现自动化监测与评价。因此，需要对结构的受力状态进行修正。以某基坑钢管撑的应力监测数据为例进行分析，原始数据如图4所示。

图4　应力实测曲线

从图4中可以看出，钢管撑的应力与温度呈明显的正相关。一般而言，对于温度应力的修正方法主要采用统计学的方法。选取一段时间的监测数据作为样本，进行回归分析。分析结果如图5所示。从图中可以看出，温度应力是呈高度线性正相关的，按照统计结果，将实测结果修正到同一温度条件下，如图6所示。可以看出经过修正后的数据，总体趋势基本能反应结构内力的变换趋势，但是局部存在一些突起，这主要是由于结构对温度变化的响应存在滞后性，并且，存在其他偶然因素的影响。

图5　温度与应力统计分析结果

图6　应力修正前后结果

利用小波分层滤波技术处理后的数据结果如图7所示。从图中可以看出，经过小波滤波技术处理后的结果更平滑，也准确反映了结构内力变化的总体趋势。这说明，小波滤波技术不仅可以滤除仪器噪声，也可以滤除温度应力这样的低频噪声，从达到提高监测精度。

图7　

5　结论

通过分析对比发现，岩土工程监测数据受多种因素影响，包括仪器因素，环境因素等。小波奇异识别技术能够识别偶然因素导致的假异常值（outlier），而小波分层滤波技术可达到滤除温度应力及其他噪声的目的，从而提高安全监测数据精度，为自动化安全评价奠定基础。

[1]陈志坚，陈松，李筱艳，等.岩土工程安全监测异常值属性的识别方法[J].水电自动化与大坝监测，2004，28（1）：40～44.

[2]邹积婷，江恒彪，赵西安.基于小波去噪的地铁沉降监测分析[J].测绘科学，2007，32（3）：102～103.

[3]P.Moyo and J.M.W.Brownjohn.DETECTION OF ANOMALOUS STRUCTURAL BEHAVIOUR USING WAVELET ANALYSIS[J].Mechanical Systems and Signal Processing，2002，16（2～3）：429～445.

[4]万程辉，何习平.基于小波分析回归模型的大坝监测数据处理[J].测绘科学，2009，34（5）：113～115.

[5]陈松.大跨径桥梁深水群桩基础安全监控及建模研究[D].河海大学，2010.

TU452

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1673-0038（2015）23-0229-02

2015-5-20