隧道健康监测数据处理方法及实践.pdf

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1、隧道健康监测数据处理方法及实践吴玲玲，秦伟，翁其能（重庆交通大学，重庆400074）摘要：随着我国越来越多的隧道进入服役期，隧道健康监测成为确保隧道结构安全与正常运营的重要手段。而隧道健康监测数据作为判断隧道结构安全的基础资料，其分析与处理结果对于健康监测的有效性具有决定性意义。文章针对隧道健康监测数据的特性，采用改进的小波降噪法，引入一类可微的阈值函数，建立信号能量与小波系数之间的关系。通过迭代求解出各尺度下的小波系数最优阈值，有效的提高了信号重构的信噪比且消噪后的数据图形具有更光滑的外观。采用该方法使降噪处理后的数据有更高的鲁棒性，从而提高隧道健康决策的准确性。关键词：隧道健康监测；监测数

2、据；处理方法；小波降噪法；二进制小波变换中图分类号：U45文献标识码：B随着我国交通建设与地下空间持续开发，各类隧1目前常用的数据处理方法道及地下工程设施进入兴建和维修并举的时期。对于已建成投入营运的隧道，在其服役过程中，必然遭受对于数据处理的研究，国内外学者提出许多的方环境、荷载，老化等因素的影响，从而导致结构抗力法，归纳起来，主要有以下几种：衰减。如果不能及时通过监测数据发现隐患，采取有（1）基于最优点样条逼近的观测数据平滑法利的预防和补救措施，很可能导致巨大的损失。而对该方法通过最小二乘准则，利用非线性最优化方于某些特殊的地下结构（如海底隧道、涌水隧道、软法，搜寻样本的最优节点分布，逼近

3、运动规律过程，提岩区隧道等），由于其服役环境极其恶劣，隧道本身受高逼近过程的精度，从而达到降噪的目的。此类方法能外界影响巨大，可能对隧道产生破坏的不确定性因素够处理一般的数据，但该方法在逼近过程中可能会受到过多，如不能及时掌握这类隧道的健康状况可能会导噪声的影响，导致部分噪声信号的保留，或忽略反映事致不可逆的破坏。所以，对服役期隧道进行长期健康物异常的数据的存在，降低降噪的效率。监测就十分重要。（2）非线性小波阈值消噪算法隧道健康监测的最终载体是数据，监测数据能否真Donoho等人提出的该方法目前应用较广。它主要实反映隧道健康状况将直接影响隧道健康监测的效果。通过对含噪信号进行分解，通过设定阈

4、值将噪音部分剔由于隧道特殊的服役环境和目前数据采集技术手段的限除，再通过小波变换对降噪的信号进行重构。该算法制，导致采集到的数据不可避免的产生噪声，使得采集能够很好地解决对反映事物异常数据的处理问题，且能的数据不能准确的反映隧道服役状况，从而影响对隧道够解决数据缺失的问题，但其在阈值的选择问题上没有健康状况的正确判断，可能引起某些决策上的失误。因很好的自适应性，如统一阈值会存在过扼杀的现象等。此，对监测数据进行降噪处理和分析，对于确保隧道健因此，在分析上述方法优缺点的基础上，考虑隧道康监测的有效性非常必要。服役的特殊环境要求，文章拟引入一类可微阈值函数，目前，对于隧道健康监测的研究主要集中于隧

5、道监提出适合隧道健康监测特点的数据降噪方法，以提高对测设备的选用、监测方法和数据采集手段等方面，对于于隧道服役期健康状况及发展趋势判断的准确性。数据的处理方面还鲜有涉及。而对于适合隧道健康监测2小波变换降噪法特点的数据处理方法研究，将有利于提高隧道健康监测的效率和有效性。2.1隧道健康监测信号的含噪表达公式基金项目：重庆市科委自然科学基金计划资助项目（CSTC，2009BB6223）；重庆市教育委员会科学技术研究项目（KJ090414）。作者简介：吴玲玲（1976-），女，重庆人，博士，研究方向为交通运输规划与管理。2010年09期(总第69期)35隧道工程隧道健康监测信号是一组含噪信号，一般

6、认为此类该函数具有连续高阶可导，且(x,t)。信号其噪声服从高斯白噪声。为了便于处理隧道健康监使用公式（4）对各层小波系数进行处理。得到处理后的测的数据，对其原始信号作如下表达s[i]=f[i]+n[i]，0≤i≤N-1（1）小波系数其中，f[i]为数据信号f的采样值，n[i]是服从正态分布的2高斯白噪声，即n[i]~N[0，δ]。为了后面数据处理时利于进行小波变换，做如下假设3隧道健康监测信号的小波重构对隧道健康监测数据进行分解和阈值函数处理之后，再对其重构，提出下列小波重构算法。3.1小波重构算法结合对原始信号小波分解时提出的算法，对分解处得到（1）式的新表达式理后的信号作以下的重构算法S

7、=f+n（2）2.2监测信号的小波分解（5）2.2.1监测信号的分解算法在对隧道健康监测信号进行小波降噪时，进行多层其中，hj和gj分解，为了便于处理每层小波系数，对尺度函数φ和小分别由h和g在每对相邻样本间插2j-1个零得到。波函数Ψ分别设定一个共轭滤波器{h[n]}和{g[n]}。3.2重构信号假定小波分解第j层的逼近系数为对隧道健康监测数据处理后的小波系数，第i层的小波系数为和逼近系数aJ，