阅读说明：本技术 一种自动化监测数据自动预报警的方法 (Automatic monitoring data automatic pre-alarming method ) 是由 褚伟洪 陈卫南 戴加东 郭春生 刘丹 于 2019-10-11 设计创作，主要内容包括：本发明公开了自动化监测领域的一种自动化监测数据自动预报警的方法,在考虑日变量和累计变量的基础上,提出考虑了若干小时内变化量的判断,将自动化监测数据指标划分为时变化量、日变化量和累计变化量三种变化情况,并结合规范与标准的预报警指标设置相应的系数组合将自动化测点状态标记为速率预警、速率报警、速率正常、累计预警、累计报警、累计正常、正常,实现对监测结果的判断。(The invention discloses an automatic pre-alarming method for automatic monitoring data in the field of automatic monitoring, which is characterized in that on the basis of considering a daily variable and an accumulated variable, judgment considering the variation within a plurality of hours is provided, an automatic monitoring data index is divided into three variation conditions of a time variation, a daily variation and an accumulated variation, and a corresponding coefficient combination is set by combining a standard and a standard pre-alarming index to mark the state of an automatic measuring point as rate early-alarming, rate-alarming, normal rate, accumulated early-alarming, accumulated normal and normal, so that the judgment of a monitoring result is realized.)

一种自动化监测数据自动预报警的方法

技术领域

本发明属于自动化监测领域，具体涉及一种自动化监测数据自动预报警的方法。

背景技术

在工程监测中，对被测对象状态是否处于受控状态，一般用监测数据变化速率(变化速率一般是以24小时变化量)和累计值来评判，分为变化速率预报警和累计值预报警。

自动化监测技术在工程监测中应用越来越广泛，由于自动化监测数据间隔时间短，归化到常规监测数据速率报警值后，远超速率报警值，缺少合理的方法对自动化监测数据实施变化速率预报警，目前对于监测化监测数据仅进行累计值的预报警。而变化速率这一指标可反应变形发展态势，是判断被测对象是否处于安全状态的重要依据。

发明内容

本发明提供一种自动化监测数据自动预报警的方法，能够对监测数据的变化速率和累计值这两个指标进行综合判断，结合变化速率和累计值的判断当前被测对象的状态。

本发明的目的是这样实现的：一种自动化监测数据自动预报警的方法，设日变量预报警值为Δr，设累计变量预报警值为Δz，预设Δr的预警倍数、Δr的报警倍数、Δz的预警倍数、Δz的报警倍数；

该方法至少包括如下步骤：

S1、选取当前监测结果及其之前的若干结果数据作为数据块一，选取与数据块一相隔t时间间隔的、具有同样大小规模的监测结果作为数据块二，选取与数据块一相隔一天的、具有同样大小规模的监测结果作为数据块三，其中，时间间隔t为0.5～6h；

S2、若数据块一与数据块二或数据块三之差在Δr的预警倍数范围之内，则将当前监测结果标记为“速率预警”；

S3、若数据块一与数据块二或数据块三之差在Δr的报警倍数范围之内，则将当前监测结果标记为“速率报警”，然后发送测点速率报警信息，以提醒相关单位密切关注数据变化并做好控制措施，若否，则将当前监测结果标记为“速率正常”数据，其中Δr的报警倍数大于Δr的预警倍数；

S4、若数据块一的若干数据都在Δz的预警倍数范围之内，则将当前监测结果标记为“累计预警”；

S5、若数据块一的若干数据都在Δz的报警倍数范围之内，则将当前监测结果标记为“累计报警”，然后发送测点累计报警信息，以提醒相关单位密切关注数据变化并做好控制措施，若否，则将当前监测结果标记为“累计正常”数据，其中Δz的报警倍数大于Δz的预警倍数；

S6、根据步骤S1-S5输出当前监测数据的状态，若当前监测结果的速率正常、累计正常，则将当前监测结果标记为“正常”数据，若否，则按实际判断结果进行输出。

进一步地，本方法中使用的经验系数为n₁～n₆，上述Δr的预警倍数、Δr的报警倍数、Δz的预警倍数、Δz的报警倍数从n₁～n₆中选取。

进一步地，上述n₁～n₆均不大于1。

进一步地，在S2步骤中，若数据块一与数据块二之差在Δr的n₁～n₂倍范围之内，则将当前监测结果标记为“速率预警”。

进一步地，在S2步骤中，若数据块一与数据块三之差在Δr的n₃～n₄倍范围之内，则将当前监测结果标记为“速率预警”。

进一步地，在S3步骤中，若数据块一与数据块二之差超过Δr的n₂倍范围，则将当前监测结果标记为“速率报警”。

进一步地，在S3步骤中，若数据块一与数据块三之差超过Δr的n₄倍范围，则将当前监测结果标记为“速率报警”。

进一步地，在S2步骤和S3步骤中，上述数据块一与数据块二或数据块三之差均为绝对值。

本发明的有益效果包括：

1)采用本发明对自动化监测数据进行判断，可同时实现速率变化及累计变化的分级自动预报警，从而加强对自动化监测数据的分析与应用；

2)本发明中将待判定数据所在数据块同时与同样大小、一定时间间隔的数据块及前一日数据块相比较，来判定数据速率和累计的预报警情况，相较于单次监测数据与报警阈值对比判断方法更全面，效果更佳；

3)对速率变化预报警及累计变化预报警分别设置系数，实现对两项指标的分级预报警，有利于突出预报警级别及重点预报警区域；

4)本发明在考虑日变量和累计变量的基础上，提出考虑了若干小时内变化量的判断，将自动化监测数据指标划分为时变化量、日变化量和累计变化量三种变化情况，并结合规范与标准的预报警指标设置相应的系数组合将自动化测点状态标记为速率预警、速率报警、速率正常、累计预警、累计报警、累计正常、正常，实现对监测结果的判断。

附图说明

图1是本发明的流程图。

图2是自动化监测数据模块示意图。

图3是自动化监测数据的变化曲线图。

图4是自动化监测数据的速率变化曲线图。

具体实施方式

为进一步阐述本发明为达到的目的所采取的技术手段及功效，以下结合实际基坑监测中围护结构侧向位移(测斜)自动化监测项目为例，对本发明的具体实施步骤作详细说明。

设日变量预报警值为Δr，设累计变量预报警值为Δz，依据现有的相关规范与标准设定；本方法中使用的经验系数为n₁～n₆，这些经验系数均为工程经验总结获得，其中，n₁、n₂、n₃、n₄分别取0.2、0.25、0.8、1.0，n₅、n₆分别为0.8、1.0。

本实施例中包含步骤S1～S6，如图1所示。

S1、选取当前监测结果j_k之前的n个结果数据组成一组包含n个监测结果的数据块一j_k,i(i＝1,2…,n)，相隔较短的t时间间隔有同样大小规模的数据块二j_k,N+i(N表示t时间间隔对应的次数，i＝1,2…,n)，相隔24小时同样大小规模的数据块三j_k,i|d(i＝1,2…,n)(具体数据模型见图2)，然后对三个数据块进行n次数据比较，判断当前监测结果j_k的状态；具体地，设定时间间隔t为6h，以半小时监测频率计算，可设定N为12，同时设定数据块n的次数覆盖范围为3，获取数据块一到数据块三对应的数据，然后对三个数据块进行n次数据比较判断当前监测结果j_k的状态，根据设计确定某项目的日变量Δr为2mm和累计变量Δz为60.0mm。

S2、若j_k,i和j_k,N+i数据块中连续三次对应N次的差值满足：

n₁×Δr≤|j_k,N+1-j_k,1|＜n₂×Δr

n₁×Δr≤|j_k,N+2-j_k,2|＜n₂×Δr

n₁×Δr≤|j_k,N+3-j_k,3|＜n₂×Δr；

或j_k,i和j_k,i|d数据块中连续三次对应24小时的数据满足：

(其中，n₁、n₂、n₃、n₄为经验参数，依次取值0.2、0.25、0.8、1.0)；

则可将检测结果j_k标记为“速率预警”，以提醒监测人员密切关注所采集的数据，适时可采取提高监测频率的措施；否则转步骤S3。

S3、若j_k,i和j_k,N+i数据块中连续三次对应N次的差值满足：

或j_k,i和j_k,i|d数据块中连续三次对应24小时的数据满足：

(其中，n₂、n₄为经验参数，依次取值0.25、1.0)；

则可将当前监测结果j_k标记为“速率报警”，发送测点速率报警信息，提醒相关单位密切关注数据变化并做好整改措施；否则将当前监测结果j_k标记为“速率正常”。

S4、若j_k,i数据块中连续三次满足：

(n₅、n₆为经验参数，分别取0.8、1.0)；

则可将当前监测结果j_k标记为“累计预警”，提醒监测人员密切关注所采集的数据，适时可采取提高监测频率的措施；否则转步骤S5。

S5、若j_k,i数据块中连续三次满足：

(n₆为1.0)；

则可将当前监测结果j_k标记为“累计报警”，发送测点累计报警信息，提醒相关单位密切关注数据变化并做好整改措施；否则将当前监测结果j_k标记为“累计正常”。

S6、根据步骤S2～S5输出当前监测数据的状态，若监测结果j_k速率正常、累计正常则将其最终标记为“正常数据”，否则按步骤S2～S5的实际判断状态进行输出。

本实施例达到了如下的效果：

按照本发明提供的方法对基坑测斜自动化数据进行判别，能够正确地判别基坑测斜自动化监测结果的状态，某基坑测斜自动化历时数据曲线如图3所示，通过本发明分析可知，在图4黑色虚线框内(时间段2019-08-17 12:50:00～2019-08-17 18:45:00)j_k的时变化量和累计变化量都超过报警范围，需将j_k标记为“速率报警”和“累计报警”；其他时间段内j_k只有累计变化量超过报警范围，而时变化量和日变化量都没有超过预、报警判断范围，故将，j_k标记为“累计报警”和“速率正常”。

值得说明的是，虽然前述内容已经参考若干具体实施方式描述了本发明创造的精神和原理，但是应该理解，本发明并不限于所公开的具体实施方式，对各方面的划分也不意味着这些方面中的特征不能组合，这种划分仅是为了表述的方便。本发明旨在涵盖所附权利要求的精神和范围内所包括的各种修改和等同布置。