(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210930231.7 (22)申请日 2022.08.03 (71)申请人 南京河海南自水电自动化有限公司 地址 210000 江苏省南京市江北新区星火 路8号 (72)发明人 尹广林　余滢　余泳　吴志伟　 卓四明　肖峰　单良　李志坤　 (74)专利代理 机构 南京禹为知识产权代理事务 所(特殊普通 合伙) 32272 专利代理师 褚晓英 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06F 30/20(2020.01) G06Q 50/06(2012.01) G06Q 50/26(2012.01) (54)发明名称 多维多测点模型在线监控算法在监测分析 系统平台的应用 (57)摘要 本发明公开了多维多测点模型在线监控算 法在监测分析系统平台的应用包括： 基于大坝的 结构特点和实际运行情况选择大坝的监测项目 和监测点； 采集所述监测点的数据并对所述数据 以及历史数据进行数据融合处理， 并进行数据计 算和整编分析； 基于数据分析需求建立监控模 型， 对大坝的工作性态进行分析。 本发明根据所 建立的模型分离出来的各作用分量来解释和分 析大坝的工作性态； 引入了在 线监控测点的选取 原则和方法智能应用， 为在线监控智 能化、 信息 化提供了理论依据和技术保障； 本发 明不仅可以 更加深入、 全面的了解大坝安全监测运行情况， 而且提升了安全监测信息化、 智 能化程度， 为全 面了解大坝运行安全状况提供有效手段。 权利要求书2页 说明书8页 附图2页 CN 115456331 A 2022.12.09 CN 115456331 A 1.一种多维多测点模型在线监控算法在监测分析系统平台的应用， 其特 征在于， 包括： 基于大坝的结构特点和实际运行情况选择 大坝的监测项目和监测点； 采集所述监测点的数据并对所述数据以及历史数据进行数据融合处理， 并进行数据计 算和整编分析； 基于数据分析需求建立 监控模型， 对大坝的工作性态进行分析。 2.如权利要求1所述的一种多维多测点模型在线监控算法在监测分析系统平台的应 用， 其特征在于： 所述选择 大坝的监测项目和监测点， 包括： 基于以下四个原则选取监测效应量及测点： 所选效应量应该能够直观反映大坝运行性状某一方面的特 征； 所选效应量应该 具有代表性， 能够较为完整地反映大坝运行性状； 在同一所选效应量下， 应有 多个测点数据， 以降低随机测量 误差； 所选效应量应能采用已有的分析 方法进行度量， 能有利于实施融合诊断。 3.如权利要求1或2所述的一种多维多测点模型在线监控算法在监测分析系统平台的 应用， 其特 征在于： 所述进行 数据计算， 包括： 基于数据处 理软件计算各监测点的应力应 变、 渗流渗压、 变形监测数据。 4.如权利要求3所述的一种多维多测点模型在线监控算法在监测分析系统平台的应 用， 其特征在于： 所述进行 数据整编分析， 包括： 采用比较法、 绘图法、 特征值统计法及时程分析法对各个检测点的数据计算结果进行 展示并观察数据变化形式及数据变化 量。 5.如权利要求4所述的一种多维多测点模型在线监控算法在监测分析系统平台的应 用， 其特征在于： 所述基于数据分析需求建立 监控模型， 包括： 利用统计分析、 对比分析、 相关性分析、 趋势分析， 建立统计模型、 混合模型、 确定性模 型和基于智能算法的监控模型， 并根据模型分离出来的各作用分量来解释和分析大坝的工 作性态。 6.如权利要求5所述的一种多维多测点模型在线监控算法在监测分析系统平台的应 用， 其特征在于： 所述统计模型， 包括： 根据正常运行状态下某一效应量的实测数据， 通过统计分析建立起效应量与原因量之 间相互关系的数 学模型即： 观测数据的函数关系式， 表示 为： y＝f(x1、 x2、 x3、…、 xn) 其中， y表示荷载效应因变量、 原因量； x表示自变量、 效应量； 根据观测数据的函数关系式， 利用统计学 方法建立回归方程， 即统计模型， 表示 为： 其中， y表示荷载效应因变量、 原因量； x表示自变量、 效应量； b0表示常数项， b1、 b2…bn表 示回归系数； 水工建筑物 的观测值大致可以归纳为两大类： 第一类为荷载集， 即大坝所承受的荷载 及外界条件； 第二类为荷载效应集， 即反映大坝的工作状态； 通常将荷载集称为自变量、 效 应量或预报因子， 用x1、 x2、 x3、…、 xn表示； 荷载效应集称为因变量、 原因量或预报量， 用y表 示。 7.如权利要求6所述的一种多维多测点模型在线监控算法在监测分析系统平台的应权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115456331 A 2用， 其特征在于： 所述统计模型， 还 包括： 采用逐步回归法选取关系显著 的重要因子， 排除关系不大的次要因子； 对逐步回归法 每一步选入的重要因子作显著 性检验； 若检验结果为显著， 则继续进 行重要因子的选择， 并 将其加入回归方程中； 若检验结果为不显著， 则结束挑选重要因子； 并基于已选择的重要因 子建立最优回归方程， 具体过程表示 为： …… 其中， y表示荷载效应因变量、 原因量； x表示自变量、 效应量； b0表示常数项， b1、 b2…bm表 示回归系数。 8.如权利要求7所述的一种多维多测点模型在线监控算法在监测分析系统平台的应 用， 其特征在于： 所述统计模型， 还 包括： 对回归方程中的因子进行剔除检验， 检验方程内各因子重要性， 剔除不重要的因子， 使 最终的回归方程只保留重要因子， 以实现双重检验的逐步回归。 9.如权利要求5或8所述的一种多维多测点模型在线监控算法在监测分析系统平台的 应用， 其特 征在于： 所述确定性模型， 包括： 基于水工结构分析的方法建立原因量与效应量之间的因果关系式； 采用强度理论对坝 的结构进行分析计算。 10.如权利要求9所述的一种多维多测点模型在线监控算法在监测分析系统平台的应 用， 其特征在于： 所述确定性模型， 还 包括： 基于结构分析计算结果对大坝结构进行判断， 判断标准具体为： 当在同种条件下某一 效应量的实测值与模 型预报值之差， 处于容许的范围之内时， 则认为该部位处于正常状态， 否则为不正常。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115456331 A 3