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数学形态滤波在大坝安全监控数据粗差检测中的应用
  • ISSN号:1671-8860
  • 期刊名称:《武汉大学学报:信息科学版》
  • 时间:0
  • 分类:P207.2[天文地球—测绘科学与技术]
  • 作者机构:[1]河海大学水电工程学院,南京市西康路1号 210098, [2]水资源高效利用与工程安全国家工程研究中心,南京市西康路1号 210098
  • 相关基金:国家自然科学基金委员会、二滩水电开发有限责任公司雅砻江水电开发联合研究基金资助项目(50539030-1-3);国家自然科学基金资助项目(50539010,50579010).
中文摘要:

为了有效地判别和定位大坝安全监控数据中的粗差,将数学形态滤波应用于粗差检测,针对大坝监控数据的变化特点研究了其算法和结构元素的选取。首先根据实测数据的特点选择合适的结构元素,然后根据所选的结构元素对数据进行数学形态滤波处理,最后根据实测值与滤波结果之间差值的大小应用四分点法拟定门限来判别粗差。对某混凝土坝裂缝开度数据加入粗差以模拟实际的情况,并采用该方法来检测加入的粗差,滤波得到的结果有效抵挡了粗差的影响,加入的粗差全部被检测出。

英文摘要:

To detect gross errors in dam safety monitoring data, mathematical morphology filter is used to detect gross errors. The filtering algorithm and the selection of structuring element are studied considering the features of monitoring data. First, we select an appropriate structuring element according to the features of dam monitoring data; then, we perform mathematical morphology filtering to monitoring data according to the selected structuring element; finally, we compute the residuals between the measured value and the filtering result, determine the threshold for gross error detection using quartiles and detect gross errors using the threshold. The filtering result shows that the adverse influence of gross errors is effective, and all the added gross errors are detected.

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期刊信息
  • 《武汉大学学报:信息科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:国家教育部
  • 主办单位:武汉大学
  • 主编:刘经南
  • 地址:湖北武汉珞珈山
  • 邮编:430072
  • 邮箱:whuxxb@vip.163
  • 电话:027-68778045
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-8860
  • 国内统一刊号:ISSN:42-1676/TN
  • 邮发代号:38-317
  • 获奖情况:
  • 全国优秀科技期刊,全国优秀高校自然科学学报一等奖,湖北省优秀期刊称号
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰地学数据库,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
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