桥梁检测数据处理系统的研究
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作者: 胡珊
摘 要
本文对桥梁健康监测系统中数据采集及处理进行研究，对工程现场采集的数据出现毛刺、噪声、数据丢失或中心波长漂移等问题进行分析和处理，便于后续数据分析，从而对桥梁的健康状态进行判断。
【关键词】数据处理 毛刺 噪声 中心波长对位
桥梁健康监测系统对于桥梁安全有着重大意义，系统通过对采集数据进行分析从而判断桥梁的健康状态，而这其中对传感器采集数据的处理又是数据分析的前提。在工程实际的采样过程中，来自传感器的数据能够反映桥梁的温度、压力及加速度等信息，从而判断桥梁健康状态，但由于仪器老化、环境干扰、工作时间长以及设备故障、信号传递故障等原因会使这些初始数据产生“噪声” 、“丢失”、“异点”、“信号突变”、“中心波长漂移”等现象。
噪声：一般来源于高频干扰，是由于信号传输设备或采集设备的电效应或磁、热效应所产生的。信号在检测和传输过程中不可避免的存在噪声干扰。在实时数据的采集过程中，有时候会因为传输网拥堵、现场传感器损坏或软件原因等，在某一时刻或时间段数据并没有存贮到数据库中，这就是数据丢失。数据丢失对数据分析会造成不便或误差，因此我们要对这种现象进行处理。中心波长漂移也即中心波长错位是由于光纤传感器或是光纤光栅解调仪故障引起的数据异常。
1 异常波形的处理
工程监测环境的复杂会造成信号的毛刺、噪声、数据丢失或是中心波长的漂移，这些都会使曲线发生异常，这时必须对这些原始数据进行处理得到有用准确的信息，经过大量数据的分析和验证，总结以下方法：
1.1 毛刺去除
毛刺信号在曲线上表现比较明显，为大的“突变”，比较好处理，采用阀值法就可以初步去除。如果“突变”很大则需要判断是否为毛刺，通过判断是够连续超过所定阀值，若不是毛刺则发出预警，若为毛刺则用前一时刻的平均值代替。
毛刺信号在曲线上表现比较明显，为大的“突变”，比较好处理，采用阀值法就可以初步去除。如果“突变”很大则需要判断是否为毛刺，通过判断是够连续超过所定阀值，若不是毛刺则发出预警，若为毛刺则用前一时刻的平均值代替。
1.2 噪声去除
桥梁健康检测存在大量噪声，这将使信号可能被噪声覆盖，从而影响了信号的检测与处理。噪声干扰通常为高频信号，而桥梁的振动信号为低频，这样就可以将高频噪声滤除即可。通常采用软件滤波来去除高频噪声，提高信号可靠性。
滤波是将不需要的频率成分去除或提高信号的信噪比，滤波后要保持原始数据的幅频特性，可以采用IIR滤波器的巴特沃斯（Butterworth）低通滤波器，其滤波方程为：
（1）
ak为反向滤波系数，Na为其个数。bj为前向滤波系数，Nb为其个数。xi-j为原始数据， yi为滤波后输出数据。
1.3 数据丢失处理
数据丢失的处理首先要判断丢失数据的出现是否与研究变量有关，如果丢失数据的出现与目标变量无关，也就是随机出现，这时我们可以忽略。如果丢失数据的出现与目标变量有关，这时我们需要对数据进行处理。处理的方法一般为：忽略、插值、再抽样和加权调整这四种。
插值分很多种如：三角函数插值、埃尔米特插值、分段插值与样条插值及多项式插值等，它是根据有限点处的取值情况来估测函数在其他点的值，这也是离散函数逼近的方法。多项式插值也即Lagrange插值，是一种常采用的初步处理方法，即构造n次基本多项式。它是通过构造插值基函数来求次多项式，下面为Lagrange插值多项式：
（2）
1.4 中心波长对位
中心波长漂移是由于工程现场光纤传感器或光纤光栅解调仪故障引起，如果出现这种情况，首先要判断现场光纤传感器是否脱落，如果脱落则需要将传感器位置和采集数据一一对应。
首先判断传感器设定中心波长与配置文件中是否对应，如果中心波长超过设定点，则要进行处理。
（1）方法一：Δλ法。判断采集到的某一通道传感器的数据总个数N1和实际布设总传感器个数是够相等。若不相等则需要对位，计算出差值。数组a[N1]为传感器采集数据，数组b[N]为传感器中心波长。Δλ[i]=|a[i]-b[i]|（0
（2）方法二：首先判断是否对位，即某通道的传感器数据与现场布设传感器是够相等，如果不对位则需要计算差值N1。然后采用二分查找法，将实际采集到的第N/2个数据与配置文件中的第N/2个传感器中心波长对比，如果比较在设定范围内，则查找后半段数据，否则查找前半段，这样直到查找到N1个差值。数组a[N]为传感器采集数据，数组b[N]为传感器中心波长。
方法二比较的次数较少，程序实现简单，运行速度快。但是若相邻两个传感器波长差值较小，在一些情况会引起数据突变。只要保证在设置通道传感器时，传感器标定波长顺序增大或减小，相邻传感器波长差值最大，该方法能避免上述问题，所以一般会采用方法二进行中心波长对位。
2 信号的平滑
对采集数据进行平滑的方法很多，一般采用多项式最小二乘法，它具有失真较小、精度高的优点。平滑信号主要是为了减少高频噪声和随机误差，检验数据的准确性，便于下一步进行数据分析处理。首先应用最小二乘法原理，得出多项式中各个系数，再将实验值用多项式值代替，这样就可以平滑数据。在实际工程中，采用不同的数组中数据点个数或不同的多项式，滤波效果也不同。
本文针对数据采集过程出现问题进行研究，从异常波形和信号的平滑这两方面进行处理，对于异常波形中出现的毛刺、噪声、数据丢失和中心波长漂移进行去除和对位，最后将处理得到数据存入数据库为下一步健康监测提供调用。
参考文献
[1]魏保立，苏晓慧.桥梁结构健康监测研究现状分析[J].北方交通，2013（1）：122-125.
[2]李娟霞.桥梁健康监测系统及数据融合技术研究[D].兰州：兰州理工大学，2012.
作者单位
海军工程大学 湖北省武汉市 430000
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