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考慮混凝土壩位移動(dòng)力突變盲點(diǎn)的安全監(jiān)控模型

文檔作者：黎良輝魏博文徐鎮(zhèn)凱文檔來(lái)源： 1．南昌大學(xué)建筑工程學(xué)院 2．河海大學(xué)水利水電學(xué)院		點(diǎn) 擊數(shù)：	更新時(shí)間： 2024年02月22日
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第l44卷第13期
2 0 1 3年7 月
人 民 長(zhǎng) 江
Yangtze River
Vo1．44．No．13
July， 2013
文章編號(hào)：1001—4179(2013)13—0058—05
考慮混凝土壩位移動(dòng)力突變盲點(diǎn)的安全監(jiān)控模型
黎良輝 ，魏博文 ，徐鎮(zhèn)凱
(1．南昌大學(xué)建筑工程學(xué)院，江西南昌330031； 2．河海大學(xué)水利水電學(xué)院，江蘇南京210098)
摘要：針對(duì)壩體位移時(shí)間序列中出現(xiàn)數(shù)據(jù)跳躍的現(xiàn)象，基于動(dòng)力學(xué)互關(guān)因子指數(shù)法與云模型理論，提出了一種
能準(zhǔn)確辨識(shí)大壩位移時(shí)間序列中動(dòng)力突變盲點(diǎn)位置的診斷方法，并構(gòu)建了考慮動(dòng)力突變盲點(diǎn)的混凝土壩位
移安全監(jiān)控模型?；诓淮_定性動(dòng)力系統(tǒng)對(duì)大壩位移的演化分析，綜合運(yùn)用相空間重構(gòu)、云模型及小波分析
等數(shù)值處理方法，從所辨識(shí)數(shù)值序列中的動(dòng)力突變盲點(diǎn)出發(fā)，研究了對(duì)大壩工作性態(tài)轉(zhuǎn)異進(jìn)行預(yù)測(cè)診斷的方
法。工程實(shí)例表明，該方法能找準(zhǔn)對(duì)應(yīng)位移的動(dòng)力突變盲點(diǎn)，可避免動(dòng)力突變盲點(diǎn)對(duì)大壩位移序列的不利影
響，提高了大壩位移安全監(jiān)控模型的可靠性和科學(xué)性。
關(guān)鍵詞：位移；動(dòng)力突變；盲點(diǎn)；監(jiān)控模型；混凝土壩
中圖法分類號(hào)：TV642 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A
混凝土壩作為一種重要的擋水建筑物，其安全監(jiān)
控已成為國(guó)內(nèi)外學(xué)者研究熱點(diǎn)，而在對(duì)運(yùn)行期大壩的
原位觀測(cè)資料分析中，發(fā)現(xiàn)其監(jiān)控指標(biāo)受環(huán)境影響較
大，尤其是受庫(kù)區(qū)地震、泄水振動(dòng)等動(dòng)力作用影響，導(dǎo)
致大壩監(jiān)測(cè)時(shí)間序列資料出現(xiàn)間斷性跳躍，具有較強(qiáng)
非線性動(dòng)力學(xué)特性并存在許多不確定性混沌噪聲。對(duì)
此，吳中如、顧沖時(shí)等人在這一領(lǐng)域做了大量的研究工
作¨ ，而以往的研究成果大多從材料蠕變時(shí)效、環(huán)境
降雨等角度來(lái)考慮監(jiān)控模型的重構(gòu)和對(duì)整個(gè)監(jiān)測(cè)序列
的優(yōu)化分析，沒(méi)有真正考慮到振動(dòng)荷載對(duì)大壩監(jiān)測(cè)數(shù)
據(jù)內(nèi)部動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)的改變，以致大壩整個(gè)監(jiān)測(cè)資料時(shí)
間序列中動(dòng)力突變效應(yīng)量被遺棄，從而導(dǎo)致基于整個(gè)
監(jiān)測(cè)資料時(shí)間序列建立的大壩安全監(jiān)控模型預(yù)測(cè)能力
受限，這勢(shì)必影響對(duì)大壩安全的準(zhǔn)確定量與定性評(píng)判。
為了建立一種可從數(shù)值序列中提取混沌成分，且
能辨識(shí)動(dòng)力突變測(cè)值位置的系統(tǒng)診斷方法，本文基于
不確定性動(dòng)力系統(tǒng)對(duì)大壩位移的演化分析 ，在分析
混凝土壩位移與相關(guān)影響因子的基礎(chǔ)上，建立安全監(jiān)
控預(yù)報(bào)模型；通過(guò)對(duì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)歸一后擬合，找出其混沌
殘差，即虛殘差；然后通過(guò)對(duì)虛殘差進(jìn)行相空間重構(gòu)，
并利用云模型 和動(dòng)力學(xué)結(jié)構(gòu)突變理論 ，診斷出原
時(shí)間序列中的動(dòng)力突變盲點(diǎn)；在已知?jiǎng)恿ν蛔兠c(diǎn)的
基礎(chǔ)上，選取最近一次動(dòng)力突變后相對(duì)穩(wěn)定時(shí)間序列，
來(lái)驗(yàn)證考慮動(dòng)力突變影響的混凝土壩位移安全監(jiān)控模
型的有效性和科學(xué)性。工程實(shí)例中，從不同的角度說(shuō)
明了該方法能較好地消除動(dòng)力突變盲點(diǎn)對(duì)大壩位移安
全監(jiān)控的不利影響，對(duì)于大壩位移安全監(jiān)控工作具有
一定的研究?jī)r(jià)值和實(shí)用意義。
1 混凝土壩位移動(dòng)力突變盲點(diǎn)的辨識(shí)方法
由于混凝土壩處在復(fù)雜外因作用下，尤其是振動(dòng)
作用，對(duì)其位移監(jiān)測(cè)時(shí)間序列分析可知，其位移效應(yīng)量
除與水頭、溫度及蠕變確定性影響因子有關(guān)外，尚存在
諸多外界未知因素及內(nèi)部自身缺陷所導(dǎo)致的混沌與噪
聲。為提取大壩位移時(shí)間序列中混沌分量的動(dòng)力效應(yīng)
量，需首先建立其相應(yīng)位移殘差分析模型，然后對(duì)其位
移殘差分量進(jìn)行相空間重構(gòu)，再利用動(dòng)力學(xué)互關(guān)因子
指數(shù)法與云模型理論，來(lái)辨識(shí)大壩位移殘差時(shí)間序列
收稿日期：2013—01—10
基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目(51139001)；國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51079046，50909041，50809025)
作者簡(jiǎn)介：黎良輝，男，副教授，主要從事水工結(jié)構(gòu)工程研究。E—mail：dam—safe@163．corn
通訊作者：魏博文，男，講師，博士，主要從事水工結(jié)構(gòu)安全監(jiān)控研究。E—mail：bwwei@neu．edu．en
第13期 黎良輝，等：考慮混凝土壩位移動(dòng)力突變盲點(diǎn)的安全監(jiān)控模型 59
中的動(dòng)力突變盲點(diǎn)。
1．1 位移虛殘差分析及其相空間重構(gòu)
運(yùn)行期混凝土壩受復(fù)雜荷載作用，其傳統(tǒng)監(jiān)控模
型的位移效應(yīng)量6一般主要由水壓分量6 溫度分量
艿 和時(shí)效分量 。組成?？紤]到其效應(yīng)量中存在混沌與
噪聲成分，特引入位移虛殘差變量 ，其位移虛殘差分
析模型表示為
= 一( H+6r+ 。) (I)
式中，大壩位移虛殘差 由實(shí)測(cè)序列值與傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)監(jiān)
控模型擬合序列值之間的差值獲得 。
為揭露位移虛殘差中的混沌分量的動(dòng)力學(xué)規(guī)律，
避免由于大壩內(nèi)部動(dòng)力演化導(dǎo)致殘差相空間中新吸引
因子的出現(xiàn)，引入動(dòng)力學(xué)相關(guān)因子指數(shù)法 ，該法可
以對(duì)大壩在多因素復(fù)雜環(huán)境作用下的動(dòng)力學(xué)結(jié)構(gòu)進(jìn)行
分析，以深入了解大壩的演變過(guò)程?；煦鐒?dòng)力學(xué)研究表
明，系統(tǒng)任意分量的演化由與之相互作用的其它分量
決定，使用重構(gòu)變換從系統(tǒng)的某一輸出變量的時(shí)間序
列提取系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)特性，所得到的狀態(tài)軌跡保留了
原空間狀態(tài)軌跡的最主要的特性。分析大壩位移虛殘
差序列時(shí)，通過(guò)傳統(tǒng)模型回歸分析來(lái)獲取其一維混沌
時(shí)間序列，即{8(t)，t=1，2，? ，Ⅳ}。由于混沌時(shí)間序
列的預(yù)測(cè)是建立在高維相空間重構(gòu)的基礎(chǔ)上，需對(duì)虛
殘差序列占(t)進(jìn)行相空間重構(gòu) ，將原有序列延拓成
m維相空間的一個(gè)相形分布，其表達(dá)式為
X = { (t )， (t + )，? ， [t +(m 一1)丁]}
(2)
式中。 =kAt為時(shí)間延遲，k(k=1，2，? ，／'t)為延遲
參數(shù)，△￡為采樣間隔時(shí)間；m為嵌入維數(shù)； i為m維相
空間中的相點(diǎn)，i取1，2，? ，M；M =N一(m一1) 為相
點(diǎn)個(gè)數(shù)。
需要指出的是，嵌入維數(shù)m的確定與關(guān)聯(lián)維數(shù)有
關(guān)，可根據(jù)Grassberger—Procaccia方法進(jìn)行選取¨ ，
而時(shí)間延遲 可由互信息確定 。據(jù)此，當(dāng)嵌入維數(shù)m
和時(shí)間延遲 確定后，虛殘差序列即可重構(gòu)為如式(2)
所示的(N —k(m —I))X m維的向量矩陣。
1．2 位移虛殘差序列中突變盲點(diǎn)的提取
基于上述位移虛殘差動(dòng)力突變盲點(diǎn)的相空間重
構(gòu)，為準(zhǔn)確地提取殘差序列中的突變盲點(diǎn)，需綜合利用
動(dòng)力學(xué)互相關(guān)因子指數(shù)法與云模型理論辨識(shí)出大壩位
移時(shí)間序列中的動(dòng)力突變轉(zhuǎn)異點(diǎn)。對(duì)于殘差重構(gòu)的相
空間，可將集合 的自關(guān)聯(lián)和與集合X、Y的交互關(guān)聯(lián)
和分別定義為
C ( )=P(1l 一 ≤ )=
2
[N—k(m一1)一1][Ⅳ 一k(m一1)] ×
／V一 Lm 一1 J一1 v— (m —I)
>： >：F( —lJ 一 ) (3)
j-一i+l
C (y)=P(II X 一 l≤y)=
2
． ．． ．． ．．． 。． ． ． ．． ．． ．．． ． ， ． ．． ．． ．． ．． ．． ．．． ．． ．． ．．． ．． ．． ．． ．．． ．． ．． ．． ．．． ． ．．． ．． ．． ．．． ．． ．．， ． ． ．．．． ．． ．．． ．． ．． ． ．．． 一V
[N—k(m 一1)][N—k(m 一1)]
N一 (m一1) Ⅳ一 (m 一1)
F(7一l 一 l1) (4)
i=1 j~一i+l
式中，c肼(y)表示在重構(gòu)空間里 距離內(nèi)找到 鄰近
點(diǎn)的概率；C (y)關(guān)于集合 和集合l，是對(duì)稱的，表示
在 的 鄰域內(nèi)找到點(diǎn)yf的概率；F(-)為Heaviside
階躍函數(shù)，滿足當(dāng) ≤ 0時(shí)，F(xiàn)( )=0(反之為1)。
在計(jì)算上述關(guān)聯(lián)和c刪(y)、C (T)過(guò)程中，采用
Gaussian函數(shù)替代Heaviside函數(shù)可以克服Heaviside
階躍函數(shù)的剛性邊界影響。相關(guān)研究表明 12]，自關(guān)聯(lián)
和c刪( )與交互關(guān)聯(lián)和C ( )具有一定的區(qū)分潛在
動(dòng)力學(xué)的能力，但遠(yuǎn)不能作為識(shí)別混沌時(shí)間序列之間
相近性的最重要的標(biāo)志。一個(gè)復(fù)雜的時(shí)間序列可能是
由一些相互耦合的動(dòng)力學(xué)共同作用產(chǎn)生，若把時(shí)間序
列分成若干具有一定寬度的窗口，則突變點(diǎn)就在一個(gè)
動(dòng)力學(xué)屬性窗口向另一個(gè)動(dòng)力學(xué)屬性窗口轉(zhuǎn)變處產(chǎn)
生。因此，為鑒別時(shí)間序列的動(dòng)力學(xué)屬性，需定義動(dòng)力
學(xué)互相關(guān)因子指數(shù)尺
，1 ， 一、
尺： 1im I ln— — — — 一I (5)
~／c刪(y)√c (y)
需要指出的是，若 統(tǒng)計(jì)上是足夠小的，那么集合
和集合y具有完全相同的動(dòng)力學(xué)屬性；反之集合 和
集合l，的動(dòng)力學(xué)屬性并不是完全相同的。利用 不僅
能直接測(cè)量混沌時(shí)間序列之間的“距離”，還能有效地
區(qū)分不同的動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)，尤其是它能解決大壩位移監(jiān)
測(cè)序列較短的問(wèn)題。式(5)中的動(dòng)力學(xué)互相關(guān)因子指
數(shù) 只表明了不同時(shí)間序列動(dòng)力學(xué)上的差異性，但不
能表征大壩的轉(zhuǎn)異程度，為此，本文借助云模型中多次
產(chǎn)生的云滴來(lái)綜合反映這個(gè)定性概念的整體特征，其
中，云滴是某個(gè)定性概念的一次隨機(jī)實(shí)現(xiàn)。而對(duì)于動(dòng)力
學(xué)互相關(guān)因子指數(shù)序列{R }，可設(shè) 為 的隸屬函
數(shù)，則(R ，Y )為一個(gè)云滴。從而，以Ⅳ個(gè)云滴在數(shù)域空
間的定量位置及每個(gè)云滴代表概念的確定度為輸入
量，采用逆向云發(fā)生器算法¨ ，求解云模型的3個(gè)特
征值E (期望)，E (熵)，日 (超熵)，即可得到云期望
曲線方程。據(jù)此，在給定大壩轉(zhuǎn)異顯著性水平Ot后，可
獲得互相關(guān)因子指數(shù)的臨界值，從而確定大壩位移突
變點(diǎn)位置。
基于上述分析，提取大壩位移監(jiān)測(cè)序列的動(dòng)力突
變盲點(diǎn)的步驟為：① 利用大壩位移安全監(jiān)控傳統(tǒng)模型
對(duì)原始監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)回歸擬合，由式(1)得到對(duì)應(yīng)時(shí)間
人 民 長(zhǎng) 江
的虛殘差序列{ (￡)，t=1，2，? ，J7、r}；然后取一寬度為
n的滑動(dòng)窗口 ，對(duì)虛殘差序列{占(t)}中n至Jv一／'t各
點(diǎn)左右窗口依次進(jìn)行相空間動(dòng)力學(xué)重構(gòu)。② 計(jì)算兩相
鄰窗口的自關(guān)聯(lián)和C (y)、C ( )以及互關(guān)聯(lián)和
C (y)，再根據(jù)式(5)求取互相關(guān)因子指數(shù)序列
{R(i)，i=n，n+1，? ，N—n}。③ 對(duì){R }采用逆向云
發(fā)生器算法，求得云模型的3個(gè)特征值E ，E ，Ⅳ。，從而
得到云期望曲線方程；然后在給定大壩位移轉(zhuǎn)異顯著
水平a的情況下，求得互相關(guān)因子指數(shù)R的臨界值。④
當(dāng)互關(guān)因子指數(shù)R大于其臨界值時(shí)，對(duì)應(yīng)地將大壩位
移監(jiān)測(cè)時(shí)間序列分割為若干表征不同動(dòng)力學(xué)結(jié)構(gòu)的子
序列，其中各個(gè)子序列在當(dāng)前顯著性水平下被認(rèn)為是
一個(gè)穩(wěn)定的動(dòng)力系統(tǒng)。
2 考慮動(dòng)力突變的位移安全監(jiān)控優(yōu)化模型
由于運(yùn)行期混凝土壩不可避免地會(huì)受到外界不確
定性動(dòng)力影響而產(chǎn)生位移的動(dòng)力突變，又或者在其內(nèi)
部由劣性引發(fā)的擾動(dòng)性測(cè)值突變，在此皆可劃分為動(dòng)
力學(xué)屬性改變的范疇。為此，在建立混凝土壩位移安
全監(jiān)控模型時(shí)，考慮因動(dòng)力突變盲點(diǎn)引起的動(dòng)力學(xué)屬
性的改變，能顯著提高監(jiān)控模型預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性。
基于上述提出的混凝土壩位移動(dòng)力突變盲點(diǎn)診斷方
法，將大壩位移監(jiān)測(cè)時(shí)間序列分解為動(dòng)力結(jié)構(gòu)穩(wěn)定的
子序列，依據(jù)當(dāng)前大壩的動(dòng)力結(jié)構(gòu)對(duì)其下一個(gè)時(shí)期進(jìn)
行預(yù)測(cè)，會(huì)顯著提高大壩位移監(jiān)控模型的預(yù)測(cè)水平。
據(jù)此，選取大壩位移監(jiān)測(cè)效應(yīng)量序列中最近一次動(dòng)力
突變后相對(duì)穩(wěn)定序列作為研究對(duì)象，并考慮其位移監(jiān)
測(cè)序列中的混沌分量6 ，可得其位移安全監(jiān)控優(yōu)化模
型為
6=6H+艿r+6日+6c (6)
式中，由文獻(xiàn)[7]可知，水壓分量6 可由壩前相對(duì)水深
的1—4次方表示。在時(shí)空分析中，大壩的水平位移呈
較明顯的年周期變化，特別是已運(yùn)行多年的老壩，壩體
溫度場(chǎng)已基本穩(wěn)定，其主要受氣溫變化的影響，其溫度
分量艿 可選用周期項(xiàng)因子模擬溫度場(chǎng)對(duì)大壩位移變
形的影響，即將壩體混凝土內(nèi)任一點(diǎn)的溫度變化用周
期函數(shù)表示。而對(duì)于時(shí)效變形，其原因極為復(fù)雜，需綜
合考慮壩體混凝土與基巖的徐變、蠕變以及巖體地質(zhì)
構(gòu)造的壓縮變形等，故時(shí)效分量6 可選取一假定復(fù)合
函數(shù)來(lái)加以描述。
基于上述理論分析，可將上述考慮動(dòng)力突變的大
壩位移安全監(jiān)控優(yōu)化模型的實(shí)現(xiàn)步驟歸納如下：
(1)以測(cè)值壩段所處動(dòng)力結(jié)構(gòu)下的子序列 為
基礎(chǔ)，根據(jù)實(shí)測(cè)資料，利用傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)監(jiān)控模型進(jìn)行回歸
分析，以確定各回歸系數(shù)，進(jìn)而得到虛殘差序列
。(t)，其中虛殘差序列中包含混沌成份和隨機(jī)成份。
(2)分離虛殘差序列中的混沌成分。首先對(duì)虛殘
差序列進(jìn)行相空間重構(gòu)，利用式(3)計(jì)算自關(guān)聯(lián)和
C (y)，當(dāng)y一0時(shí)，G刪( )與 的關(guān)系為
lim C刪( )OC (7)
若恰當(dāng)?shù)剡x取y，可將奇異吸引子的子相似結(jié)構(gòu)
D 表示為
D2：logC (7)／logy (8)
(3)針對(duì)實(shí)際工程中混沌信號(hào)低頻及噪聲高頻的
特征，利用小波多尺度分析法將函數(shù)，(t)E L (R)依
次投影到不同分辨率的正交小波空間{ }上進(jìn)行分
析 ，可將位移虛殘差序列中的混沌和噪聲混合量正
交小波分解為
占 =Σ ． ， (￡)+Σ Σdi,~o ( )
EZ i=1 k EZ
，
(f)：2-j／z咖(2?！暌?) (9)
qh,k(￡)=2 (2 t一|j})
式中，咖『．^(t)與 (t)分別為尺度空間和小波空間的
一組正交基。
另外，需特別指出的是，倘若混沌時(shí)間序列中包含
噪聲成分，則在噪聲影響占主要地位的區(qū)域計(jì)算得到
的關(guān)聯(lián)維數(shù)D：是發(fā)散的；相反，在混沌成分占主要地
位的區(qū)域計(jì)算得到的關(guān)聯(lián)維數(shù) ：是收斂的。故可以根
據(jù)關(guān)聯(lián)維數(shù)D：隨著嵌入維數(shù)m的收斂性來(lái)判斷某一
時(shí)間序列是噪聲還是混沌占主要成分的。因此，基于混
沌及噪聲成分在關(guān)聯(lián)維數(shù)D 上的不同表現(xiàn)，可以將大
壩中混沌及噪聲混合分量艿進(jìn)行有效地分離，得到
6 ¨。
(4)以 一 為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，回到步驟1，得到虛
殘差序列 ：(t)，進(jìn)而根據(jù)步驟2，可得到一個(gè)新的混
沌分量6 。如此循環(huán)，可得到一系列混沌分量6 ¨，
，
?
，6 ，當(dāng)滿足下式時(shí)停止迭代
G： —————— T — ———一 × 1I0O0U~％／o≤ ot (L 1l0u )
『I uc ff
式中， ·Il表示某一選定的范數(shù)，例如向量的P范
數(shù)；a為設(shè)定的容許精度。
(5)依據(jù)所建立的位移監(jiān)控模型(式6)對(duì)大壩位
移進(jìn)行預(yù)測(cè)分析，其中對(duì)混沌分量6 的預(yù)測(cè)，必須保
持混沌動(dòng)力系統(tǒng)吸引子的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，因此可以采用局
域零階近似模型或根據(jù)最大Lyapunov指數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。
3 工程實(shí)例
3．1 工程概況
某混凝土三心圓雙曲拱壩，位于地質(zhì)結(jié)構(gòu)較為 ：
第13期 黎良輝，等：考慮混凝土壩位移動(dòng)力突變盲點(diǎn)的安全監(jiān)控模型 6l
育的黃河上游河段，基礎(chǔ)的地質(zhì)條件復(fù)雜，基巖由震
旦系黑云更長(zhǎng)質(zhì)條帶混合巖及黑云綠泥石閃斜長(zhǎng)片巖
組成，其間穿插有花崗偉晶巖脈，斷裂較為發(fā)育。
該壩左岸為重力墩，最大壩高155 m，厚高比0．29，壩
頂軸線長(zhǎng)414 m，最大底寬45．0 m，壩頂基本寬度為
8 m，共設(shè)有l(wèi)8個(gè)壩段。洪水設(shè)計(jì)年限為l 000 a一
遇，入庫(kù)洪水流量為4 940 m’／s，相應(yīng)庫(kù)水位
2 181．3 m；正常蓄水位2 180 m，相應(yīng)庫(kù)容16．3億
m ，死水位2 178 m，調(diào)節(jié)庫(kù)容0．6億m ，為日調(diào)節(jié)水
庫(kù)。電站設(shè)計(jì)水頭122 m，最大水頭135．6 m，最小水
頭114．5 m。
3．2 計(jì)算結(jié)果分析
為驗(yàn)證本文所述理論方法的有效性與科學(xué)性，選
取該拱壩拱冠梁所處壩段的水平位移監(jiān)測(cè)資料來(lái)進(jìn)行
分析。鑒于該拱壩在服役期間進(jìn)行過(guò)加固處理，由于
施工影響、電源不能保證等因素影響，造成測(cè)值時(shí)間序
列的不連續(xù)，為此，本文選取該壩段垂線測(cè)點(diǎn)PL3—2
(2 150 m高程處)在2002年2月10日至2005年11
月16日的徑向位移測(cè)值序列進(jìn)行分析，取前1235個(gè)
數(shù)據(jù)訓(xùn)練，剩下141個(gè)數(shù)據(jù)來(lái)檢驗(yàn)。先由大壩位移監(jiān)
控傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)模型對(duì)測(cè)值序列進(jìn)行逐步回歸擬合，得到
其復(fù)相關(guān)系數(shù)為0．893，并由式(1)可得到其位移虛殘
差序列值，如圖1所示。
圖1 測(cè)點(diǎn)切向位移傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)模型實(shí)測(cè)擬合及殘差序列
在上述位移虛殘差序列提取的基礎(chǔ)上，依據(jù)動(dòng)力
學(xué)結(jié)構(gòu)突變理論及云模型對(duì)虛殘差序列進(jìn)行突變?cè)\
斷，計(jì)算中取寬度 =10，嵌入維數(shù)m：5，延遲時(shí)間
=4， 值等于時(shí)間序列標(biāo)準(zhǔn)方差的1．5倍。從而由式
(5)求得動(dòng)力學(xué)互關(guān)因子R(一般服從正態(tài)分布特
征)，取突變顯著水平Ot=0．05，并由云模型理論的逆
向云發(fā)生器對(duì)其突變與否進(jìn)行診斷，從而得到大壩位
移監(jiān)測(cè)時(shí)間序列中的突變盲點(diǎn)。診斷結(jié)果表明，整個(gè)
監(jiān)測(cè)序列共被檢測(cè)出3個(gè)動(dòng)力結(jié)構(gòu)突變盲點(diǎn)，對(duì)應(yīng)突
變時(shí)間分別為2003年10月24日、2004年3月12日
和2004年4月26日，根據(jù)監(jiān)測(cè)日志，大壩在2003年
10月24日與2004年4月26日分別有過(guò)泄洪，所以有
可能是由于大壩泄洪而導(dǎo)致動(dòng)力結(jié)構(gòu)突變盲點(diǎn)，但也
不排除是由于其他不確定動(dòng)力因素造成的。利用
2004年4月26日以后的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)作為子序列，采用
迭代法求解位移監(jiān)控模型，一般迭代5次左右可達(dá)收
斂條件。
為驗(yàn)證本文所提位移監(jiān)控模型的有效性，采用傳
統(tǒng)統(tǒng)計(jì)模型對(duì)監(jiān)測(cè)全序列和2004年4月26日以后的
監(jiān)測(cè)子序列進(jìn)行擬合比對(duì)分析。擬合結(jié)果表明，利用
本文位移監(jiān)控模型產(chǎn)生的殘差序列曲線最為平緩，其
對(duì)子序列擬合的相對(duì)誤差絕對(duì)值的平均值僅為
2．69％ ，而利用傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)監(jiān)控模型對(duì)監(jiān)測(cè)全序列和子
序列擬合的相對(duì)誤差絕對(duì)值的平均值分別為5．43％
和4．15％ ，也說(shuō)明在位移監(jiān)控建模中考慮動(dòng)力突變混
沌影響是正確的，從而也佐證了動(dòng)力盲點(diǎn)辨識(shí)的準(zhǔn)確
性。
為綜合評(píng)判模型預(yù)報(bào)結(jié)果的準(zhǔn)確性，并分析比較
不同情況下上述位移監(jiān)控模型對(duì)歷史樣本的擬合效
果，本文引入3個(gè)統(tǒng)計(jì)評(píng)價(jià)指標(biāo)¨引：平均絕對(duì)百分比
誤差MAPE、均方誤差MSE和平均絕對(duì)誤差MAE來(lái)進(jìn)
行定量比較，表1給出了3種情況下監(jiān)控模型統(tǒng)計(jì)評(píng)
價(jià)指標(biāo)計(jì)算結(jié)果。由表1與圖1可知，考慮動(dòng)力突變
的位移監(jiān)控模型的擬合效果明顯優(yōu)于傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)模型，
通常統(tǒng)計(jì)模型的擬合參數(shù)效果較好，但是其實(shí)際預(yù)報(bào)
能力不一定與擬合效果一致。為進(jìn)一步評(píng)價(jià)本文位移
監(jiān)控模型的實(shí)際預(yù)報(bào)能力，利用檢驗(yàn)樣本來(lái)進(jìn)行預(yù)報(bào)
精度比較。由表2可知，在全序列和子序列中，本文位
移監(jiān)控模型預(yù)報(bào)精度明顯優(yōu)于傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)模型，其主要
原因是動(dòng)力突變模型能有效地區(qū)分子序列中混沌和噪
聲分量，并能合理地預(yù)測(cè)未來(lái)時(shí)段內(nèi)混沌分量；傳統(tǒng)統(tǒng)
計(jì)模型在全序列中訓(xùn)練預(yù)報(bào)精度不如在子序列中的訓(xùn)
練效果，其主要原因是全序列中動(dòng)力突變盲點(diǎn)的影響。
表1 3種預(yù)測(cè)模型評(píng)價(jià)指標(biāo)比較
4 結(jié)論
本文基于理論和實(shí)際工程資料，提出了一種能有
62 人 民 長(zhǎng) 江 2013正
表2 3種方案中預(yù)測(cè)模型預(yù)報(bào)精度的比較
效辨識(shí)大壩位移時(shí)間序列中動(dòng)力突變盲點(diǎn)位置的診斷
方法，客觀地揭露了大壩位移監(jiān)測(cè)序列中的動(dòng)力突變
演化規(guī)律，并通過(guò)具體實(shí)例驗(yàn)證了所建模型方法的正
確性和可靠性。主要結(jié)論如下：① 根據(jù)不確定性動(dòng)力
系統(tǒng)對(duì)大壩位移的演化分析，綜合運(yùn)用云模型與相空
間重構(gòu)數(shù)值處理手段，能較好地辨識(shí)出大壩位移監(jiān)測(cè)
數(shù)值序列中動(dòng)力突變盲點(diǎn)。② 利用小波理論從位移
虛殘差中分離出混沌分量的方法是可行的，并將其運(yùn)
用于考慮動(dòng)力突變影響的位移監(jiān)控模型中，能有效地
提高位移的預(yù)報(bào)精度。③ 本文提出的分析方法和模
型，經(jīng)實(shí)例考證，能較好地分析復(fù)雜情況下混凝土壩位
移監(jiān)測(cè)序列特征并消除或削弱動(dòng)力學(xué)結(jié)構(gòu)突變對(duì)測(cè)值
序列的影響，也可推廣應(yīng)用于面板堆石壩、高邊坡等位
移、滲流及沉降等的監(jiān)控分析。
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(編輯：鄭毅)
Safety monitoring model for concrete dam considering blind spot in
dynamic mutation of deformation
LI Lianghui。
，
W EI Bowen ，XU Zhenkai。
(1．College of Civil Engineering and Architecture，Nanchang University，Nanchang 33003 1，China； 2．College of Water Conservancy
and Hydropower Engineering，Hohai University，Nanjing 210098，China)
Abstract： For the phenomenon of data pulsating in the observed time series of dam deformation，a diagnosis method that can
accurately identi~the blind spot of dynamic mutation in the data series is proposed，and a deformation monitoring model for con—
crete dam considering blind spot of dynamic mutation is established based on dynamical cross—correlation factor index method
and cloud mode1．On the basis of evolvement analysis on dam deform ation using uncertain dynamic system，while comprehensively
applying numerical methods of phase space reconstruction，cloud model，wavelet analysis，a diagnosis method to predict abnor—
mality variation of working state of dam is established，from the aspect of identifying dynamic mutation blind spot in deform ation
series．Project examples show that the method can find out the dynamic mutation blind spot in observed data series and eliminate
its adverse influence on deformation series，improving reliability of dam safety monitoring mode1．
Key words： deformation；dynamic mutation；bind spot；monitoring model；concrete dam

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