面向强干扰工况的岩土监测信号保真降噪与自适应修复方法及系统与流程

本发明涉及岩土工程安全监测与信号处理，尤其是涉及面向强干扰工况的岩土监测信号保真降噪与自适应修复方法及系统。

背景技术：

1、岩土工程安全监测是保障滑坡、深基坑、隧道及高边坡等重大工程结构安全运营的核心技术手段。以测斜仪、土压力盒、振弦式传感器及gnss接收机为代表的多源传感器系统，在施工与运营期内持续采集位移、应力等关键参量，其实测数据直接支撑稳定性判据与预警阈值触发。然而，上述传感器在长期野外服役中不可避免遭遇施工机械振动、爆破冲击、强降雨及雷电磁场等强干扰工况，原始监测信号中往往叠加了高能量非平稳噪声，并由此衍生出脉冲型扰动、局部跳变乃至连续数据缺失等复合污染。此类强干扰信号严重劣化了监测数据的可信度，导致自动化安全评估系统误报率升高、漏报风险增大，甚至因微小前兆异常被噪声淹没而延误结构失稳的最佳预警窗口期。

2、围绕监测数据的降噪与异常修复，现有技术已发展了变分模态分解（vmd）、扩展孤立森林（eif）及长短期记忆网络（lstm）等处理手段。然而，目前常规方案大多仅将上述算法简单串行执行，缺乏面向强干扰工况的深度适配与协同。具体而言，至少存在以下三方面的共性问题：第一，降噪环节通常以主观经验或最终检测统计量为优化导向，缺乏与信号物理保真度直接挂钩的独立性约束，使得表征结构早期劣化的微弱前兆脉冲极易被过度平滑处理而丢失；第二，异常检测环节多采用全局固定阈值或静态判据进行异常标记，无法感知并响应降噪后残余噪声水平的实时变化，在强干扰时段噪声尖峰频发时段大量误报，而在平稳时段又对小幅度渐进异常迟钝；第三，补偿修复环节普遍采用全域预训练的单一模型或几何插值进行缺失填充，未顾及岩土体变形随施工工序和环境条件演变所呈现的显著非平稳性，修复精度和长期可靠性不足。

3、综上，如何在强干扰工况下实现保真降噪、动态检测与局部高精度补偿的有机联动，成为当前岩土监测数据治理领域亟待解决的技术难题。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供面向强干扰工况的岩土监测信号保真降噪与自适应修复方法及系统。

2、第一方面，本发明提供了面向强干扰工况的岩土监测信号保真降噪与自适应修复方法，包括：

3、s1、获取待处理的岩土监测信号，以物理保真性指标为约束，标定与锁定变分模态分解参数，并对岩土监测信号执行变分模态分解，剔除噪声主导模态，重构生成降噪基底序列；

4、s2、基于降噪基底序列与噪声主导模态，构建多维特征矩阵，并采用扩展孤立森林模型对降噪基底序列进行异常检测，输出异常标记序列；

5、s3、基于异常标记序列，识别降噪基底序列中连续的异常段，利用异常段邻近的正常数据原位训练时序预测模型，并对异常段内的数据进行逐点或逐段预测填充，输出修复后的完整序列；

6、s4、将完整序列重新执行变分模态分解及降噪，以物理保真性指标对原填充段的修复质量进行量化评估，根据评估结果与预设合格条件的比较，确定接受当前修复结果或触发升级修复策略，输出最终的修复序列。

7、第二方面，面向强干扰工况的岩土监测信号保真降噪与自适应修复系统，该系统包括：

8、物理约束降噪模块，用于获取待处理的岩土监测信号，以物理保真性指标为约束，标定与锁定变分模态分解参数，并对岩土监测信号执行变分模态分解，剔除噪声主导模态，重构生成降噪基底序列；

9、异常检测分类模块，用于基于降噪基底序列与噪声主导模态，构建多维特征矩阵，并采用扩展孤立森林模型对降噪基底序列进行异常检测，输出异常标记序列；

10、即用即训修复模块，用于基于异常标记序列，识别降噪基底序列中连续的异常段，利用异常段邻近的正常数据原位训练时序预测模型，并对异常段内的数据进行逐点或逐段预测填充，输出修复后的完整序列；

11、闭环校验反馈模块，用于将完整序列重新执行变分模态分解及降噪，以物理保真性指标对原填充段的修复质量进行量化评估，根据评估结果与预设合格条件的比较，确定接受当前修复结果或触发升级修复策略，输出最终的修复序列。

12、本发明的有益效果为：

13、1、通过建立物理独立性约束，使降噪过程以脉冲峰值保持率为刚性底线，锁定于保有物理前兆特征的可信区间内执行，从根源上解决了强干扰下微小结构异常被算法平滑淹没问题。进一步引入真实工程强干扰事件波形作为标定脉冲源，增强了约束条件的工程贴合性。

14、2、通过建立的基于噪声残差反馈的动态阈值映射机制，实现了降噪残留与检测敏感度间的自适应动态平衡。这一闭环机制使得模型在面对噪声强度剧烈波动的真实岩土环境时，能自动抑制噪声扰动产生的虚警，同时在噪声降低时恢复对微弱异常的敏感度。进一步引入的频带分离度前馈调节系数，使动态阈值的响应强度可依据vmd分解质量自动适配，增强了算法在不同信号特征下的自适应性。

15、3、通过建立局部即用即训lstm修复策略，配合安全隔离带与双向融合机制，可针对性地捕捉异常点邻近区域独有的时变变形规律进行修补。相比全局模型，该策略天然适应岩土变形规律因施工工况、环境条件变化而呈现的非平稳动态特性，可实现更高精度的缺失补偿。进一步引入的eif分数反馈纠正机制，在迭代填充过程中实时校验填充值质量并自动微调，显著抑制了连续缺失段填充的累积误差漂移。

1.面向强干扰工况的岩土监测信号保真降噪与自适应修复方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的面向强干扰工况的岩土监测信号保真降噪与自适应修复方法，其特征在于，所述获取待处理的岩土监测信号，以物理保真性指标为约束，标定与锁定变分模态分解参数，并对岩土监测信号执行变分模态分解，剔除噪声主导模态，重构生成降噪基底序列包括：

3.根据权利要求2所述的面向强干扰工况的岩土监测信号保真降噪与自适应修复方法，其特征在于，所述以信噪比提升量大于或等于第一阈值且脉冲峰值能量保持率大于或等于第二阈值作为双重约束条件，筛选满足双重约束条件的参数组合，并选取最优的锁定参数包括：

4.根据权利要求1所述的面向强干扰工况的岩土监测信号保真降噪与自适应修复方法，其特征在于，所述基于降噪基底序列与噪声主导模态，构建多维特征矩阵，并采用扩展孤立森林模型对降噪基底序列进行异常检测，输出异常标记序列包括：

5.根据权利要求4所述的面向强干扰工况的岩土监测信号保真降噪与自适应修复方法，其特征在于，所述干扰源特征库包括爆破冲击型、机械振动型、电磁干扰型、降雨噪声型、复合干扰型和未知干扰型。

6.根据权利要求1所述的面向强干扰工况的岩土监测信号保真降噪与自适应修复方法，其特征在于，所述基于异常标记序列，识别降噪基底序列中连续的异常段，利用异常段邻近的正常数据原位训练时序预测模型，并对异常段内的数据进行逐点或逐段预测填充，输出修复后的完整序列包括：

7.根据权利要求6所述的面向强干扰工况的岩土监测信号保真降噪与自适应修复方法，其特征在于，所述利用训练好的时序预测模型，对异常段内的各异常点进行单步预测并填入，对于连续异常段则采用迭代单步预测方式，将当前预测值纳入后续输入窗口以依次滚动填充整段包括：

8.根据权利要求7所述的面向强干扰工况的岩土监测信号保真降噪与自适应修复方法，其特征在于，所述利用训练好的时序预测模型，对异常段内的各异常点进行单步预测并填入，对于连续异常段则采用迭代单步预测方式，将当前预测值纳入后续输入窗口以依次滚动填充整段包括：

9.根据权利要求1所述的面向强干扰工况的岩土监测信号保真降噪与自适应修复方法，其特征在于，所述将完整序列重新执行变分模态分解及降噪，以物理保真性指标对原填充段的修复质量进行量化评估，根据评估结果与预设合格条件的比较，确定接受当前修复结果或触发升级修复策略，输出最终的修复序列包括：

10.面向强干扰工况的岩土监测信号保真降噪与自适应修复系统，用于实现权利要求1-9中任一项所述的面向强干扰工况的岩土监测信号保真降噪与自适应修复方法，其特征在于，该系统包括：