基于大数据的隧道安全监测系统的制作方法

技术特征：
1.一种基于大数据的隧道安全监测系统，包括传感器，无线路由器，隧道安全监测装置，并公开了一种基于大数据的隧道安全监测方法，其特征在于，所述方法包括：s1：确定电力系统隧道漏磁检测影响因素，基于电力系统隧道漏磁检测影响因素确定隧道电压数据的波动程度；s2：根据所确定的波动程度，动态调整隧道电压数据的采集时间间隔；s3：利用调整后的采集时间间隔采集隧道电压数据形成隧道时间序列数据，并对隧道时间序列数据进行预处理；s4：将预处理后的隧道时间序列数据与未发生漏磁的时间序列数据进行相似性比对，若二者相似度高于阈值说明没有发生漏磁，否则表明隧道发生漏磁且存在安全隐患。2.如权利要求1所述的一种基于大数据的隧道安全监测系统，其特征在于，所述s1步骤中基于电力系统隧道漏磁检测影响因素确定隧道数据的波动程度，包括：以k个采集电压数据为采集区间，计算采集区间内隧道电压数据的波动程度δσ1：其中：x
i
表示区间内第i个采集到的隧道电压数据；表示区间内采集到的隧道电压数据的平均值；计算隧道内电力设备状态波动程度δσ2：其中：y
i
表示区间内第i个采集到的隧道内电力设备电压数据。3.如权利要求2所述的一种基于大数据的隧道安全监测系统，其特征在于，所述s2步骤中根据所确定的波动程度，判断是否进行采集时间间隔的动态调整，包括：对每段采集区间内隧道电压数据的波动程度δσ1以及电力设备状态波动程度δσ2进行判定，若δσ1以及δσ2均大于波动阈值，则说明采集区间内采集的电压数据波动较大，需要对采集区间的采集时间间隔进行动态调整。4.如权利要求1所述的一种基于大数据的隧道安全监测系统，其特征在于，所述s2步骤中动态调整隧道电压数据的采集时间间隔，包括：设定隧道电压数据的最大允许变化量e
max
和最小允许变化量e
min
，计算当前第j个采集区间内隧道电压数据的变化量δj＝j
max-j
min
，其中j
max
表示第j个采集区间内的最大电压数据值，j
min
表示第j个采集区间内的最小电压数据值；若δj>e
max
，则第j 1个采集区间的采集时间间隔为：
其中：q
j
表示第j个采集区间的采集时间间隔；δσ
1,j
表示第j个采集区间的采集电压数据波动程度；q
j 1
表示第j 1个采集区间的采集时间间隔；若δj≤e
max
，则第j 1个采集区间的采集时间间隔为：其中：q
j
表示第j个采集区间的采集时间间隔；δσ
1,j
表示第j个采集区间的采集电压数据波动程度；q
j 1
表示第j 1个采集区间的采集时间间隔。5.如权利要求4所述的一种基于大数据的隧道安全监测系统，其特征在于，所述s3步骤中利用调整后的采集时间间隔采集隧道电压数据形成隧道时间序列数据，包括：磁传感器利用调整后的采集时间间隔采集隧道电压数据，形成隧道时间序列数据，所述形成的隧道时间序列数据g为：g＝(g1,g2,
…
,g
q
,
…
,g
n
)其中：g
q
表示第q个采集时刻采集到的隧道电压数据；n表示采集时刻总数。6.如权利要求5所述的一种基于大数据的隧道安全监测系统，其特征在于，所述s3步骤中对隧道时间序列进行预处理，包括：对于隧道时间序列中的缺失数据g
a
，进行缺失数据填补的预处理，所述预处理公式为：其中：t
a
表示缺失数据g
a
所处的时间点；t
s
,g
s
分别为缺失数据g
a
前最近有效的隧道电压数据对应采集时刻和电压数据；t
e
,g
e
分别为缺失数据g
a
后首个有效的隧道电压数据对应采集时刻和电压数据；重复上述步骤，直到隧道时间序列中所有缺失数据均完成缺失数据填补，得到预处理后的隧道时间序列数据：g
′
＝(g
′1,g
′2,
…
,g
′
q
,
…
,g
′
n
)其中：g
′
表示预处理完成的隧道时间序列数据；g
′
q
表示第q个采集时刻采集到的隧道电压数据。7.如权利要求1所述的一种基于大数据的隧道安全监测系统，其特征在于，所述s4步骤中将预处理后的隧道时间序列数据与未发生漏磁的时间序列数据进行相似性比对，包括：获取未发生漏磁的时间序列数据其中m表示时间序列数据g
*
中采集时刻总数；将预处理完成的隧道时间序列数据g
′
以及g
*
分别等分成5段时间序列数
据，分别为(g
′1,g
′2,g
′3,g
′4,g
′5)以及确定分割后每段时间序列数据的权重：其中：w
i
表示第i段时间序列数据的权重；u
i
表示第i段时间序列数据的实际使用次数，每段时间序列数据的初始实际使用次数为0；l
i
表示len(
·
)表示计算时间序列的长度；所述相似性比对结果的计算公式为：其中：m(
·
)表示余弦相似度计算公式，利用余弦相似度计算公式计算g
i
′
,两者的相似度；其中sim的计算方法为最大的3个之和，i＝1,2,3,4,5，所选取的三段时间序列数据的实际使用次数则相应加1。8.如权利要求7所述的一种基于大数据的隧道安全监测系统，其特征在于，所述s4步骤中若二者相似度高于阈值说明没有发生漏磁，包括：若二者相似度sim高于预设定的阈值说明隧道没有发生漏磁，否则说明隧道发生漏磁且存在安全隐患。

技术总结
本发明涉及安全监测的技术领域，公开了一种基于大数据的隧道安全监测系统，包括传感器，无线路由器，隧道安全监测装置，并公开了一种基于大数据的隧道安全监测方法，所述方法包括：确定电力系统隧道漏磁检测影响因素，基于电力系统隧道漏磁检测影响因素确定隧道电压数据的波动程度；根据所确定的波动程度，动态调整隧道电压数据的采集时间间隔；利用调整后的采集时间间隔采集隧道电压数据形成隧道时间序列数据；将预处理后的隧道时间序列数据与未发生漏磁的时间序列进行相似性比对，若二者相似度高于阈值说明没有发生漏磁。本发明所述方法通过动态调整采集时间间隔，避免因隧道中波动信号以及扰动信号带来的隧道电压数据采集间隔无序的问题。集间隔无序的问题。集间隔无序的问题。


技术研发人员：刘滨 邵必飞 杨郭明 刘春 苟军 景宁 黄贵武 苏伟强
受保护的技术使用者：刘滨 邵必飞 苟军
技术研发日：2022.04.08
技术公布日：2022/6/21