基于DSVDD的高心墙堆石坝监测数据异常检测方法

来源：电子测量技术杂志2025年第8期北京时间：

作者：黄会宝，陈蓉，陈建康，罗冲

单位：1.四川大学水利水电学院 成都 610065;2.国能大渡河流域水电开发有限公司 成都 610041; 3.四川大学电气工程学院 成都 610065

摘要：水库大坝作为具有防洪度汛、水力发电、农业灌溉等重要作用的超大型重要基础设施，一旦发生溃坝将会引发严重灾难，因此对其进行常态化安全监测具有重要意义。但受到测量环境、系统故障和监测对象异常影响，大坝监测数据中会出现各种异常数据，对这些异常监测数据进行检测有利于监测数据的有效分析并及时发现险情，保障水库大坝安全稳定运行。但现存的数据异常检测方法大多只关注数据粗差等异常，忽略了数据缓变异常。因此本文基于深度支持向量描述(DSVDD) 方法提出一种缓变异常检测方法，该方法将大坝多维监测参数构建为多维参数样本，并构建自编码器网络利用DSVDD方法进行有效训练，将输入样本映射到紧凑的超球体中，以输入样本偏离超球体中心距离作为异常分数实现异常检测。为验证所提方法有效性，本文基于某高心墙堆石坝激光准直监测系统数据将所提方法与其他多类方法进行对比分析，结果证明所提方法具有优异的数据异常检测性能。

关键词：高心墙堆石坝;多维监测数据;异常检测;DSVDD;缓变异常