基于OVMD的大坝变形监测数据预处理方法

来源：水利水运工程学报杂志 2025年第3期北京时间：

作者：陈斯煜,盛金保,林潮宁,谷艳昌

摘要：变形是反映大坝安全性态的重要效应量之一，为提高变形监测数据粗差识别与降噪的可靠性，综合运用多种群并行Rao-1算法、变分模态分解和多种判别指标，提出一种非监督学习的大坝变形监测数据预处理方法。首先，该方法借助变分模态分解对单测点位移监测序列进行非递归分解，并引入平均包络熵为目标函数，采用多种群并行Rao-1算法确定变分模态分解适宜的超参数，以提升模型的分解性能。然后，借助样本熵和相关系数指标分离并定位包含粗差和噪声特征的高频模态。最后，借助箱线图法和模态叠加法分别实现变形监测数据的粗差辨识和降噪。以仿真数据和某大坝实测水平变形数据进行验证，结果表明该方法具备优异的粗差定位和降噪性能，可为大坝变形监测数据预处理提供新的思路和技术支持。

关键词：大坝变形数据, 变分模态分解, 优化算法, 粗差辨识, 数据降噪