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考慮混凝土壩位移動力突變盲點的安全監(jiān)控模型

文檔作者：黎良輝魏博文徐鎮(zhèn)凱文檔來源： 1．南昌大學建筑工程學院 2．河海大學水利水電學院		點擊數(shù)：	更新時間： 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 江
Yangtze River
Vo1．44．No．13
July， 2013
文章編號：1001—4179(2013)13—0058—05
考慮混凝土壩位移動力突變盲點的安全監(jiān)控模型
黎良輝 ，魏博文 ，徐鎮(zhèn)凱
(1．南昌大學建筑工程學院，江西南昌330031； 2．河海大學水利水電學院，江蘇南京210098)
摘要：針對壩體位移時間序列中出現(xiàn)數(shù)據(jù)跳躍的現(xiàn)象，基于動力學互關(guān)因子指數(shù)法與云模型理論，提出了一種
能準確辨識大壩位移時間序列中動力突變盲點位置的診斷方法，并構(gòu)建了考慮動力突變盲點的混凝土壩位
移安全監(jiān)控模型。基于不確定性動力系統(tǒng)對大壩位移的演化分析，綜合運用相空間重構(gòu)、云模型及小波分析
等數(shù)值處理方法，從所辨識數(shù)值序列中的動力突變盲點出發(fā)，研究了對大壩工作性態(tài)轉(zhuǎn)異進行預(yù)測診斷的方
法。工程實例表明，該方法能找準對應(yīng)位移的動力突變盲點，可避免動力突變盲點對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性。
關(guān)鍵詞：位移；動力突變；盲點；監(jiān)控模型；混凝土壩
中圖法分類號：TV642 文獻標志碼：A
混凝土壩作為一種重要的擋水建筑物，其安全監(jiān)
控已成為國內(nèi)外學者研究熱點，而在對運行期大壩的
原位觀測資料分析中，發(fā)現(xiàn)其監(jiān)控指標受環(huán)境影響較
大，尤其是受庫區(qū)地震、泄水振動等動力作用影響，導(dǎo)
致大壩監(jiān)測時間序列資料出現(xiàn)間斷性跳躍，具有較強
非線性動力學特性并存在許多不確定性混沌噪聲。對
此，吳中如、顧沖時等人在這一領(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效、環(huán)境
降雨等角度來考慮監(jiān)控模型的重構(gòu)和對整個監(jiān)測序列
的優(yōu)化分析，沒有真正考慮到振動荷載對大壩監(jiān)測數(shù)
據(jù)內(nèi)部動力學系統(tǒng)的改變，以致大壩整個監(jiān)測資料時
間序列中動力突變效應(yīng)量被遺棄，從而導(dǎo)致基于整個
監(jiān)測資料時間序列建立的大壩安全監(jiān)控模型預(yù)測能力
受限，這勢必影響對大壩安全的準確定量與定性評判。
為了建立一種可從數(shù)值序列中提取混沌成分，且
能辨識動力突變測值位置的系統(tǒng)診斷方法，本文基于
不確定性動力系統(tǒng)對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)報模型；通過對監(jiān)測數(shù)據(jù)歸一后擬合，找出其混沌
殘差，即虛殘差；然后通過對虛殘差進行相空間重構(gòu)，
并利用云模型 和動力學結(jié)構(gòu)突變理論 ，診斷出原
時間序列中的動力突變盲點；在已知動力突變盲點的
基礎(chǔ)上，選取最近一次動力突變后相對穩(wěn)定時間序列，
來驗證考慮動力突變影響的混凝土壩位移安全監(jiān)控模
型的有效性和科學性。工程實例中，從不同的角度說
明了該方法能較好地消除動力突變盲點對大壩位移安
全監(jiān)控的不利影響，對于大壩位移安全監(jiān)控工作具有
一定的研究價值和實用意義。
1 混凝土壩位移動力突變盲點的辨識方法
由于混凝土壩處在復(fù)雜外因作用下，尤其是振動
作用，對其位移監(jiān)測時間序列分析可知，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。為提取大壩位移時間序列中混沌分量的動力效應(yīng)
量，需首先建立其相應(yīng)位移殘差分析模型，然后對其位
移殘差分量進行相空間重構(gòu)，再利用動力學互關(guān)因子
指數(shù)法與云模型理論，來辨識大壩位移殘差時間序列
收稿日期：2013—01—10
基金項目：國家自然科學基金重點項目(51139001)；國家自然科學基金資助項目(51079046，50909041，50809025)
作者簡介：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力突變盲點的安全監(jiān)控模型 59
中的動力突變盲點。
1．1 位移虛殘差分析及其相空間重構(gòu)
運行期混凝土壩受復(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 和時效分量 。組成。考慮到其效應(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 由實測序列值與傳統(tǒng)統(tǒng)計監(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力學規(guī)律，
避免由于大壩內(nèi)部動力演化導(dǎo)致殘差相空間中新吸引
因子的出現(xiàn)，引入動力學相關(guān)因子指數(shù)法 ，該法可
以對大壩在多因素復(fù)雜環(huán)境作用下的動力學結(jié)構(gòu)進行
分析，以深入了解大壩的演變過程?；煦鐒恿W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間序
列提取系統(tǒng)的動力學特性，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，通過傳統(tǒng)模型回歸分析來獲取其一維混沌
時間序列，即{8(t)，t=1，2，? ，Ⅳ}。由于混沌時間序
列的預(yù)測是建立在高維相空間重構(gòu)的基礎(chǔ)上，需對虛
殘差序列占(t)進行相空間重構(gòu) ，將原有序列延拓成
m維相空間的一個相形分布，其表達式為
X = { (t )， (t + )，? ， [t +(m 一1)丁]}
(2)
式中。 =kAt為時間延遲，k(k=1，2，? ，／'t)為延遲
參數(shù)，△￡為采樣間隔時間；m為嵌入維數(shù)； i為m維相
空間中的相點，i取1，2，? ，M；M =N一(m一1) 為相
點個數(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方法進行選取¨ ，
而時間延遲 可由互信息確定 。據(jù)此，當嵌入維數(shù)m
和時間延遲 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的提取
基于上述位移虛殘差動力突變盲點的相空間重
構(gòu)，為準確地提取殘差序列中的突變盲點，需綜合利用
動力學互相關(guān)因子指數(shù)法與云模型理論辨識出大壩位
移時間序列中的動力突變轉(zhuǎn)異點。對于殘差重構(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
點的概率；C (y)關(guān)于集合 和集合l，是對稱的，表示
在 的 鄰域內(nèi)找到點yf的概率；F(-)為Heaviside
階躍函數(shù)，滿足當 ≤ 0時，F(xiàn)( )=0(反之為1)。
在計算上述關(guān)聯(lián)和c刪(y)、C (T)過程中，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
動力學的能力，但遠不能作為識別混沌時間序列之間
相近性的最重要的標志。一個復(fù)雜的時間序列可能是
由一些相互耦合的動力學共同作用產(chǎn)生，若把時間序
列分成若干具有一定寬度的窗口，則突變點就在一個
動力學屬性窗口向另一個動力學屬性窗口轉(zhuǎn)變處產(chǎn)
生。因此，為鑒別時間序列的動力學屬性，需定義動力
學互相關(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)計上是足夠小的，那么集合
和集合y具有完全相同的動力學屬性；反之集合 和
集合l，的動力學屬性并不是完全相同的。利用 不僅
能直接測量混沌時間序列之間的“距離”，還能有效地
區(qū)分不同的動力學系統(tǒng)，尤其是它能解決大壩位移監(jiān)
測序列較短的問題。式(5)中的動力學互相關(guān)因子指
數(shù) 只表明了不同時間序列動力學上的差異性，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)生的云滴來綜合反映這個定性概念的整體特征，其
中，云滴是某個定性概念的一次隨機實現(xiàn)。而對于動力
學互相關(guān)因子指數(shù)序列{R }，可設(shè) 為 的隸屬函
數(shù)，則(R ，Y )為一個云滴。從而，以Ⅳ個云滴在數(shù)域空
間的定量位置及每個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
變點位置。
基于上述分析，提取大壩位移監(jiān)測序列的動力突
變盲點的步驟為：① 利用大壩位移安全監(jiān)控傳統(tǒng)模型
對原始監(jiān)測數(shù)據(jù)進回歸擬合，由式(1)得到對應(yīng)時間
人 民 長 江
的虛殘差序列{ (￡)，t=1，2，? ，J7、r}；然后取一寬度為
n的滑動窗口 ，對虛殘差序列{占(t)}中n至Jv一／'t各
點左右窗口依次進行相空間動力學重構(gòu)。② 計算兩相
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{R }采用逆向云
發(fā)生器算法，求得云模型的3個特征值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
當互關(guān)因子指數(shù)R大于其臨界值時，對應(yīng)地將大壩位
移監(jiān)測時間序列分割為若干表征不同動力學結(jié)構(gòu)的子
序列，其中各個子序列在當前顯著性水平下被認為是
一個穩(wěn)定的動力系統(tǒng)。
2 考慮動力突變的位移安全監(jiān)控優(yōu)化模型
由于運行期混凝土壩不可避免地會受到外界不確
定性動力影響而產(chǎn)生位移的動力突變，又或者在其內(nèi)
部由劣性引發(fā)的擾動性測值突變，在此皆可劃分為動
力學屬性改變的范疇。為此，在建立混凝土壩位移安
全監(jiān)控模型時，考慮因動力突變盲點引起的動力學屬
性的改變，能顯著提高監(jiān)控模型預(yù)測結(jié)果的準確性。
基于上述提出的混凝土壩位移動力突變盲點診斷方
法，將大壩位移監(jiān)測時間序列分解為動力結(jié)構(gòu)穩(wěn)定的
子序列，依據(jù)當前大壩的動力結(jié)構(gòu)對其下一個時期進
行預(yù)測，會顯著提高大壩位移監(jiān)控模型的預(yù)測水平。
據(jù)此，選取大壩位移監(jiān)測效應(yīng)量序列中最近一次動力
突變后相對穩(wěn)定序列作為研究對象，并考慮其位移監(jiān)
測序列中的混沌分量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[7]可知，水壓分量6 可由壩前相對水深
的1—4次方表示。在時空分析中，大壩的水平位移呈
較明顯的年周期變化，特別是已運行多年的老壩，壩體
溫度場已基本穩(wěn)定，其主要受氣溫變化的影響，其溫度
分量艿 可選用周期項因子模擬溫度場對大壩位移變
形的影響，即將壩體混凝土內(nèi)任一點的溫度變化用周
期函數(shù)表示。而對于時效變形，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，故時效分量6 可選取一假定復(fù)合
函數(shù)來加以描述。
基于上述理論分析，可將上述考慮動力突變的大
壩位移安全監(jiān)控優(yōu)化模型的實現(xiàn)步驟歸納如下：
(1)以測值壩段所處動力結(jié)構(gòu)下的子序列 為
基礎(chǔ)，根據(jù)實測資料，利用傳統(tǒng)統(tǒng)計監(jiān)控模型進行回歸
分析，以確定各回歸系數(shù)，進而得到虛殘差序列
。(t)，其中虛殘差序列中包含混沌成份和隨機成份。
(2)分離虛殘差序列中的混沌成分。首先對虛殘
差序列進行相空間重構(gòu)，利用式(3)計算自關(guān)聯(lián)和
C (y)，當y一0時，G刪( )與 的關(guān)系為
lim C刪( )OC (7)
若恰當?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)針對實際工程中混沌信號低頻及噪聲高頻的
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的收斂性來判斷某一
時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)，進而根據(jù)步驟2，可得到一個新的混
沌分量6 。如此循環(huán)，可得到一系列混沌分量6 ¨，
，
?
，6 ，當滿足下式時停止迭代
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)對大壩位
移進行預(yù)測分析，其中對混沌分量6 的預(yù)測，必須保
持混沌動力系統(tǒng)吸引子的拓撲結(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)進行預(yù)測。
3 工程實例
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力突變盲點的安全監(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
旦系黑云更長質(zhì)條帶混合巖及黑云綠泥石閃斜長片巖
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個壩段。洪水設(shè)計年限為l 000 a一
遇，入庫洪水流量為4 940 m’／s，相應(yīng)庫水位
2 181．3 m；正常蓄水位2 180 m，相應(yīng)庫容16．3億
m ，死水位2 178 m，調(diào)節(jié)庫容0．6億m ，為日調(diào)節(jié)水
庫。電站設(shè)計水頭122 m，最大水頭135．6 m，最小水
頭114．5 m。
3．2 計算結(jié)果分析
為驗證本文所述理論方法的有效性與科學性，選
取該拱壩拱冠梁所處壩段的水平位移監(jiān)測資料來進行
分析。鑒于該拱壩在服役期間進行過加固處理，由于
施工影響、電源不能保證等因素影響，造成測值時間序
列的不連續(xù)，為此，本文選取該壩段垂線測點PL3—2
(2 150 m高程處)在2002年2月10日至2005年11
月16日的徑向位移測值序列進行分析，取前1235個
數(shù)據(jù)訓練，剩下141個數(shù)據(jù)來檢驗。先由大壩位移監(jiān)
控傳統(tǒng)統(tǒng)計模型對測值序列進行逐步回歸擬合，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 測點切向位移傳統(tǒng)統(tǒng)計模型實測擬合及殘差序列
在上述位移虛殘差序列提取的基礎(chǔ)上，依據(jù)動力
學結(jié)構(gòu)突變理論及云模型對虛殘差序列進行突變診
斷，計算中取寬度 =10，嵌入維數(shù)m：5，延遲時間
=4， 值等于時間序列標準方差的1．5倍。從而由式
(5)求得動力學互關(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)生器對其突變與否進行診斷，從而得到大壩位
移監(jiān)測時間序列中的突變盲點。診斷結(jié)果表明，整個
監(jiān)測序列共被檢測出3個動力結(jié)構(gòu)突變盲點，對應(yīng)突
變時間分別為2003年10月24日、2004年3月12日
和2004年4月26日，根據(jù)監(jiān)測日志，大壩在2003年
10月24日與2004年4月26日分別有過泄洪，所以有
可能是由于大壩泄洪而導(dǎo)致動力結(jié)構(gòu)突變盲點，但也
不排除是由于其他不確定動力因素造成的。利用
2004年4月26日以后的監(jiān)測數(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次左右可達收
斂條件。
為驗證本文所提位移監(jiān)控模型的有效性，采用傳
統(tǒng)統(tǒng)計模型對監(jiān)測全序列和2004年4月26日以后的
監(jiān)測子序列進行擬合比對分析。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
對子序列擬合的相對誤差絕對值的平均值僅為
2．69％ ，而利用傳統(tǒng)統(tǒng)計監(jiān)控模型對監(jiān)測全序列和子
序列擬合的相對誤差絕對值的平均值分別為5．43％
和4．15％ ，也說明在位移監(jiān)控建模中考慮動力突變混
沌影響是正確的，從而也佐證了動力盲點辨識的準確
性。
為綜合評判模型預(yù)報結(jié)果的準確性，并分析比較
不同情況下上述位移監(jiān)控模型對歷史樣本的擬合效
果，本文引入3個統(tǒng)計評價指標¨引：平均絕對百分比
誤差MAPE、均方誤差MSE和平均絕對誤差MAE來進
行定量比較，表1給出了3種情況下監(jiān)控模型統(tǒng)計評
價指標計算結(jié)果。由表1與圖1可知，考慮動力突變
的位移監(jiān)控模型的擬合效果明顯優(yōu)于傳統(tǒng)統(tǒng)計模型，
通常統(tǒng)計模型的擬合參數(shù)效果較好，但是其實際預(yù)報
能力不一定與擬合效果一致。為進一步評價本文位移
監(jiān)控模型的實際預(yù)報能力，利用檢驗樣本來進行預(yù)報
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)報精度明顯優(yōu)于傳統(tǒng)統(tǒng)計模型，其主要
原因是動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)測未來時段內(nèi)混沌分量；傳統(tǒng)統(tǒng)
計模型在全序列中訓練預(yù)報精度不如在子序列中的訓
練效果，其主要原因是全序列中動力突變盲點的影響。
表1 3種預(yù)測模型評價指標比較
4 結(jié)論
本文基于理論和實際工程資料，提出了一種能有
62 人 民 長 江 2013正
表2 3種方案中預(yù)測模型預(yù)報精度的比較
效辨識大壩位移時間序列中動力突變盲點位置的診斷
方法，客觀地揭露了大壩位移監(jiān)測序列中的動力突變
演化規(guī)律，并通過具體實例驗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)不確定性動力
系統(tǒng)對大壩位移的演化分析，綜合運用云模型與相空
間重構(gòu)數(shù)值處理手段，能較好地辨識出大壩位移監(jiān)測
數(shù)值序列中動力突變盲點。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
用于考慮動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)報精度。③ 本文提出的分析方法和模
型，經(jīng)實例考證，能較好地分析復(fù)雜情況下混凝土壩位
移監(jiān)測序列特征并消除或削弱動力學結(jié)構(gòu)突變對測值
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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