Аннотация:
Мониторинг состояния дамб является важной и актуальной задачей. Алгоритмы мониторинга должны в режиме онлайн по сигналам с аппаратуры контроля определять аномальное состояние дамбы. Одна из серьезных проблем системы мониторинга состояния дамб, влияющая на возможность применения алгоритмов мониторинга — качество измерений датчиков. В данных встречаются пропуски, вызванные сбоями, отключениями систем передачи или сбора данных, неправильными настройками систем и другими внешними и внутренними факторами, поэтому необходимы алгоритмы улучшения качества измерений.
Предложен подход, основанный на использовании адаптивных алгоритмов восстановления пропусков в сигналах в условиях априорной неопределенности моделей сигналов. Представлены алгоритмы (на основе модели авторегрессии, метода «Гусеница-SSA», преобразования Фурье), использующие исторические данные для восстановления сигналов. Приведено описание и сравнительный анализ точности восстановления пропусков алгоритмами. Апробация алгоритмов проведена на реальных данных с дамбы, расположенной в городе Бостон, Великобритания. Результаты исследований и алгоритмические решения использованы компанией Siemens в системе мониторинга состояния дамб в рамках проекта Евросоюза UrbanFlood.
Ключевые слова:восстановление пропусков в сигналах, авторегрессия, гусеница, сингулярный спектральный анализ, преобразование Фурье, мониторинг состояния дамб, интеллектуальная обработка сигналов.