IndustrialConstructionVol.53，No.2，2023工业建筑2023年第53卷第2期37结构监测数据的尖点异常识别方法吴奎(中铁第四勘察设计院集团有限公司，武汉430063)摘要:结构监测数据往往因设备异常或环境干扰而产生尖点异常数据，人工后处理工作量大，且干扰实时报警的准确性。基于滑动平均滤波器与3σ准则，提出了双滑动窗口判别法进行结构监测数据的跳值异常识别，并按3σ准则生成异常数据的合理代表值，将异常数据处理为合理数据。滑动滤波器考虑了施工步监测数据的阶跃现象，有效解决了因施工步引起的监测数据突变而造成的误判问题。通过杭州西站施工和运营过程中的实际监测数据对提出的方法进行验证，计算结果表明，双窗口滑动平均滤波器能够快速且有效识别监测数据中的跳点异常数据，并避免对施工步阶跃数据的误判。关键词:滑动平均滤波器;异常数据;监测;跳点DOI:10.13204/j．gyjzG23010503CuspAnomalyＲecognitionMethodforStructuralMonitoringDataWUKui(ChinaＲailwaySiyuanSurveyandDesignGroupCo．，Ltd．，Wuhan430063，China)Abstract:Duetoabnormalequipmentorenvironmentalnoise，cuspanomalydatausuallyoccursinstructuralmonitoringdata．Manualhandingistime-consuming，andcuspanomalydatadisturbstheaccuracyofalarm．Basedonmovingaveragefilterand3σcriterion，dual-windowslidingfilterwasusedforjumpvalueanomalyrecognitioninstructuralmonitoring．Abnormaldatawastranslatedtoreasonabledatabyreasonablerepresentativevalueofabnormaldatabasedon3σcriterion．Thephenomenonofthejumpofconstructiondatawasconsideredinmovingaveragefilter．Thus，misjudgmentwassolved．TheproposedmethodwasverifiedbyrealmonitoringdatainHangzhouxiＲailwayStation．Theresultsindicatedthatdual-windowslidingfiltercouldidentifytheabnormaljumppointefficientlyandavoidmisjudgmentbythephenomenonofthejumpofconstructiondata．Keywords:movingaveragefilter;abnormaldata;monitoring;jumppoint作者:吴奎，男，1986年出生，高级工程师。电子信箱:285671663@qq．com收稿日期:2023－01－050引言大跨度空间钢结构越来越多地应用到公共和民用建筑中，且结构体系越趋多样，施工工艺越趋复杂。施工过程中的力学模拟和监测是保证结构在施工阶段的安全性和施工过程顺利进行的有效手段。其中，监测技术越来越多地应用到大跨度空间钢结构工程...
