隧道安全监测软件：GeoSIG二次开发all.docx

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数据采集与处理

在隧道安全监测软件GeoSIG二次开发中，数据采集和处理是至关重要的第一步。数据采集涉及到从各种传感器和设备中获取实时或历史数据，而数据处理则包括对这些数据进行清洗、转换和分析，以确保数据的准确性和可用性。

数据采集

传感器数据采集

隧道安全监测系统通常使用多种传感器来采集数据，如位移传感器、应变传感器、温度传感器等。这些传感器可以通过有线或无线的方式与数据采集设备连接，数据采集设备再通过网络将数据传输到GeoSIG服务器。

传感器数据采集示例

假设我们使用了一种位移传感器，该传感器通过RS485接口与数据采集设备连接，并以Modbus协议进行数据传输。以下是一个使用Python编写的数据采集脚本示例：

#导入必要的库

importminimalmodbus

importtime

#配置Modbus仪器

instrument=minimalmodbus.Instrument(/dev/ttyUSB0,1)#串口地址和设备地址

instrument.serial.baudrate=9600#波特率

instrument.serial.bytesize=8

instrument.serial.parity=minimalmodbus.serial.PARITY_NONE

instrument.serial.stopbits=1

instrument.serial.timeout=1#超时时间

#读取位移传感器数据

defread_displacement(sensor_address):

try:

#读取寄存器中的数据

displacement=instrument.read_register(sensor_address,2)#16位寄存器，2表示数据类型为浮点数

returndisplacement

exceptminimalmodbus.NoResponseError:

print(Noresponsefromsensorataddress:,sensor_address)

returnNone

exceptminimalmodbus.ChecksumError:

print(Checksumerrorfromsensorataddress:,sensor_address)

returnNone

#主循环

if__name__==__main__:

sensor_address=1#位移传感器的地址

whileTrue:

displacement=read_displacement(sensor_address)

ifdisplacementisnotNone:

print(位移传感器数据:,displacement)

time.sleep(5)#每5秒采集一次数据

数据处理

数据清洗

数据清洗是确保数据质量的重要步骤。在实际应用中，传感器数据可能会受到噪声、异常值、缺失值等影响，需要进行清洗处理。

数据清洗示例

假设我们采集到的位移数据中存在一些异常值，可以通过以下Python脚本进行清洗：

#导入必要的库

importpandasaspd

importnumpyasnp

#读取原始数据

defload_raw_data(file_path):

returnpd.read_csv(file_path)

#清洗数据

defclean_data(data):

#去除缺失值

data=data.dropna()

#去除异常值

mean=data[displacement].mean()

std=data[displacement].std()

data=data[(data[displacement]mean-3*std)(data[displacement]mean+3*std)]

returndata

#主函数

if__name__==__main__:

file_path=displacement_data.csv

raw_