針對(duì)GNSS-RTK技術(shù)應(yīng)用于形變監(jiān)測(cè)時(shí)數(shù)據(jù)結(jié)果不佳導(dǎo)致無(wú)法進(jìn)行有效監(jiān)測(cè)的問(wèn)題,提出了一種基于形變數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)預(yù)處理和異常狀態(tài)識(shí)別方法。首先采用改進(jìn)拉依達(dá)準(zhǔn)則進(jìn)行粗差剔除,然后采用小波去噪處理,最后根據(jù)形變數(shù)據(jù)異常模型構(gòu)建休哈特均值控制圖。結(jié)果表明,改進(jìn)拉依達(dá)準(zhǔn)則可以實(shí)現(xiàn)對(duì)實(shí)測(cè)形變數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)粗差剔除,根據(jù)最優(yōu)小波系數(shù)設(shè)置的小波去噪可以有效提高形變數(shù)據(jù)精度,休哈特均值控制圖結(jié)合改進(jìn)拉依達(dá)準(zhǔn)則可以實(shí)現(xiàn)對(duì)形變數(shù)據(jù)的無(wú)誤警有效監(jiān)控。 

【文章來(lái)源】：傳感技術(shù)學(xué)報(bào). 2020,33(08)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：7 頁(yè)

【部分圖文】：

改進(jìn)拉依達(dá)準(zhǔn)則處理數(shù)據(jù)流程

小波分析相較于傳統(tǒng)的時(shí)頻分析,在時(shí)域和頻域上都具有良好的局部特性。小波降噪就是將監(jiān)測(cè)信號(hào)進(jìn)行多尺度小波分解,根據(jù)有用信號(hào)和噪聲的小波系數(shù)在不同尺度上的性質(zhì)不同,并依據(jù)相應(yīng)準(zhǔn)則和小波函數(shù)對(duì)小波系數(shù)進(jìn)行處理,去除噪聲信號(hào),然后進(jìn)行小波系數(shù)重構(gòu),最終得到真實(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的最優(yōu)估計(jì)[8-10]。小波閾值降噪處理流程圖如圖2所示。由小波閾值降噪流程圖可知,影響小波降噪效果的主要影響因素有小波基函數(shù)的選取、分解層數(shù)的確定、閾值和閾值函數(shù)的選擇,之后會(huì)對(duì)在形變監(jiān)測(cè)中的其最優(yōu)參數(shù)進(jìn)行探究。

在對(duì)一實(shí)際監(jiān)測(cè)點(diǎn)的形變監(jiān)測(cè)過(guò)程中,首先采取一段未發(fā)生形變的正常數(shù)據(jù),對(duì)其進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理,然后根據(jù)預(yù)處理后結(jié)果和給定的置信區(qū)間建立休哈特均值控制圖,最后在此控制圖內(nèi)對(duì)實(shí)際測(cè)量預(yù)處理后數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),由于預(yù)處理時(shí)改進(jìn)拉依達(dá)準(zhǔn)則也是以置信區(qū)間為理論基礎(chǔ),因此可以實(shí)現(xiàn)無(wú)誤警監(jiān)測(cè),若監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)超出休哈特均值控制圖的控制限,則可以判定發(fā)生形變,具體實(shí)現(xiàn)流程圖如圖3所示。2 實(shí)例驗(yàn)證


本文編號(hào)：3066058