【摘要】：討論了埋入式光纖Bragg光柵應(yīng)變傳感器在某隧道施工期間的實(shí)際安全監(jiān)測原理、布局和數(shù)據(jù)采集,在此基礎(chǔ)上對同一截面上所采集的同步多維應(yīng)變數(shù)據(jù)流進(jìn)行了數(shù)據(jù)分析,給出了一種基于雙重滑動(dòng)窗口模型技術(shù)的異常數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)診斷算法,該方法通過第1個(gè)滑動(dòng)窗口將當(dāng)前光纖Bragg光柵傳感器應(yīng)力數(shù)據(jù)與歷史數(shù)據(jù)合并形成當(dāng)前觀測窗口數(shù)據(jù),對每個(gè)觀測窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析,并提取其對應(yīng)的特征向量,得到當(dāng)前時(shí)刻的動(dòng)態(tài)特征;接著采用第2個(gè)滑動(dòng)窗口技術(shù),將得到的當(dāng)前時(shí)刻第一主成分特征向量與歷史動(dòng)態(tài)特征合并成為動(dòng)態(tài)特征矩陣并展開相關(guān)性分析,最后通過計(jì)算相關(guān)系數(shù)的方差變化來判斷數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性�，F(xiàn)場的實(shí)際觀測結(jié)果和對比實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明該方法達(dá)到了更好的實(shí)時(shí)監(jiān)測效果,同時(shí)該方法也為光纖Bragg光柵應(yīng)變傳感器在工程安全實(shí)時(shí)監(jiān)測中的應(yīng)用提供了有力支持。
[Abstract]:The practical safety monitoring principle, layout and data acquisition of embedded fiber Bragg grating strain sensor during the construction of a tunnel are discussed. On the basis of this, the synchronous multidimensional strain data stream collected on the same section is analyzed. This paper presents a real-time diagnosis algorithm of abnormal data based on double sliding window model technology. This method combines the stress data of current fiber Bragg grating sensor with historical data to form the current observation window data through the first sliding window. The data in each observation window are analyzed by principal component analysis (PCA), and the corresponding eigenvector is extracted to get the dynamic feature of the current time. Then, the second sliding window technique is used. The first principal component feature vector and the historical dynamic feature are combined into the dynamic feature matrix and the correlation analysis is carried out. Finally, the stability of the data is judged by calculating the variance change of the correlation coefficient. The field observation results and experimental results show that the method achieves better real-time monitoring effect, and it also provides a powerful support for the application of fiber Bragg grating strain sensor in engineering safety real-time monitoring.
【作者單位】： 昆明理工大學(xué)信息工程與自動(dòng)化學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61263017,51567013) 昆明理工大學(xué)人才培養(yǎng)基金(KKSY.201303120)項(xiàng)目資助
【分類號(hào)】：U453.8

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本文編號(hào)：2126835