發(fā)布時間：2018-05-07 06:50

  本文選題：EIV模型 + Kalman濾波��； 參考：《西南交通大學》2017年碩士論文

【摘要】：變形監(jiān)測是準確把控變形體運行狀態(tài)的有效手段,監(jiān)測資料的合理、科學分析工作則是安全監(jiān)測能否準確反映變形量的重要條件。變形幾何分析法僅描述了變形體形狀和尺寸的變化,沒有對引起變形的原因做出解釋,導致變形分析存在一定的片面性和不完善之處。為了合理地判斷變形體目前性態(tài)、預測未來變形趨勢,通常利用回歸分析模型來描述變形量與引起變形的因素之間的荷載-變形函數(shù)關系。然而,回歸分析模型僅考慮了變形量的觀測誤差,忽略了影響因素的觀測誤差,這會造成模型失真。本文針對回歸分析模型的不足,引入了同時考慮影響因素和變形量的觀測誤差的EIV模型,探討了 EIV模型以及EIV-Kalman組合模型的構建方法,并分析了兩種模型的應用效果,取得了如下研究成果:(1)根據(jù)工程實例數(shù)據(jù)的特點,建立了能描述水位、時效與變形量之間關系的回歸分析模型和EIV模型,分析成果可知:如果變形量觀測噪聲較大且形變趨勢為明顯正/余弦周期性變化時,EIV模型的擬合曲線更接近測點的形變趨勢;如果測量噪聲較小,EIV模型擬合效果稍弱于回歸分析模型。(2)以EIV模型作為量測方程對靜態(tài)Kalman濾波改進,構建了 EIV-Kalman組合模型,分析成果可知:EIV-Kalman組合模型濾波曲線較靜態(tài)Kalman濾波曲線更符合實測數(shù)據(jù)變化趨勢;與靜態(tài)Kalman濾波相比,EIV-Kalman組合模型的信噪比較高且RMSE值較小,組合模型濾波效果較好。(3)將水位統(tǒng)計預測值和時效因素作為狀態(tài)值,EIV模型的變形量預測值作為量測值,利用EIV-Kalman組合模型進行濾波,延長了組合模型的預測時長,且預測精度有所提高,分析成果可知:EIV-Kalman組合模型預測精度隨著預測時間延長而逐漸下降,且預測精度總體優(yōu)于回歸分析模型。(4)綜合分析測點變形量的濾波值與預測值、水位變化和時效因子影響因素,可知:水位的周期性變化會引起壩體測點在豎直方向周期性變化,且測點的高度越高則周期性變化表現(xiàn)越明顯;隨著時間變化,測點下沉累計變化量逐漸增大,但變化速率逐步減小,壩體逐漸趨于穩(wěn)定態(tài)勢。
[Abstract]:A regression analysis model and EIV model which can describe the relationship between deformation quantity and deformation are introduced . The EIV - Kalman combined model is used as the state value and the prediction accuracy is improved . The results show that the EIV - Kalman combined model is better than static Kalman filter . ( 4 ) The influence factors of filter value and prediction value , water level change and aging factor are comprehensively analyzed . It can be found that the periodic variation of water level can cause the dam body measuring point to change periodically in the vertical direction , and the higher the height of the measuring point is , the more obvious the periodic variation appears ; with the change of time , the accumulated variation of the settlement of the measuring point increases gradually , but the change rate gradually decreases , and the dam body gradually becomes stable .

【學位授予單位】：西南交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TV698.11

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