目前在水文流量監(jiān)測(cè)領(lǐng)域,由于水文纜道測(cè)量成本較低,可靠性強(qiáng),依然起著不可或缺的作用。為了實(shí)現(xiàn)河流水域的流速、水深測(cè)量,通常采用的方法是鉛魚加裝轉(zhuǎn)子式流速儀測(cè)量流速,通過(guò)計(jì)算纜繩入水長(zhǎng)度測(cè)量水深。但在水流的沖擊作用下鉛魚測(cè)量姿態(tài)是否穩(wěn)定無(wú)法判斷。流速較大情況下,纜繩傾斜角度不斷變化,入水深度無(wú)法精確測(cè)量,從而影響到流速和流量測(cè)量工作的精確性。為了實(shí)現(xiàn)流速、水深的精確測(cè)量,通常采用的方法是對(duì)懸吊鉛魚的方法進(jìn)行改進(jìn)和懸吊鉛魚傾斜角的調(diào)整,使鉛魚與水流方向平行,雖然一定程度上提高了轉(zhuǎn)子式流速儀測(cè)速的精確度,但是對(duì)測(cè)量人員現(xiàn)場(chǎng)操作經(jīng)驗(yàn)要求過(guò)高,且精度提升有限。對(duì)于這種問(wèn)題,在鉛魚上加裝傳感器是目前一種較好的處理方案,不僅對(duì)深度的測(cè)量精度得到大幅度提升,也能及時(shí)反饋水下鉛魚的實(shí)時(shí)姿態(tài),且體積小、成本低、方便安裝。利用卡爾曼濾波算法,結(jié)合MEMS傳感器的特性,將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波和融合,得到最優(yōu)的姿態(tài)角。具體的研究工作如下:首先,針對(duì)傳統(tǒng)的水文測(cè)量存在的測(cè)量精度不高,操作流程繁瑣等缺點(diǎn),根據(jù)實(shí)際改進(jìn)需求提出設(shè)計(jì)一種新型的智能鉛魚水文信息監(jiān)測(cè)信號(hào)桶。該監(jiān)測(cè)桶加裝在傳統(tǒng)的測(cè)流鉛魚上,通過(guò)內(nèi)置九軸姿態(tài)傳感器實(shí)時(shí)采集水下鉛魚的姿態(tài)角度數(shù)據(jù),以判斷當(dāng)前鉛魚姿態(tài)是否穩(wěn)定,以及記錄水流的方向。采用高精度絕對(duì)壓力傳感器采集水壓數(shù)據(jù),根據(jù)壓力值測(cè)算鉛魚的實(shí)時(shí)入水深度。同時(shí)選用的壓力傳感器內(nèi)含溫度傳感器,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)大小河流水域的流速、水深、水流方向、水溫等信息的精確測(cè)量。針對(duì)水文信息監(jiān)測(cè)桶內(nèi)傳感器采集到的原始數(shù)據(jù)中存在較大的隨機(jī)漂移分量問(wèn)題,采用了利用卡爾曼濾波算法濾除傳感器測(cè)量噪聲,通過(guò)基本卡爾曼濾波(KF)以及擴(kuò)展卡爾曼濾波(EKF)對(duì)姿態(tài)傳感器原始測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波及數(shù)據(jù)融合,通過(guò)實(shí)驗(yàn)比較兩種濾波方法的濾波效果,得出該方法有效提高了鉛魚水下姿態(tài)估計(jì)的精確度。同時(shí),針對(duì)壓力傳感器的測(cè)量噪聲誤差問(wèn)題,在采用卡爾曼濾波處理壓力數(shù)據(jù)之余,又采用涌浪濾波算法及伯努利方程原理,以姿態(tài)角度為依據(jù),修正動(dòng)態(tài)情況下因安裝位置偏差引起的壓力值測(cè)量誤差,和動(dòng)態(tài)情況下因河水流速引起的壓力值測(cè)量誤差,最終得到更為精確的水深數(shù)據(jù)。
【學(xué)位單位】：昆明理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TH766.1
【部分圖文】：

因此通常不采用這種Quaternions）由一個(gè)實(shí)數(shù)和表示，其中的 a、b、c、d 是實(shí)系到載體坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換，姿來(lái)確定載體的姿態(tài)。四元數(shù)法直觀，較難理解。角關(guān)系角度時(shí)，需要建立兩個(gè)坐標(biāo)標(biāo)系，即東北天坐標(biāo)系，以極的方向?yàn)?Y 軸方向，水平

曼濾波算法原理過(guò)程中有兩個(gè)重要的方程，分別為狀態(tài)方程狀態(tài)的預(yù)測(cè)，測(cè)量方程對(duì)狀態(tài)起到修正作用。斷的預(yù)測(cè)—修正，最終達(dá)到最接近事實(shí)情況的型描述的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)：X(ē ) = FX(ē) W(ē) Y(ē) = HX(ē) V(ē) 程，式中 k 為離散時(shí)間，在 k+1 時(shí)刻，系統(tǒng)狀態(tài)預(yù)測(cè)，W(k)為輸入噪聲。式 2 為測(cè)量方程噪聲。在本文中，我們將輸入噪聲和觀測(cè)噪聲稱為狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣，H被稱為觀測(cè)矩陣。法的更新流程根據(jù)這兩個(gè)方程分為兩大部分示：

圖 3-2 卡爾曼算法流程過(guò)程中，式 1 和式 2 所描述的系統(tǒng)中，W（k量噪聲，因此我們還需選擇濾波器的參數(shù)，也噪聲的協(xié)方差 R。測(cè)量噪聲協(xié)方差可以從傳感器方差不易得到，我們將通過(guò)實(shí)測(cè)，獲取過(guò)程協(xié)曼濾波算法原理曼濾波算法是一種最佳線性濾波算法，故針對(duì)，其中的非線性因素不能忽略，要想處理這些數(shù)進(jìn)行線性化處理，得到一個(gè)近似的線性化模有：第一種是將非線性函數(shù)展開(kāi)成 Taylor 級(jí)為一個(gè)近似線性的函數(shù)模型。第二種方法是將型實(shí)施離散化，使之成為線性模型。在之前的

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2812854