本文關(guān)鍵詞：基于慣性技術(shù)的地表變形監(jiān)測(cè)方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：礦產(chǎn)資源的開(kāi)采和利用是一把雙刃劍,給我們帶來(lái)物質(zhì)財(cái)富的同時(shí),也一定程度上破壞著我們賴以生存與發(fā)展的自然環(huán)境,造成以地表沉陷為代表的地質(zhì)災(zāi)害。因此,為確保礦區(qū)的可持續(xù)發(fā)展,必須采用先進(jìn)的技術(shù)來(lái)監(jiān)測(cè)和控制由沉陷變形所引起的地表破壞。為了能找出地表的沉陷規(guī)律和趨勢(shì),并對(duì)其變形進(jìn)行實(shí)時(shí)有效的監(jiān)測(cè),從而確定整個(gè)地表移動(dòng)區(qū)域的下沉情況。本文選取多個(gè)慣性測(cè)量器件,設(shè)計(jì)分布監(jiān)測(cè)網(wǎng)路,構(gòu)造測(cè)量系統(tǒng),并布設(shè)光纖作為輔助測(cè)量。這樣得到的結(jié)果更為全面、直觀,可為預(yù)計(jì)參數(shù)的求定和地形移動(dòng)情況的分析提供大量的數(shù)據(jù)。地面沉降所造成的地表變形,由于自身?xiàng)l件的特殊性,沉降量小,變形速率緩慢,這種微弱的地形變形信號(hào),不能直接通過(guò)解算姿態(tài)角的方式來(lái)確定變形程度,文中提出一種慣性測(cè)量參數(shù)的多維時(shí)間序列分段模式的間接變形監(jiān)測(cè)方法。慣性測(cè)量系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)具有高維、復(fù)雜、動(dòng)態(tài)以及高噪聲等時(shí)間序列的特性,首先利用小波與小波變換理論進(jìn)行數(shù)據(jù)信號(hào)的去噪處理,然后建立其相應(yīng)的時(shí)間序列模型,并采用Kalman濾波算法對(duì)建立的模型進(jìn)行優(yōu)化,最后將濾波優(yōu)化后的數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間序列的分段,第一段作為初始無(wú)變形量的標(biāo)準(zhǔn)段,計(jì)算以后每一段與原始標(biāo)準(zhǔn)段兩個(gè)序列之間的相似匹配度來(lái)預(yù)測(cè)變形體的變形趨勢(shì)。利用實(shí)測(cè)的數(shù)據(jù)序列進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明:本文所介紹的變形監(jiān)測(cè)方法是正確有效的,可以應(yīng)用到變形預(yù)測(cè)實(shí)際當(dāng)中。
【關(guān)鍵詞】：地表沉陷 慣性器件 小波去噪 時(shí)間序列 分段模式 變形監(jiān)測(cè)
【學(xué)位授予單位】：河南理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TD326
【目錄】：

• 致謝4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 1 緒論11-19
• 1.1 論文研究的背景及意義11-12
• 1.2 變形監(jiān)測(cè)技術(shù)的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-16
• 1.2.1 地面監(jiān)測(cè)技術(shù)12-14
• 1.2.2 地下監(jiān)測(cè)技術(shù)14
• 1.2.3 對(duì)地監(jiān)測(cè)技術(shù)14-15
• 1.2.4 基于慣性的監(jiān)測(cè)技術(shù)15-16
• 1.2.5 發(fā)展趨勢(shì)16
• 1.3 論文的主要研究?jī)?nèi)容及安排16-19
• 2 MIMU監(jiān)測(cè)系統(tǒng)整體設(shè)計(jì)19-29
• 2.1 MIMU系統(tǒng)數(shù)據(jù)測(cè)量部件19-22
• 2.1.1 MPU-6050傳感器19-20
• 2.1.2 光纖光柵傳感器20-22
• 2.2 MIMU系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集部件22-23
• 2.3 MIMU系統(tǒng)性能指標(biāo)23-25
• 2.3.1 MPU-6050性能指標(biāo)23-24
• 2.3.2 光纖光柵傳感器主要性能指標(biāo)24-25
• 2.4 MIMU系統(tǒng)整體設(shè)計(jì)25-26
• 2.5 MIMU變形監(jiān)測(cè)點(diǎn)布設(shè)26-27
• 2.6 小結(jié)27-29
• 3 MIMU數(shù)據(jù)預(yù)處理29-47
• 3.1 MIMU器件誤差分析29-30
• 3.2 MIMU數(shù)據(jù)的時(shí)頻分析30-33
• 3.2.1 傅里葉分析31-32
• 3.2.2 小波變換32-33
• 3.3 小波變換信號(hào)去噪33-34
• 3.3.1 二進(jìn)小波變換33
• 3.3.2 Mallat算法33-34
• 3.4 小波閾值去噪及其改進(jìn)34-40
• 3.4.1 小波閾值去噪34-35
• 3.4.2 小波閾值函數(shù)的改進(jìn)35-40
• 3.5 小波去噪實(shí)驗(yàn)40-46
• 3.6 小結(jié)46-47
• 4 MIMU數(shù)據(jù)處理47-63
• 4.1 時(shí)間序列的相關(guān)概念47
• 4.2 時(shí)間序列的數(shù)字特征47-48
• 4.3 常用的時(shí)間序列模型48-51
• 4.3.1 自回歸模型49-50
• 4.3.2 移動(dòng)平均模型50
• 4.3.3 自回歸移動(dòng)平均結(jié)合模型50-51
• 4.4 時(shí)間序列相關(guān)性51
• 4.4.1 模型序列自相關(guān)函數(shù)的性質(zhì)51
• 4.4.2 模型序列偏相關(guān)函數(shù)的性質(zhì)51
• 4.5 時(shí)間序列模型識(shí)別和參數(shù)估計(jì)51-54
• 4.5.1 時(shí)間序列模型識(shí)別52
• 4.5.2 時(shí)間序列參數(shù)估計(jì)52-53
• 4.5.4 時(shí)間序列模型檢驗(yàn)53-54
• 4.6 時(shí)間序列數(shù)據(jù)優(yōu)化54-61
• 4.6.1 Kalman濾波基本原理55
• 4.6.2 Kalman濾波基本方程55-57
• 4.6.3 Kalman濾波算法的改進(jìn)57-58
• 4.6.4 Kalman濾波結(jié)果58-61
• 4.7 小結(jié)61-63
• 5 MIMU數(shù)據(jù)分段預(yù)測(cè)63-77
• 5.1 時(shí)間序列分段模式63-66
• 5.1.1 分段頻域模式64-65
• 5.1.2 分段線性模式65
• 5.1.3 分段多項(xiàng)式模式65-66
• 5.2 分段多項(xiàng)式模式參數(shù)估計(jì)66-69
• 5.2.1 PPR參數(shù)估計(jì)66-67
• 5.2.2 CPPR參數(shù)估計(jì)67-69
• 5.3 時(shí)間序列相似度69-72
• 5.3.1 時(shí)間序列相似度定義69-71
• 5.3.2 基于空間距離的相似性度量71-72
• 5.4 分段變形實(shí)例分析72-76
• 5.5 小結(jié)76-77
• 6 總結(jié)與展望77-79
• 參考文獻(xiàn)79-83
• 作者簡(jiǎn)歷83-85
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集85

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：424764