小波分析桥梁变形监测数据处理

本文针对桥梁变形监测数据噪声的特点,选取了合适的小波基函数,利用小波分析理论对变形监测数据进行粗差探测和去噪处理;研究了桥梁变形监测数据在小波分解高频系数下的细节特征和突变点,变形监测数据噪声的特点以及对桥梁变形监测数据的影响。通过分析发现,噪声较大的点通常出现在下沉周期中的个别拐点上,为桥梁的安全信息化施工提供指导。     

自适应卡尔曼滤波法用于变形监测数据处理

卡尔曼滤波作为一种动态数据处理方法广泛应用在变形监测数据处理中。文中针对传统卡尔曼滤波因动态噪声不准或不容易确定影响结果准确度的问题,提出并探讨了方差补偿自适应卡尔曼滤波,并通过传统卡尔曼滤波和自适应卡尔曼滤波对GPS变形监测数据进行处理,其结果表明方差补偿自适应卡尔曼滤波对GPS变形监测具有很好的剔除噪声的作用,效果明显。     

EMD在北斗桥梁变形监测数据中的应用研究

针对我国北斗系统变形监测数据中存在的噪声问题,本文利用自适应信号分析方法经验模态分解(EMD)对某北斗实测变形监测数据进行降噪处理。首先对E、N、U 3个方向的分量进行分解获取本征模态函数及趋势项,其次根据相关系数分离出噪声的本征模态函数,最后根据重构方法得到干净的位移序列。结果表明:EMD方法在北斗变形监测数据中的去噪是可行的,能有效分离信号与噪声,进一步提高了北斗观测的精度。     

基于北斗卫星导航系统的地下车库深基坑沉降监测与分析

为评估北斗变形监测系统(BDS变形监测系统)在施工干扰环境下的变形监测效果,本文将BDS变形监测系统应用于西安市东郊某地下车库深基坑工程的沉降监测,得到了施工期及工后期的沉降监测数据,根据小波降噪原理对监测数据进行了平滑降噪,并将BDS变形监测系统与水准监测数据进行了对比分析,最后对该场地深基坑的最终沉降量进行了预测。结果表明,施工干扰会导致BDS变形监测系统监测数据在一定波长范围内含有大量噪声,但通过小波降噪法对含噪声数据进行5层分解后,可得到平滑的沉降监测数据,且处理后的数据与水准监测数据的平均相对误差低于10.3%;基于降噪后数据采用修正的Gompertz函数预测得到该场地最终沉降量范围为100～110 mm。相关成果可为BDS变形监测系统在类似工程中的应用提供参考。     

基于小波变换和灰色模型的变形监测数据分析

变形监测数据中噪声等随机扰动的存在导致传统GM(1,1)模型的预测性能较差,难以满足实际工程应用要求.提出一种基于小波变换和灰色理论的变形监测数据分析方法.首先,根据最小熵准则自适应确定最优小波分解尺度;然后,利用小波变换对变形监测数据进行噪声抑制,消除扰动误差;最后,对噪声抑制后的变形监测数据进行灰度建模,利用GM(1,1)模型对未来形变进行预测.采用两例典型实例对所提小波GM(1,1)模型和传统GM(1,1)模型的建筑物形变预测性能进行对比评估,结果表明所提方法能够获得更高的预测精度,对不同数据的适应性和泛化能力更强,可满足实际工程应用需求.     

GNSS 监测数据预处理在变形预测中的应用

GNSS监测技术被广泛应用于变形监测工作中,但GNSS监测数据中会有缺失值、噪声等误差的存在,对预测结果造成影响。引入改进的小波神经网络模型进行变形预测,并考虑该模型的自适应性和容错性,分别采用三次样条插值法、小波滤波法和拉依达准则对原始监测数据进行缺失值填补、去噪和粗差剔除等预处理。并利用实际监测数据进行短期预报分析,对比原始监测数据和预处理后的监测数据的预测结果,结果表明预处理后的监测数据的预测效果更好。     

基于小波去噪法的基坑监测数据处理

受各种因素影响,地铁基坑监测数据除含有真实变形信息外,还存在噪声。应用MATLAB实现小波分析对监测数据的去噪处理和粗差探测仿真实验。实例表明,选取恰当的小波基函数和小波分解层数,通过小波分析的带通滤波的功能,能够对原始信号有效分频,从而在不同尺度上将粗差和噪声分离达到识别的效果。去噪之后的信号曲线有较好的光滑性,更能反映基坑周边土体的变形规律。     

基于变分模态分解的变形监测数据去噪方法

为了提高变形监测数据的去噪精度及可靠性,基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)构建一种新的变形监测数据去噪方法。首先,建立VMD高频噪声分量判定标准,引入T指标用于确定VMD去噪的最优K值。然后,将剔除高频噪声后的VMD分量进行叠加重构,建立VMD变形监测数据去噪方法。最后,通过仿真信号、桥梁、大坝变形监测数据去噪实例,对比分析VMD、小波及经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)去噪方法。实验结果表明,VMD对仿真信号去噪的相关系数、均方根误差、信噪比等指标均较大程度上优于小波及EMD去噪方法,理论上证实了VMD去噪方法的有效性及可靠性;VMD对桥梁、大坝变形监测数据去噪的结果比小波、EMD具有更好的精度及光滑性,同时较好地保留了局部变形特征信息。     

桥梁GNSS-RTK变形监测数据的多滤波联合去噪处理

针对桥梁GNSS-RTK变形监测中多路径效应和随机噪声的影响，提出了一种基于Chebyshev滤波和自适应噪声的完备集合经验模态分解（CEEMDAN），以及小波阈值（WT）降噪技术的多滤波联合降噪方法。该方法首先对监测信号实施Chebyshev滤波抑制多路径效应；然后进行CEEMDAN分解，基于自相关性分析，对噪声IMF分量进行WT降噪去除随机噪声。本文以天津海河大桥GNSS-RTK变形监测作为试验，对监测数据进行多滤波降噪处理。结果表明：本文所提的多滤波降噪方法能有效抑制多路径效应和随机噪声，GNSS-RTK与多滤波降噪相结合的方法能够准确识别桥梁真实动态位移，为桥梁GNSS-RTK监测数据降噪处理提供了一种良好的途径。     

Kalman滤波在变形监测数据处理中的应用

卡尔曼滤波通过建立状态方程和观测方程来描述系统的动态过程,依据滤波增益矩阵的变化,从测量数据中定量提取有效信息,修正状态参量,利用已有的信息对动态噪声方差阵进行实时估计,从而补偿噪声对数据的影响,有效地提高数据精度。通过用Kalman滤波对郑州某地高层建筑变形监测数据的处理与预测分析,并同多项式拟合方法比较,表明Kalman滤波在处理变形监测数据时具有实时快速、精度高的特点。     

基于C#的建筑物变形监测数据处理系统设计与实现

建筑物变形监测对建筑物安全施工、运营维护具有重要作用,通过对建筑物变形监测数据处理问题的研究,设计开发了基于C#的建筑物变形监测数据处理系统,详细介绍了建筑物变形监测数据处理理论、设计思路、系统模型和主要功能模块,为建筑物安全施工运营维护提供参考依据。     

变形监测数据管理与分析系统设计与实现

变形监测具有周期性、监测时间长、监测点多等特点,导致监测数据量大,故对海量变形监测数据的管理与分析就显得十分重要。为了实现对海量变形监测数据的高效管理与分析,文中采用C#语言,以SQL 2008为数据库,编写变形监测数据管理与分析系统,并通过工程实例验证系统的高效与可行性。     

构造断面法在滑坡变形监测数据处理中的应用

数据处理是滑坡变形监测的一项重要工作,目前应用的滑坡变形监测数据处理方法很多。针对一些方法的不足之处,文中介绍了构造断面分析法处理滑坡体变形监测数据的原理和方法,通过举证在积石峡水电站I^#滑坡体变形监测数据处理中的应用,证实该方法的可行性。     

GPS技术在万州明镜滩滑坡监测中的应用

GPS定位技术的发展为边坡变形监测提供了一种简便可靠的手段。本文阐述了应用GPS技术提取地表变形信息和GPS数据处理的方法,结合重庆市万州区明镜滩应用GPS监测网进行滑坡监测的实践,研究了在地形复杂、观测条件恶劣的山区进行GPS滑坡变形监测点位选择、监测网布设和数据处理的方法。监测结果表明,GPS变形监测的精度可达到亚厘米级,完全可以应用于滑坡变形监测。     

鲲鹏山变形监测方案设计

通过论述变形监测控制网的建立与优化、变形监测点的布设、变形监测与数据处理的方法,给出了一套比较完整的鲲鹏山变形监测方案。     

基于小波模极大值改进算法的变形模型研究

变形监测中获得的观测资料不可避免地存在着噪声,如何从受噪声干扰的数据序列中提取特征信息,提高变形监测的精度是变形监测系统所涉及的关键技术问题之一。本文把小波模极大值与变形监测相结合,给出了改进的小波模极大值变形监测模型。该模型把阈值去噪和Witkin尺度跟踪理论结合,有效恢复了信号。与传统的去噪方法相比,该算法有着更高的精度,提高了信噪比,有更好的去噪效果。     

基于GPS的建筑物变形监测数据处理与系统设计

着重于GPS数据的单历元解算方法研究,以及监测点变形量的分析和预测。此外还探讨了该方法在变形监测系统数据处理中的应用情况,以及数据的相关性对变形精度的影响。本文还阐述了对变形量进行分析和预测的各种方法,提出了整体方差法对变形量进行分析,并用卡尔曼滤波的方法对变形值进行预测,试算结果表明这些方法是可行的。最后,本文设计一套GPS自动变形监测系统,包括软件功能设计、数据库实现等,并对系统安全性和可靠性进行了分析。     

基于BP神经网络与变形监测成果的隧道安全状态评估

隧道变形监测周期长、内容多且影响因素复杂,因此需要对隧道监测方法进行不断的改进,对隧道的健康状态进行实时评估。研究变形监测范畴内基于BP神经网络的隧道安全状态评估模型,组建集卫星定位技术、测量机器人、传感器技术、移动网络通信等为一体的现代化物联网模式下的隧道变形监测系统,分析多源数据的变形特征,结合专家经验知识,实现基于BP神经网络与变形监测成果下的隧道安全状态评估,为隧道变形监测及安全状态评估提供一种新颖而有效的方法。     

GNSS在变形监测中的应用研究

随着GNSS技术的快速发展以及变形监测的需求日益增加,GNSS在变形监测中的应用越来越广泛,更新了变形监测手段,弥补了单一系统的不足,提高了监测效率与精度,为变形体的稳定性监测与安全运营提供了保障。本文探讨了GNSS的变形监测方案及数据处理方式,并结合盐水沟隧道工程的实例详细说明了GNSS在变形监测中的应用,最终通过实例验证GNSS能满足变形监测的精度等要求。     

变形监测信息管理系统的设计与实现

介绍了GIS数据管理与图形显示的优势、组件技术,设计了变形监测数据管理系统平台,实现了变形监测数据的智能化管理、分析与预测.