基于小波变换和ARIMA模型的桥梁健康监测数据分析

发布时间：2018-05-01 11:12

  本文选题：健康监测 + 小波变换　； 参考：《中外公路》2015年01期

【摘要】：为了对桥梁健康监测系统采集的海量数据进行深入挖掘,使其在结构评估中效用最大化,将监测数据视为一维信号,以小波变换、时间序列分析为工具,对某四跨连续刚构桥挠度监测数据进行了分析,研究探讨了该方法对于监测数据分析的适用性。对于监测数据进行离散小波变换,根据小波变换系数分析得出了结构监测数据的发展趋势,同时可过滤掉数据信号中已缺失细节信息的系数,重构信号,对该重构信号进行时间序列分析,采用最小二乘法进行参数估计,建立了重构信号的ARIMA预测模型,成功对某大桥某时刻后未来一定时间的挠度进行了预测。研究结果可以预测桥梁结构在未来某周期内的运营状态信息,对于结构运营状态监测预警有积极的意义。
[Abstract]:In order to mine the massive data collected by the bridge health monitoring system in order to maximize its utility in the structural evaluation, the monitoring data is regarded as one dimensional signal, and wavelet transform and time series analysis are used as tools. The deflection monitoring data of a four-span continuous rigid frame bridge are analyzed, and the applicability of this method to the monitoring data analysis is studied. For the discrete wavelet transform of monitoring data, the development trend of structural monitoring data is obtained according to wavelet transform coefficient analysis. At the same time, the coefficients of missing detail information in the data signal can be filtered out, and the signal can be reconstructed. The reconstruction signal is analyzed by time series, the parameters are estimated by least square method, and the ARIMA prediction model of reconstructed signal is established. The deflection of a certain time after a certain time is successfully predicted. The results of the study can predict the operation state information of bridge structure in a certain period in the future, and have a positive significance for the monitoring and warning of structure operation state.
【作者单位】： 中交瑞通路桥养护科技有限公司;长安大学公路学院;
【分类号】：U446

【参考文献】

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【共引文献】

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