桥梁变形监测数据小波去噪与Kalman滤波研究

发布时间：2018-05-13 15:45

  本文选题：三维激光扫描 + 小波分析　； 参考：《大地测量与地球动力学》2015年06期

【摘要】：针对跨海大桥三维变形监测问题,实施了测量机器人与三维激光扫描仪测量方案,二者三维监测数据最大较差不超过0.5mm,而且测量机器人监测数据精度高,说明三维激光扫描技术应用于桥梁变形监测是可行的。根据小波分析与Kalman滤波理论,建立小波去噪后的桥梁变形监测Kalman滤波模型。实验表明,经过小波去噪的监测数据再进行Kalman滤波处理,提高了桥梁变形预测与变形分析的可靠性。通过标准Kalman滤波、自适应Kalman滤波桥梁变形观测数据处理,及平方和误差、均方误差、平均相对误差精度分析知,自适应Kalman滤波要优于标准Kalman滤波方法。
[Abstract]:Aiming at the problem of 3D deformation monitoring of sea crossing bridge, the measurement scheme of measuring robot and 3D laser scanner is carried out. The maximum difference of 3D monitoring data between them is less than 0.5 mm, and the precision of monitoring data of measuring robot is high. The application of 3D laser scanning technology to bridge deformation monitoring is feasible. According to wavelet analysis and Kalman filtering theory, the Kalman filter model of bridge deformation monitoring after wavelet denoising is established. The experimental results show that the reliability of bridge deformation prediction and deformation analysis is improved by Kalman filtering after wavelet denoising monitoring data. By analyzing the accuracy of standard Kalman filter, adaptive Kalman filter, bridge deformation observation data processing, square sum error, mean square error and average relative error, the adaptive Kalman filter is superior to the standard Kalman filtering method.
【作者单位】： 山东科技大学测绘科学与工程学院;山东枣庄矿业集团新安煤矿;山东泉兴矿业集团;
【分类号】：U446

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1883817