基于GNSS-RTK技术的超高层建筑动态特性

发布时间：2025-01-01 02:54

　　 为进一步提高超高层建筑变形监测的精度,提出1种联合去噪的方法:分析实时动态差分(RTK)工作模式下全球卫星导航系统(GNSS)传感器背景噪声分布特性;提出利用切比雪夫滤波与自适应噪声完备集合经验模态分解的算法联合去噪,以削弱传感器背景噪声的影响,提高其监测精度;然后采用快速傅里叶变换与随机减量技术,从去噪信号中提取结构的模态信息(固有频率与阻尼比)。实验结果表明,这种方法获得的结果与结构的3维有限元模型分析结果吻合较好,说明GNSS-RTK技术可有效应用于超高层建筑的变形监测中。

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【部分图文】：

图1 稳定性实验示意图

选取1个开阔无风的地带，将5台GNSS接收机固定在三脚架上，如图1所示。其中，1台作为参考站，另外4台作为移动站。在RTK工作模式下，参考站上接收机的发射电台将测点的3维坐标与观测值通过数据链一并传送给移动站，移动站不仅接收参考站传送的信息，同时还同时采集GNSS观测数据，并在系....

图5 传感器布置位置

根据Nyquist采样定理，当采样频率大于信号的最高频率的2倍时，可不失真地保留原始信号中的信息。根据有限元模态分析结果，设置超高层结构使用的GNSS接收机的采样率为1Hz，可以满足采样密度要求。图5给出了结构的测点平面布置图，选取C3测点做进一步分析，其余测点分析过程类似，不....

图6 Chebyshev滤波前后位移时程曲线及其功率谱密度函数

图6(a)～图6(d)给出了5000s内切比雪夫滤波前后C3测点水平位移及相应的功率谱密度函数曲线。对比滤波前后水平位移信号可以看出，在1800s附近，位移幅值经切比雪夫高通滤波后明显降低，可见这是由于低频背景噪声的影响所产生的异常值。同时，对于任一幅PSD图，均可以明显....

图7 Chebyshev滤波信号的CEEMDAN分解结果

进一步对切比雪夫滤波结果进行CEEMDAN分解，结果如图7(a)与图7(b)所示。计算每阶IMF分量与切比雪夫滤波信号的归一化互相关系数，并从中找出差值最大的2个编号，结果如图8(a)与图8(b)所示。图8(a)显示编号9与编号10之间插值最大，因此对编号9之前（含9）所对应的I....

本文编号：4021947