测量机器人露天矿边坡监测数据处理方法研究

发布时间：2017-09-04 14:26

  本文关键词：测量机器人露天矿边坡监测数据处理方法研究

  更多相关文章： 露天矿边坡监测 测量机器人(TM30)+Geomos 数据处理方法 监测数据预测 Matlab

【摘要】：露天矿边坡监测对矿山安全生产起着重要的保障作用,故此监测数据能否及时、有效和准确的反映边坡滑动情况就显得尤为重要,然而由于各种误差因素的影响,使得监测数据的质量并不理想,其必将影响对边坡移动情况的判断,使监测成果中的位移量及位移速率不能正确反映监测点的实际状态,所以必须要提出有效、可行的数据处理方法,并作出合理的预测从而达到正确指导露天矿安全生产。现阶段测量机器人(TM30)+Geomos组成的三维监测系统在露天矿边坡监测方面已得到了广泛的应用,本文结合鞍山某露天矿边坡监测实验场的监测数据,分析了影响TM30测量机器人监测数据质量的主要因素,并提出了有效的改正方法,主要研究了对TM30测量机器人监测基础数据准度影响的因素,主要有气象条件对测距光径曲线的影响及ATR定向偏差的影响,并采用了小波分析的方法对影响监测数据的偶然误差进行减弱,在此过程分析了最佳小波基函数的选择,最佳小波分解层数的选择,并通过对小波阈值去噪进行研究,提出了一种改进的小波阈值去噪方法,实验数据证明得到了很好的效果,通过对露天矿边坡滑动特点的分析,提出了一个更为准确有效的周期计算公式,最后结合灰色理论预测和神经网络预测提出了一种新的预测理念,并将两种预测方法用一个合理的权值结合在一起,结合实验场预测数据证明得到了很好的预测效果。在此基础之上,在Matlab中的GUI编写了露天矿边坡监测数据处理软件,凭借Matlab强大的计算功能及其GUI良好的人机交互性,将上述数据处理功能整合在一起,方便了数据的处理,最后将数据处理软件应用到鞍山大孤山露天铁矿边坡监测项目中,通过实际的应用来进一步验证本文提出数据处理及预测方法的可行性和有效性。
【关键词】：露天矿边坡监测 测量机器人(TM30)+Geomos 数据处理方法 监测数据预测 Matlab
【学位授予单位】：辽宁科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TD854.6
【目录】：

• 中文摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 1. 绪论9-12
• 1.1 露天矿边坡监测的意义和监测数据处理的目的9-10
• 1.2 变形监测数据处理方研究现状10
• 1.3 本文研究的内容及结构10-11
• 1.3.1 本文研究的内容10-11
• 1.3.2 本文组成结构11
• 1.4 本章小结11-12
• 2.提高变形监测数据准度方法研究12-27
• 2.1 TM30测量机器人监测数据误差来源12-13
• 2.2 气象条件对测距光径曲线的影响研究及改正13-20
• 2.2.1 气象条件对测距的影响分析13-15
• 2.2.2 测量机器人（TM30）气象改正数学模型15-16
• 2.2.3 不同季节边长气象改正的对比分析16-17
• 2.2.4 大气折光物理参数对测距光径曲线影响的显著性分析17-20
• 2.3 照准偏差对监测数据准度的影响研究及改正20-25
• 2.3.1 ATR照准功能工作原理及误差来源20-21
• 2.3.2 ATR定向偏差改正公式推导及分析21-25
• 2.3.3 ATR定向偏差数据改正方法验证25
• 2.4 本章小结25-27
• 3.小波阈值降噪27-38
• 3.1 小波分析简介27
• 3.2 小波基函数的选择27-32
• 3.3 小波分解层数的分析32-34
• 3.4 小波阈值降噪34-37
• 3.4.1 改进的小波阈值去噪方法34-35
• 3.4.2 改进小波阈值去噪a值得确定35-36
• 3.4.3 改进方法与常规方法对比36-37
• 3.5 本章小结37-38
• 4.露天矿边坡监测周期计算及预测方法38-51
• 4.1 露天矿边坡监测周期计算39-44
• 4.1.1 露天矿边坡监测周期变化分析39-41
• 4.1.2 周期计算公式推导41-43
• 4.1.3 某变形监测实验场监测周期计算43-44
• 4.2 露天矿边坡监测阶段性等时距灰色理论预测44-46
• 4.3 神经网络预测46-47
• 4.4 预测评价指标及新预测方法理念47-50
• 4.4.1 预测评价指标47-48
• 4.4.2 预测方法新理念48-49
• 4.4.3 实验场预测精度验证49-50
• 4.5 本章小结50-51
• 5.数据处理软件开发51-65
• 5.1 软件工作流程图51-53
• 5.2 界面实现功能53-64
• 5.3 本章小结64-65
• 6.鞍山大孤山露天铁矿边坡监测工程实例65-77
• 6.1 工程实例情况概述65-66
• 6.2 监测数据处理66-76
• 6.2.1 提高监测数据准确度处理66-69
• 6.2.2 小波分析对数据精确度的提高69-74
• 6.2.3 露天矿边坡移动量预测74-76
• 6.3 本章小结76-77
• 7.结论与展望77-79
• 7.1 结论77-78
• 7.2 展望78-79
• 参考文献79-82
• 攻读硕士学位期间发表学术论文情况82-83
• 致谢83-84
• 作者简介84-85

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本文编号：792058