EIV-Kalman组合模型构建及其在变形分析与预测中的应用

发布时间：2018-05-07 06:50

  本文选题：EIV模型 + Kalman滤波　； 参考：《西南交通大学》2017年硕士论文

【摘要】：变形监测是准确把控变形体运行状态的有效手段,监测资料的合理、科学分析工作则是安全监测能否准确反映变形量的重要条件。变形几何分析法仅描述了变形体形状和尺寸的变化,没有对引起变形的原因做出解释,导致变形分析存在一定的片面性和不完善之处。为了合理地判断变形体目前性态、预测未来变形趋势,通常利用回归分析模型来描述变形量与引起变形的因素之间的荷载-变形函数关系。然而,回归分析模型仅考虑了变形量的观测误差,忽略了影响因素的观测误差,这会造成模型失真。本文针对回归分析模型的不足,引入了同时考虑影响因素和变形量的观测误差的EIV模型,探讨了 EIV模型以及EIV-Kalman组合模型的构建方法,并分析了两种模型的应用效果,取得了如下研究成果:(1)根据工程实例数据的特点,建立了能描述水位、时效与变形量之间关系的回归分析模型和EIV模型,分析成果可知:如果变形量观测噪声较大且形变趋势为明显正/余弦周期性变化时,EIV模型的拟合曲线更接近测点的形变趋势;如果测量噪声较小,EIV模型拟合效果稍弱于回归分析模型。(2)以EIV模型作为量测方程对静态Kalman滤波改进,构建了 EIV-Kalman组合模型,分析成果可知:EIV-Kalman组合模型滤波曲线较静态Kalman滤波曲线更符合实测数据变化趋势;与静态Kalman滤波相比,EIV-Kalman组合模型的信噪比较高且RMSE值较小,组合模型滤波效果较好。(3)将水位统计预测值和时效因素作为状态值,EIV模型的变形量预测值作为量测值,利用EIV-Kalman组合模型进行滤波,延长了组合模型的预测时长,且预测精度有所提高,分析成果可知:EIV-Kalman组合模型预测精度随着预测时间延长而逐渐下降,且预测精度总体优于回归分析模型。(4)综合分析测点变形量的滤波值与预测值、水位变化和时效因子影响因素,可知:水位的周期性变化会引起坝体测点在竖直方向周期性变化,且测点的高度越高则周期性变化表现越明显;随着时间变化,测点下沉累计变化量逐渐增大,但变化速率逐步减小,坝体逐渐趋于稳定态势。
[Abstract]:A regression analysis model and EIV model which can describe the relationship between deformation quantity and deformation are introduced . The EIV - Kalman combined model is used as the state value and the prediction accuracy is improved . The results show that the EIV - Kalman combined model is better than static Kalman filter . ( 4 ) The influence factors of filter value and prediction value , water level change and aging factor are comprehensively analyzed . It can be found that the periodic variation of water level can cause the dam body measuring point to change periodically in the vertical direction , and the higher the height of the measuring point is , the more obvious the periodic variation appears ; with the change of time , the accumulated variation of the settlement of the measuring point increases gradually , but the change rate gradually decreases , and the dam body gradually becomes stable .

【学位授予单位】：西南交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TV698.11

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本文编号：1855844