基于吸引子分析法的大坝安全监控方法研究

发布时间：2020-11-11 20:05

　　 大坝对水库的安全运行起着决定性作用,为了避免大坝损坏带来的巨大损失,需要对大坝进行更加完善的安全监控,同时通过对监测数据和资料的分析处理估计大坝的安全程度。运行中的大坝、库水和坝基间的相互作用以及外部环境(如温度、水压和地震)都将影响大坝的实际性态,这些多种因素的影响使得大坝的监测数据时间序列具有很高的非线性特性。所以,为了更加清楚、全面地对大坝监测数据时间序列进行分析与判断,需要引入根据大坝监测数据时间序列的自身规律进行建模的非线性理论。本文主要研究内容如下:(1)基于吸引子特征量的非线性判定方法研究。根据非线性动力系统的理论,本文对比分析了Lorenz方程和Henon映射2种非线性混沌时间序列在不同噪声干扰情况下,时间反演不可逆量及吸引子特征量分别作为特征统计量时替代数据法的检验性能,证明以Hurst指数作为非线性特征量时的替代数据法显示出较强的鲁棒性,最终应用于实际工程中大坝三个测点的位移监测数据时间序列,论证基于吸引子特征量的非线性判定法在实际工程中的有效性和实用性。(2)大坝安全监测数据序列混沌识别中合理长度的确定。针对本实际工程的监测数据序列,在进行相空间重构时分别选择不同的数据长度,研究其混沌特性随着序列长短的变化规律,选择吸引子特征量趋于稳定时的合理数据长度。结果证明,当大坝安全监测数据序列混沌识别中的序列长度在1500个时,监测数据序列的非线性特性达到平稳状态。(3)建立基于吸引子特征量的大坝位移时间序列去噪模型。将基于关联维数迭代的局部投影法去噪引入大坝位移监测时间序列分析中,详述其建模过程及步骤,经过对含噪Lorenz序列的去噪仿真证明其合理性。接着将此方法应用于PL1监测点水平位移时间序列的去噪处理,与线性小波包去噪方法进行对比,结果表明基于关联维数迭代的局部投影去噪方法可以用到大坝位移监测资料分析中,且去噪效果不错,具有一定的实用性。(4)建立基于吸引子分析法的大坝位移预测模型。本文借助吸引子分析法建立了基于最大Lyapunov指数预测方法和马尔科夫链修正的变维分形-灰色预测模型的预测方法,并与最小二乘法预测模型的预测精度进行对比。得到这两种模型均具有精度高、计算快的结论,且马尔科夫链修正的变维分形-灰色预测模型精度更高,说明多种模型的结合更能提高预测精度,可以较好地应用于大坝安全监测中。
【学位单位】：西安理工大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：TV698.1
【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究进展
        1.2.1 非线性时间序列去噪方法研究进展
        1.2.2 大坝安全监控传统模型研究进展
        1.2.3 基于非线性时间序列理论的大坝安全监控方法研究进展
    1.3 本文的研究内容及主要工作
        1.3.1 研究内容
        1.3.2 技术路线
2 吸引子特征量的非线性判定方法研究
    2.1 大坝非线性动力系统理论
        2.1.1 大坝动力系统的非线性及其吸引子
        2.1.2 吸引子的相空间重构
        2.1.3 吸引子特征量
    2.2 吸引子特征量的非线性判定法
        2.2.1 替代数据法原理
        2.2.2 数值模拟
    2.3 大坝安全监测数据序列非线性判定中合理长度的确定
    2.4 工程应用实例
        2.4.1 工程概况
        2.4.2 计算结果
    2.5 本章小结
3.基于吸引子特征量的非线性去噪模型
    3.1 局部投影降噪
    3.2 基于关联维数迭代的非线性局部投影的大坝位移时间序列降噪研究
        3.2.1 原理及具体步骤
        3.2.2 去噪效果评价指标
        3.2.3 数值模拟
    3.3 工程实例
        3.3.1 实测位移时间序列去噪结果
        3.3.2 与线性去噪方法的比较
    3.4 本章小结
4.基于吸引子分析法的大坝位移预测模型
    4.1 大坝位移预测
        4.1.1 大坝位移监测
        4.1.2 大坝监测数据预测的目的
    4.2 基于最大Lyapunov指数预测模型
        4.2.1 原理
        4.2.2 计算结果
    4.3 利用马尔科夫链修正的大坝变维分形-灰色预测模型
        4.3.1 原理
        4.3.2 计算结果
    4.4 结果对比
    4.5 本章小结
5 总结与展望
    5.1 总结
    5.2 展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间主要研究成果

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本文编号：2879671