基于惯性技术的地表变形监测方法研究

发布时间：2017-06-05 22:16

  本文关键词：基于惯性技术的地表变形监测方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：矿产资源的开采和利用是一把双刃剑,给我们带来物质财富的同时,也一定程度上破坏着我们赖以生存与发展的自然环境,造成以地表沉陷为代表的地质灾害。因此,为确保矿区的可持续发展,必须采用先进的技术来监测和控制由沉陷变形所引起的地表破坏。为了能找出地表的沉陷规律和趋势,并对其变形进行实时有效的监测,从而确定整个地表移动区域的下沉情况。本文选取多个惯性测量器件,设计分布监测网路,构造测量系统,并布设光纤作为辅助测量。这样得到的结果更为全面、直观,可为预计参数的求定和地形移动情况的分析提供大量的数据。地面沉降所造成的地表变形,由于自身条件的特殊性,沉降量小,变形速率缓慢,这种微弱的地形变形信号,不能直接通过解算姿态角的方式来确定变形程度,文中提出一种惯性测量参数的多维时间序列分段模式的间接变形监测方法。惯性测量系统采集的数据具有高维、复杂、动态以及高噪声等时间序列的特性,首先利用小波与小波变换理论进行数据信号的去噪处理,然后建立其相应的时间序列模型,并采用Kalman滤波算法对建立的模型进行优化,最后将滤波优化后的数据进行时间序列的分段,第一段作为初始无变形量的标准段,计算以后每一段与原始标准段两个序列之间的相似匹配度来预测变形体的变形趋势。利用实测的数据序列进行仿真实验,结果表明:本文所介绍的变形监测方法是正确有效的,可以应用到变形预测实际当中。
【关键词】：地表沉陷 惯性器件 小波去噪 时间序列 分段模式 变形监测
【学位授予单位】：河南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TD326
【目录】：

• 致谢4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 1 绪论11-19
• 1.1 论文研究的背景及意义11-12
• 1.2 变形监测技术的国内外研究现状12-16
• 1.2.1 地面监测技术12-14
• 1.2.2 地下监测技术14
• 1.2.3 对地监测技术14-15
• 1.2.4 基于惯性的监测技术15-16
• 1.2.5 发展趋势16
• 1.3 论文的主要研究内容及安排16-19
• 2 MIMU监测系统整体设计19-29
• 2.1 MIMU系统数据测量部件19-22
• 2.1.1 MPU-6050传感器19-20
• 2.1.2 光纤光栅传感器20-22
• 2.2 MIMU系统数据采集部件22-23
• 2.3 MIMU系统性能指标23-25
• 2.3.1 MPU-6050性能指标23-24
• 2.3.2 光纤光栅传感器主要性能指标24-25
• 2.4 MIMU系统整体设计25-26
• 2.5 MIMU变形监测点布设26-27
• 2.6 小结27-29
• 3 MIMU数据预处理29-47
• 3.1 MIMU器件误差分析29-30
• 3.2 MIMU数据的时频分析30-33
• 3.2.1 傅里叶分析31-32
• 3.2.2 小波变换32-33
• 3.3 小波变换信号去噪33-34
• 3.3.1 二进小波变换33
• 3.3.2 Mallat算法33-34
• 3.4 小波阈值去噪及其改进34-40
• 3.4.1 小波阈值去噪34-35
• 3.4.2 小波阈值函数的改进35-40
• 3.5 小波去噪实验40-46
• 3.6 小结46-47
• 4 MIMU数据处理47-63
• 4.1 时间序列的相关概念47
• 4.2 时间序列的数字特征47-48
• 4.3 常用的时间序列模型48-51
• 4.3.1 自回归模型49-50
• 4.3.2 移动平均模型50
• 4.3.3 自回归移动平均结合模型50-51
• 4.4 时间序列相关性51
• 4.4.1 模型序列自相关函数的性质51
• 4.4.2 模型序列偏相关函数的性质51
• 4.5 时间序列模型识别和参数估计51-54
• 4.5.1 时间序列模型识别52
• 4.5.2 时间序列参数估计52-53
• 4.5.4 时间序列模型检验53-54
• 4.6 时间序列数据优化54-61
• 4.6.1 Kalman滤波基本原理55
• 4.6.2 Kalman滤波基本方程55-57
• 4.6.3 Kalman滤波算法的改进57-58
• 4.6.4 Kalman滤波结果58-61
• 4.7 小结61-63
• 5 MIMU数据分段预测63-77
• 5.1 时间序列分段模式63-66
• 5.1.1 分段频域模式64-65
• 5.1.2 分段线性模式65
• 5.1.3 分段多项式模式65-66
• 5.2 分段多项式模式参数估计66-69
• 5.2.1 PPR参数估计66-67
• 5.2.2 CPPR参数估计67-69
• 5.3 时间序列相似度69-72
• 5.3.1 时间序列相似度定义69-71
• 5.3.2 基于空间距离的相似性度量71-72
• 5.4 分段变形实例分析72-76
• 5.5 小结76-77
• 6 总结与展望77-79
• 参考文献79-83
• 作者简历83-85
• 学位论文数据集85

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