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《提升小波多尺度分解法与rbf神经网络在混凝土重力坝应力监测中的应用》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在工程资料-天天文库。
1、第41卷第2期2015年2月水力发电提升小波多尺度分解法与RBF神经网络在混凝土重力坝应力监测中的应用赵鲲鹏,赵二峰,王莹,张毅。(1.河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,江苏南京210098;2.南京水利科学研究院水工水力学研究所,江苏南京210029;3.黄河上游水电开发有限责任公司,青海西宁810008)摘要:将混凝土坝的应力监测数据视为一组含有不同频率信号的时间序列,针对信号中的低频信号和高频信号,采用提升小波的多尺度分解法提取混凝土坝应力的时效分量、水压和温度分量以及噪声分量,采用计算信噪比极大值的方法提取周期性分量中的水压、
2、温度分量和噪声分量,得到最优的去噪效果。使用RBF神经网络对去噪信号进行建模,预测结果表明,该模型能够很好地反映混凝土坝应力变化的趋势和规律,可应用于混凝土坝安全监测中。关键词:提升小波多尺度分解法;RBF神经网络;应力监测;混凝土重力坝ApplicationofLiftingWaveletMulti-scaleDecompositionMethodandRBFNeuralNetworkinStressMonitoringofConcreteGravityDamZHAOKunpeng,ZHAOErfeng,WANGYing。,ZHANGYi(1.S
3、tateKeyLaboratoryofHydrology—WaterResourcesandHydraulicEngineering,HohaiUniversity,Nanjing210098,Jiangsu,China;2.HydraulicEngineeringDepartment,NanjingHydraulicResearchInstitute,Nanjing210029,Jiangsu,China;3.YellowRiverUpstreamHydropowerDevelopmentLtd.Ltd.,Xining810008,Qinghai
4、,China)AbstractTheobservationdataofconcretedamstressisregardedasasetoftimeserieswhichcontainsdifferentfrequencysignals.Aimingatthesignalwithhighfrequencyorlowfrequency,anewmethodofliftingwaveletmulti—scaledecompositionisproposedtoextractthetimedependentcomponent,thewaterpressu
5、reandtemperaturecomponentaswellasthenoisecomponentfromtheobservationdateofdamstress,andthenthemethodofcalculatingmaximumSNRisusedtoextractthecomponentsofwaterpressureandtemperatureandnoisecomponentfromcyclicalcomponent,whichcangetthemostoptimaldenoisingeffect.TheRBFneuralnetwo
6、rkisfinallyusedtomodelthedenoisingsignalsforstressprediction.Thepredictionresultsshowthatthemodelcanwellreflectthetrendsandpatternsofstresschangesofconcretedam.KeyWords:liftingwaveletmulti-scaledecomposition;RBFNeuralNetwork;stressmonitoring;concretegravitydam中图分类号:TP183;~642:
7、3文献标识码:A文章编号:0559—9342(2015)02—0081—05混凝土坝安全监测数据的效应量按其成因可分性的作用.而应力监测数据中存在着高频信号的干为水压、温度、时效等分量『1]。混凝土坝建成蓄水扰,因而,采取合适的方法准确地提取各种效应分后,在坝体自重等荷载作用下发生徐变,导致坝体应力应变状态发生改变,称为时效应力,时效应力收稿日期:2014—08—13变化平缓,在监测信号中表现为低频分量(长周基金项目:国家自然科学基金重点项目(51139001);国家自然期):坝体应力应变在水压、温度等因素作用下发生科学基金青年科学基金项目(512
8、09077);水利部公益性行业科研专项经费项目(201201038,201301061);江苏高校优势学科建设工程中频(短
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