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

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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