基于小波去噪的kalman滤波桥梁变形动态数据处理研究

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2、therequirementsofthedegreeofM【ASTEROFPⅢLoSOPHYfromShandongUniversityofScienceandTechnologyLiWeiSupervisor：ProfessorLuanYuanzhongCollegeofGeomaticsJune2014万方数据明本人呈交给山东科技大学的这篇硕士学位论文，除了所列参考文献和世所公认的文献外，全部是本人在导师指导下的研究成果。该论文资料尚没有呈交于其它任何学术机关作鉴定。硕士生签名：日AFFIRMLALTIoN钟沙／弘．p6I略Ide

3、clarethatthisdissertation，submittedinfuWdlmentoftherequirementsfortheawardofMasterofPhilosophyinShandongUniversityofScienceandTechnology，iswhollymyownworkunlessreferencedofacknowledge．Thedocumenthasnotbeensubmittedforqualificationatanyotheracademicinstitute．Signatll心：U№

4、UDate．沙l牛．06．Dy士尸万方数据山东科技大学硕士学位论文摘要摘要本文根据桥梁变形监测的内容，提出了利用小波分析理论对桥梁变形观测数据进行去噪，采用标准Kalman滤波和自适应Kahnan滤波理论建立桥梁变形监测数据处理模型的研究方案。根据小波分析与Kalman滤波理论，使用Matlab软件进行编程，应用Matlab小波工具箱，对实验数据进行了小波分解和重构，并绘制了小波去噪后的数据图像。对Kalman滤波理论模型进行了编程，运用Matlab软件得到相应的数据处理结果。通过标准Kalman滤波、白适应Kalman滤波桥梁变形观

5、测数据结果对比分析，得出以下结论：自适应Kalman滤波方法要优于标准Kalman滤波方法和小波滤波方法，自适应Kalman滤波方法得到的滤波值、预测值和实测值比较吻合。通过实验数据的处理结果对比分析，可知只利用单一的小波理论或者Kalman滤波理论，对原始观测变形值进行数据处理，能够提高了变形分析的准确性，但效果十分有限。而应用Kalman滤波对经过小波去噪后的数据进行处理，明显提高了变形分析的准确度。从而验证了小波理论与Kalman滤波理论相结合的理论和技术上的可行性，将其应用于桥梁变形预测的数据处理及预测，且预测精度较高，能够满

6、足实时预测的要求。关键词：桥梁变形监测；小波去噪；数据处理；标准Kahnan滤波；自适应Kalman滤波；小波分析。万方数据山东科技大学硕士学位论文摘要ABSTRACTThispaperaccordingtothebridgedeformationmonitoringcontent，proposestheuseofwaveletanalysistheoryforbridgedeformationobservationdatade-noising，usingstandardKalmanfilteringandadaptiveKalman

7、filteringtheorytobuildthebridgedeformationmonitoringdataprocessingmodelresearchproject．AccordingtothewaveletanalysisandthetheoryofKalmanfilter,useMatlabsoftwareprogramming，applicationofMatlabwavelettoolbox，thedatawereanalyzedbywaveletdecompositionandreconstruction,andth

8、emappingofdataafterwaveletimagedenoising．TheKalmanfiltermodelforprogramming，usingtheMatlabsoftwaretoobtainthec