基于卡尔曼滤波的超高层建筑结构变形监测与分析

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1、广州大学硕士学位论文基于卡尔曼滤波的超高层建筑结构变形监测与分析专业：建筑与土木工程硕士生：王远良指导教师：谭平摘要社会经济的快速发展掀起了超高层建筑建造的热潮，随着建筑高度的不断刷新，建造的难度也变得越来越高，建筑的安全与稳定性受到持续的挑战。作为超高层建筑安全与稳定的一个重要因素，结构水平位移的控制和监测成为了一项十分重要的研究工作。超高层建筑在建造过程中，结构的水平位移会随着建筑高度的增加而增加，对于一些非对称的超高层建筑，在其核心筒截面收缩之后水平位移增加极为明显。为了保证大楼的的水平位移值处在一个安

2、全的范围，对结构施工过程中楼层的水平位移进行全方位的监测是十分必要的，而且在结构封顶之后还应该进行长期的监测，以确保结构在运营期间的安全。目前，变形监测数据分析处理方法有很多，比较常见的有多元线性回归法、时间序列分析法、灰色系统模型法、神经网络分析法、小波分析法、卡尔曼滤波分析法等，而后三种方法在现今应用的最为广泛。本文首先对南宁某超高层建筑的水平位移监测过程进行了详细叙述，在此基础上对该超高层结构的水平位移进行了施工模拟分析，得出了该结构水平位移理论上的变形趋势，并对比分析了结构水平位移的理论值和实测值，一

3、方面可以互相校对，另一方面也可以判断监测数据是否有效。接下里本文详细介绍了卡尔曼滤波方法及其理论，对卡尔曼滤波方法初始参数的选取和估计作了详细说明，并详细介绍了两种动态监测系统模型。在此基础上进一步阐述了极大后验估计、方差补偿、方差分量估计三种自适应卡尔曼滤波方法的原理，并对其编写了相关程序。最后对该超高层结构20层测点的监测数据分别采用小波分析法、卡尔曼滤波方法、自适应卡尔曼滤波方法进行了滤波效果分析；对测点最后一期数据采用卡尔曼滤波及其相关自适应算法进行了预测，以比较它们的短期预测效果。此外，本文还在超高

4、层结构水平位移监测数据的基础上对比分析了两种动态监测系统模型的滤波效果、预测效果及其适用范围。经过上述一系列分析研究，主要能够得到以下一些结论：1、本文首次提出采用卡尔曼滤波原理监测超高层结构水平位移的方法，给出了卡尔曼滤波变形监测分析的流程图，编制了相关的计算分析程序，并以南宁某在建超高层I基于卡尔曼滤波的超高层建筑结构变形监测与分析建筑实际工程为例，首次将相关方法应用于超高层结构的位移监测。2、将卡尔曼滤波方法应用超高层建筑结构的变形监测，不但能够有效去除噪声，使得曲线呈现的规律更加明显，而且能够就变形趋

5、势进行一定程度的预测，其中方差补偿自适应卡尔曼滤波和方差分量估计自适应卡尔曼滤波方法滤波效果佳，且短期预测精度较高，方差分量自适应卡尔曼滤波方法的预测值精度最高，是适用于本超高层结构的最佳滤波方法，其预测值对结构未来变形趋势的判断具有较高的参考价值。3、卡尔曼滤波方法是一种应用于结构变形监测的通用方法，无论结构测点位移变化较快还是较慢，方差分量估计自适应卡尔曼滤波方法都能达到理想的滤波和预测效果，对于变化较快的测点位移，通过选择监测系统模型中的--模型达到比较理想的滤波和预测效果。4、该超高层建筑结构变

6、形监测采用的监测方法对于对于超高层结构的变形监测具有一定的借鉴意义，并且通过理论与实测值对比可知，监测数据是有效的，其获取的监测数据对于本结构变形趋势的判断具有较高的参考价值。5、通过对南宁某在建超高层建筑结构水平位移施工模拟分析可知，该超高层建筑结构楼层位移中上部大，上部和下部逐渐减小，最大层间位移出现在75层，其中结构自重是影响结构水平位移最大的因素，混凝土的徐变也是本结构水平位移影响较大的因素,因此结构封顶后对结构进行长期的变形监测是非常有必要的，并且应该重点关注该超高层结构X方向水平位移的变化。关键词

7、:变形监测;超高层结构;水平位移;卡尔曼滤波;预测;II广州大学硕士学位论文Super-high-risebuildingstructuremonitoringandanalysisbasedonKalmanfilterMajor:ArchitectureandcivilengineeringName:WANGYuanliangSupervisor:TANPingAbstractTherapiddevelopmentofsocietyandeconomyhasopeneduptheupsurgeintheco

8、nstructionofsuperhigh-risebuildings.Withtheconstantrenovationofthebuildingheight,thedifficultyofconstructionhasbecomehigherandhigher,andthesafetyandstabilityofthebuildinghavebeencontinuouslyaffected.As