卡尔曼滤波在变形监测数据处理中的应用

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1、Vo1．6．NO．5第6卷第5期工程球物理学赧2009年10月CHINESEJOURNAlOFENGINEERINGGEOPHYSICS0Ct．。2009文章编号：1672—794O(2009)O5—0658一O4doi：10．3969／j．issn．1672—7940．2009．05．028卡尔曼滤波在变形监测数据处理中的应用王琦，孙华，李伟华，王晓强(中国地质大学测绘工程系，武汉430074)摘要：通过对某大坝动态变形监测数据的卡尔曼滤波处理和结果分析，并考虑大坝水位和温度影响建立与水位和温度因子有关的模型，同多元线性回归分析方法和多项式拟合方法对比，表明卡尔曼滤波模型能够实时，快速地

2、处理大量动态变形数据，并能有效地改善动态变形监测数据的精度。关键词：卡尔曼滤波；大坝；变形监测；数据处理；多元线性回归中图分类号：P258文献标识码：A收稿日期：2009-05—24ApplicationofKalmanFlterAnalysisMethodintheDeformationMonitoringDataProcessionWangQi，SunHua，LiWeihua，WangXiaoqiang(DepartmentofSurveyingEngineering，ChinaUniversityofGeosciences，Wuhan430074，China)Abstract：Thi

3、spaperdiscussestheresultsoftheKalmanfiltermodelonthedynamicde—formationmonitoringdataofadam，andconsidersthewaterlevelandtemperatureofde—formationmodel，thenandcompareswiththemultiplelinearregressionanalysismethodandthemethodofpolynomialfitting．ItshowsthatthisdiscreteKalmanfiltermodelcanquicklyandev

4、eninrealtimeprocesslargenumbersofdynamicdeformationmonitoringdataandthereforeimprovetheprecisionofthedynamicdeformationmonitoringdata．Keywords：Klmanfiltering；dam；deformationmonitoring；dataprocessing；multiplelinearregression常现象；但如果超过规定的限度，就会影响工程建1引言筑物的正常使用，严重是甚至会危及工程建筑物的安全。因此必须对其进行变形观测和变形分运用现代平差理论进

5、行变形观测数据处理和析。通过对变形观测资料进行严密的数据处理，变形分析，国内外仅有十余年的历史。在我国它得出变形体变形的几何分析和物理解释，建立科是随着我国建设事业的发展而兴起的，工程建筑学的预报变形的理论和方法_1]物在其施工建设和运营管理过程中，都会产生变根据对卡尔曼滤波模型的分析，以下对某大形。这种变形若在一定的限度之内，应认为是正坝进行位移观测，选取了与最大位移量有关的水作者简介：王琦(1986一)，男，湖北仙桃人，硕士研究生，主要从事大地测量与测量工程的学习与研究。E—mail：wangqi3235944@163．COITI第5期王琦等：卡尔曼滤波在变形监测数据处理中的应用659

6、T位和大坝温度作为自变量，以历史上的若干年观X【)，0一(0．2004，一0．1819，14．650)．即滤测资料作为样本，对比线性回归方法和卡尔曼滤波模型计算的初始值，D。一diag(1，1，1)，D()表T一diag(1，1，!)。波建模方法对大坝变形分析，运用实际数据结果l论证卡尔曼滤波建模方法效果。从图1可以看出：运用卡尔曼滤波值与原始大坝．数据曲线的变化趋势非常的接近，最大的残差也的舱2根据大坝初始数据进行卡尔初d只有一0．0039053，从这个结论可以充分看出，运曼滤波用卡尔曼滤波模型是合理的，可靠的，可以较好的据h～运用于大坝的变形观测。表1是对某大坝位移的主要影响因素，大坝

7、D表2卡尔曼滤波值结果水位和温度，记录对其七期的观测数据，其测量的Table2ResultsofKalmanfilter数据如表1[。由于考虑到水位，时问因子对大坝变形位移影响最大，建立水位，温度因子模型，萱．：竺兰三竺三竺竺竺．五期期数一a1H女+a2T女+＆3(1)lT观测管1_kalman滤波值I其中，H为相应的水库水位，T为大坝的图1观测值与卡尔曼滤波值对比温度，为相应的变形观测值。Fig．1Comparison