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基于小波變換和ARIMA模型的橋梁健康監(jiān)測數(shù)據(jù)分析

發(fā)布時間:2018-05-01 11:12

  本文選題:健康監(jiān)測 + 小波變換; 參考:《中外公路》2015年01期


【摘要】:為了對橋梁健康監(jiān)測系統(tǒng)采集的海量數(shù)據(jù)進行深入挖掘,使其在結(jié)構(gòu)評估中效用最大化,將監(jiān)測數(shù)據(jù)視為一維信號,以小波變換、時間序列分析為工具,對某四跨連續(xù)剛構(gòu)橋撓度監(jiān)測數(shù)據(jù)進行了分析,研究探討了該方法對于監(jiān)測數(shù)據(jù)分析的適用性。對于監(jiān)測數(shù)據(jù)進行離散小波變換,根據(jù)小波變換系數(shù)分析得出了結(jié)構(gòu)監(jiān)測數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢,同時可過濾掉數(shù)據(jù)信號中已缺失細節(jié)信息的系數(shù),重構(gòu)信號,對該重構(gòu)信號進行時間序列分析,采用最小二乘法進行參數(shù)估計,建立了重構(gòu)信號的ARIMA預(yù)測模型,成功對某大橋某時刻后未來一定時間的撓度進行了預(yù)測。研究結(jié)果可以預(yù)測橋梁結(jié)構(gòu)在未來某周期內(nèi)的運營狀態(tài)信息,對于結(jié)構(gòu)運營狀態(tài)監(jiān)測預(yù)警有積極的意義。
[Abstract]:In order to mine the massive data collected by the bridge health monitoring system in order to maximize its utility in the structural evaluation, the monitoring data is regarded as one dimensional signal, and wavelet transform and time series analysis are used as tools. The deflection monitoring data of a four-span continuous rigid frame bridge are analyzed, and the applicability of this method to the monitoring data analysis is studied. For the discrete wavelet transform of monitoring data, the development trend of structural monitoring data is obtained according to wavelet transform coefficient analysis. At the same time, the coefficients of missing detail information in the data signal can be filtered out, and the signal can be reconstructed. The reconstruction signal is analyzed by time series, the parameters are estimated by least square method, and the ARIMA prediction model of reconstructed signal is established. The deflection of a certain time after a certain time is successfully predicted. The results of the study can predict the operation state information of bridge structure in a certain period in the future, and have a positive significance for the monitoring and warning of structure operation state.
【作者單位】: 中交瑞通路橋養(yǎng)護科技有限公司;長安大學(xué)公路學(xué)院;
【分類號】:U446

【參考文獻】

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