【摘要】：科學(xué)合理評估是高速鐵路沉降變形監(jiān)測的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。由于觀測環(huán)境和儀器設(shè)備等因素的影響,變形監(jiān)測數(shù)據(jù)中不可避免含有大量的隨機誤差,使高鐵隧道沉降變形曲線呈現(xiàn)"小量級,大波動"的現(xiàn)象。以某高鐵隧道沉降變形監(jiān)測數(shù)據(jù)為例,提出一種改進(jìn)的閾值處理方法在小波分析中的應(yīng)用,以改善傳統(tǒng)閾值法中存在的不連續(xù)性及過渡平滑問題。并分別采用Kalman濾波、小波分析方法對監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪處理,然后用去噪前后的數(shù)據(jù)進(jìn)行沉降變形評估分析。通過實例分析表明:基于改進(jìn)后的小波分析的沉降變形評估的相關(guān)系數(shù)和可靠性較Kalman濾波方法與傳統(tǒng)方法高,沉降變形曲線更平滑,沉降趨勢更明顯,具有更好的應(yīng)用價值。
[Abstract]:Scientific and reasonable evaluation is the key link of settlement and deformation monitoring of high-speed railway. Due to the influence of observation environment and instruments and equipment, there are inevitably a large number of random errors in the deformation monitoring data, which makes the settlement deformation curve of high-speed rail tunnel show a phenomenon of "small order of magnitude and great fluctuation". Taking the settlement deformation monitoring data of a high-speed railway tunnel as an example, an improved threshold processing method is proposed to improve the discontinuity and transition smoothing problems existing in the traditional threshold method. Kalman filtering and wavelet analysis are used to Denoise the monitoring data, and then the settlement deformation is evaluated and analyzed with the data before and after denoising. The example analysis shows that the correlation coefficient and reliability of settlement deformation evaluation based on improved wavelet analysis are higher than those of Kalman filtering method and traditional method, the settlement deformation curve is smoother and the settlement trend is more obvious, so it has better application value.
【作者單位】： 廣西空間信息與測繪重點實驗室;桂林理工大學(xué)測繪地理信息學(xué)院;廣西礦冶與環(huán)境科學(xué)實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(41071294) 廣西空間信息與測繪重點實驗室資助課題(桂科能1207115-06,1103108-02) 研究生教育創(chuàng)新計劃項目(YCSZ2012083) 大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計劃項目(2012CHCX001,201210596003) 廣西礦冶與環(huán)境科學(xué)實驗中心項目(KH2012ZD004) 廣西“八桂學(xué)者”崗位專項經(jīng)費項目
【分類號】：U456.3

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前3條

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【二級參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：2510540