学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

大型建筑物实时形变监测系统理论及应用研究

作　者: 包欢
导　师: 孙付平
学　校: 解放军信息工程大学
专　业: 测绘科学与技术
关键词: 形变监测系统自动测量粗差探测神经网络极坐标实时差分灰关联模型 Sigma点卡尔曼滤波
分类号: TU196.1
类　型: 博士论文
年　份: 2009年
下　载: 391次
引　用: 1次
阅　读: 论文下载

内容摘要

随着社会经济的发展,我国建筑业得到迅猛发展,各种高、大、特、新的建筑物不断涌现。众所周知,建筑物从施工开始起,就会由于自然和人为的因素产生各种变形。了解变形状况,分析形变原因,预报未来变形,对于预防事故,保证建筑物正常使用是非常重要的。随着人们对建筑物形变监测重要性认识的不断深入,以及国家相关法律法规的实施,建筑物的形变监测已越来越广泛地应用于实际工程中,开发大型建筑物形变监测系统也越发显得重要。本文针对大型建筑物形变监测中的热点和难点问题进行了研究,主要研究内容和创新点如下:1.介绍了建筑物形变监测系统的研究意义和现状,研究了监测系统的总体方案设计、系统的软硬件平台以及系统的通讯及远程控制方法,并阐述了TPS数据采集器关键部件与其功能,对系统的通讯及控制系统也进行了详细的分类,并指出了各自的优缺点与适用环境。2.分析了测量误差的来源、分类和处理方法,综合讨论了对监测数据进行预处理以保证数据可靠性的意义。3.对目前粗差处理的理论和方法进行了系统的分类总结,对常用的几种粗差探测方法进行分析比较,得出一些有益的结论。并对关联分析法探测粗差提出了一种简单的多项式模型,实例表明,该方法简单易行,检验结果的可靠性高。4.应用过程突变理论建立了监测数据的动态检验模型,具有计算量小,速度快的特点,在监测点较多的监测项目中十分有效。在实际应用中,结合关联分析检验法,可以有效地解决自动化监测系统对监测数据真实性的识别问题,从而提高了自动化监测系统的实用性。5.详细讨论了人工神经网络的基本原理和建立监控模型的具体方法,对BP神经网络存在的问题进行了分析讨论,并引入了采用非线性规则化函数对原始数据序列进行预处理以及记忆初始权值、阈值的方法,大大提高了BP模型的收敛速度,并防止了模型陷入局部极小值,提高了模型拟合的精度。6.分析了系统误差产生的原因,介绍了系统误差的常用的几种检验方法,指出了各种检验方法的优点与其不适用性。7.针对极坐标测量中存在的系统误差,提出了多重实时差分的测量方案,对该方法的精度进行了理论分析,推导了3维坐标的中误差公式。分析了球气差系数的内涵,表明其主要是由大气垂直折光系数决定的。8.介绍了灰色系统理论中的GM(1,N)灰关联模型,并提出了应用灰色关联度来选择显著自变量,以提高模型拟合度的改进方法,并给出了改进的灰关联模型的解算流程。9.研究并建立了各观测方向折光系数的灰关联模型,根据灰关联模型快速求解所观测方向的折光系数,对观测的高差进行实时改正,在较大程度上有效地减弱了折光的影响。据此,首次提出了改进的极坐标实时差分测量方案,实际试验结果表明,该方案对大气垂直折光的改正效果较好,实际使用也较为方便,有效地提高了单向三角高程的测量精度。10.对经典卡尔曼滤波与扩展卡尔曼滤波(EKF)的算法模型与求解步骤进行了分析研究,讨论了各自的优缺点与适用范围。11.在建筑物形变监测领域首次引入了Sigma点卡尔曼滤波(SPKF)方法。在介绍Sigma点变换算法及分析其精度的基础上,详细推导了SPKF算法流程,并且通过实例说明了SPKF较之EKF方法的优点:不需要计算雅可比矩阵,提高了计算的效率,预报精度较高,性能更为稳定,不易造成滤波发散。12.首次提出了神经网络SPKF方法,并将其应用于建筑物形变监控这一非线性系统的建模预报中。这种方法解决了BP神经网络训练时间长,对初值依赖大、容易陷入局部极值的缺限,也将神经网络具有逼近任意连续函数和非线性映射能力的优点通过SPKF得以顺利实现。算例结果证明了这一思路和方法的可行性和有效性。13.通过作者近几年完成的几个有代表性监测项目的介绍,说明了形变监测系统理论在实际中的应用情况。首次全面分析了监测房玻璃折射对观测方向及观测距离的影响,对监测方案的设计具有指导意义。对于建筑物规模较大,监测区域较广的情况,首次设计了多测站实时形变监测系统,开发了相应的软件与数据库系统。14.对于特殊监测条件比如地铁,组建了多测站组成的监测网络系统,并提出了实时动态基准对向导线测量的创新方法,有效地解决了监测中的车挡目标、大气湍流、地基振动、多目标干扰等问题,填补了国内地铁结构变形监测领域的空白。通过实际应用表明,监测精度达到了项目要求。

全文目录

摘要  6-8
Abstract  8-11
第一章绪论  11-20
  1.1 研究背景  11-12
  1.2 论文的目的和意义  12-14
  1.3 国内外的研究现状  14-18
    1.3.1 监测仪器与监测技术  14-16
    1.3.2 建筑物形变监测系统  16-18
  1.4 论文的主要研究内容与安排  18-19
  1.5 本章小结  19-20
第二章监测系统总体方案设计  20-38
  2.1 监测系统的总体结构  20-23
    2.1.1 监测系统的设计原则  20-22
    2.1.2 监测系统的总体结构与功能概述  22-23
  2.2 监测系统的软硬件平台  23-28
    2.2.1 监测系统的硬件平台设计原则  23-24
    2.2.2 监测系统硬件平台的组成  24
    2.2.3 TPS数据采集器关键部件ATR功能介绍  24-27
    2.2.4 监测系统的软件平台  27-28
  2.3 监测系统的通讯及远程控制子系统  28-37
    2.3.1 采用RS232 串口的有线短距离通讯方式  28-31
    2.3.2 采用光电隔离模块的长距离通讯方式  31
    2.3.3 采用光纤的长距离通讯方式  31-33
    2.3.4 采用数传电台进行的无线通讯方式  33-36
    2.3.5 采用GPRS进行的无线通讯方式  36-37
  2.4 本章小结  37-38
第三章监测数据的预处理  38-55
  3.1 引言  38
  3.2 误差的分类与检验模型  38-42
    3.2.1 误差分类  38
    3.2.2 常见的粗差检验方法  38-41
    3.2.3 应用举例  41-42
  3.3 基于过程突变理论的粗差检验  42-45
    3.3.1 过程突变模型  42-43
    3.3.2 粗差的检测  43-45
    3.3.3 应用举例  45
  3.4 基于人工神经网络的粗差检验  45-53
    3.4.1 BP算法的神经网络模型  46-50
    3.4.2 BP算法存在的一些问题  50
    3.4.3 BP算法的改进  50-52
    3.4.4 应用举例  52-53
  3.5 本章小结  53-55
第四章极坐标多重实时差分相关技术研究  55-77
  4.1 引言  55-56
  4.2 系统误差整体检验的传统方法  56-61
    4.2.1 假设检验法  56-57
    4.2.2 均方连差检验法  57-58
    4.2.3 附加系统误差参数法  58-59
    4.2.4 选权迭代法  59
    4.2.5 半参数模型检验法  59-61
  4.3 极坐标多重实时差分技术  61-69
    4.3.1 多重实时差分测量方案  62-64
    4.3.2 理论精度分析  64-68
    4.3.3 应用举例  68-69
  4.4 改进的极坐标实时差分测量方案  69-76
    4.4.1 球气差系数C 的分析  69-70
    4.4.2 GM（1，N）灰关联模型  70-72
    4.4.3 改进的GM（1，N）灰关联模型计算流程  72-73
    4.4.4 应用举例  73-76
  4.5 本章小结  76-77
第五章神经网络SPKF在监测预报中的应用  77-103
  5.1 引言  77-78
  5.2 线性离散系统的卡尔曼滤波模型  78-80
  5.3 非线性离散系统的扩展卡尔曼滤波（EKF）  80-84
    5.3.1 非线性离散系统  80-81
    5.3.2 最优递推估计与扩展卡尔曼滤波  81-84
    5.3.3 扩展卡尔曼滤波存在的问题  84
  5.4 Sigma点卡尔曼滤波（SPKF）方法  84-97
    5.4.1 Sigma点变换算法  85-86
    5.4.2 Sigma点变换算法的精度分析  86-92
    5.4.3 SPKF模型算法  92-94
    5.4.4 SPKF算法与EKF算法的比较  94-97
  5.5 神经网络SPKF及其应用  97-102
    5.5.1 问题的提出  97-98
    5.5.2 神经网络SPKF基本原理  98-99
    5.5.3 应用举例  99-102
  5.6 本章小结  102-103
第六章监测系统在建筑物形变监测中的应用  103-130
  6.1 引言  103
  6.2 单测站系统在大坝外部变形监测中的应用  103-116
    6.2.1 概述  103-104
    6.2.2 监测系统的技术要求与组成  104-108
    6.2.3 监测房玻璃折射对观测值的影响  108-111
    6.2.4 基准控制网测量  111-114
    6.2.5 观测点分布与分组情况  114-115
    6.2.6 监测方案与精度分析  115-116
  6.3 多测站系统在大坝外部变形监测中的应用  116-121
    6.3.1 概述  116-117
    6.3.2 监测方案  117-118
    6.3.3 监测系统基本组成  118-119
    6.3.4 自动监测软件ADMS-Pro  119-120
    6.3.5 监测系统运行数据分析  120-121
  6.4 多测站系统在地铁结构变形监测中的应用  121-128
    6.4.1 概述  121
    6.4.2 监测区域介绍  121-124
    6.4.3 监测系统构成及设备安装  124-126
    6.4.4 监测系统软件  126-128
    6.4.5 监测系统运行数据分析  128
  6.5 本章小结  128-130
第七章结束语  130-134
  7.1 研究的主要内容  130-131
  7.2 主要创新点  131-132
  7.3 展望  132-134
参考文献  134-145
作者简历攻读博士学位期间完成的主要工作  145-148
致谢  148

大型建筑物实时形变监测系统理论及应用研究

内容摘要

全文目录

相似论文