检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]陕西电力科学研究院,陕西西安710054 [2]河南省周口水文与水资源勘测局,河南周口466000
出 处:《大坝与安全》2010年第3期30-34,共5页Dam & Safety
基 金:华东电网有限公司科技项目NO:T0501
摘 要:已有的坝基水平位移监测模型只能利用一个关键监测点的监测数据,而关键点的选取往往具有人为性;直接利用多个监测点的监测信息,往往会出现各个监测点采集数据存在不一致的现象。为消除这类现象,且充分利用多点监测信息,采用基于Kalman滤波融合方法,分别根据集中式和有无反馈分布式融合算法进行计算,对比分析了其可行性,最后给出融合结果。将其应用于某坝8坝段坝基水平位移的分析,结论较符合规律,表明三种方法均有很高的识别精度。同时,也为水工建筑基础多点监测提供一个有效的理论方法。Existed monitoring models of dam foundation horizontal displacement adopt only one key monitoring point'sdata,while the choice of the key point is subjective.Traditional multi-sensors method is inclined to result in inconsistency between different monitoring points.Kalman filter fusion algorithm is adopted to eliminate the inconsistency and make full use of the multi-point monitoring information.Fusion algorithm calculation is according to centralized method and distributed method with and without feedback separately.Then,fusion result is presented,and feasibility is comparatively analyzed.Further,an example simulation is given in order to illustrate the effectiveness of the method in application.Meanwhile,an effective theoretical method is provided for the multi-point monitoring for the hydraulic structure foundation as well.
关 键 词:数据融合 Kalman滤波算法 坝基水平位移 综合信息提取
分 类 号:TV698.1[水利工程—水利水电工程]
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