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基坑位移监测中带有未知参数的滤波算法

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成果类型:
期刊论文
作者:
唐争气;宋迎春;邹勃
通讯作者:
Song, Ying-Chun
作者机构:
[唐争气; 宋迎春; 邹勃] School of Geosciences and Info-Physics, Central South Univ, Changsha, Hunan, China
[唐争气] School of Municipal and Surveying Engineering, Hunan City Univ, Yiyang, Hunan, China
通讯机构:
School of Geosciences and Info-Physics, Central South Univ, Changsha, Hunan, China
语种:
中文
关键词:
基坑;变形监测;未知参数;卡尔曼滤波;残差
关键词(英文):
Deformation;Excavation;Information filtering;Kalman filters;Slip forming;Deformation monitoring;Deformation parameter;Filtering algorithm;Geometric observation;Kalman-filtering;Residual error;State parameter estimation;Unknown parameter;Parameter estimation
期刊:
湖南大学学报(自然科学版)
ISSN:
1674-2974
年:
2015
卷:
42
期:
7
页码:
108-113
基金类别:
国家自然科学基金资助项目(41474008); 湖南省教育厅青年课题(12B022)~~;
机构署名:
本校为其他机构
院系归属:
市政与测绘工程学院
摘要:
在基坑边坡的动态监测中,为了控制几何观测异常对形变参数估计的影响,把基坑边坡的力学信息看成是一个未知信息,建立了带有未知参数的滤波模型,并在固定的观测窗口中,把未知参数看成是一个不变的量,利用观测残差和状态预测残差来拟合它,并对滤波结果同时进行修正,得到了一个带有未知参数的滤波算法.实例说明,利用先验的几何、物理信息进行变形监测,能有效地提高状态参数估计可靠性.
摘要(英文):
In order to control the influence on deformation parameter estimation in Excavation Deformation Monitoring when geometric observations are anomalous, mechanic information about excavation slope is considered to be unknown information, and a filtering model with unknown parameter is given. In the fixed observation window, unknown parameters do not change with time, which can be fitted with the prediction of observation residuals and residuals. At the same time, algorithm improves the reliability of the state estimations. In a real example, by us...

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