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基于卡尔曼滤波方法的高边坡变形分析与预测
  • ISSN号:1671-3893
  • 期刊名称:水电自动化与大坝监测
  • 时间:0
  • 页码:48-50
  • 语言:中文
  • 分类:TV698.1[水利工程—水利水电工程]
  • 作者机构:[1]河海大学卫星空间信息应用研究所,江苏省南京市210098
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(50579013);国家自然科学基金重点项目(50539110).
  • 相关项目:岩石高边坡失稳的大型滑坡预警和防治
中文摘要:

针对边坡变形的特点,将监测点位移速率看做一阶马尔科夫过程建立边坡运动方程。利用卡尔曼滤波方法对边坡上监测点进行变形分析,估计出各个监测点的状态参数,从而更全面地反映边坡的运动状态。结合小湾水电站2号山梁高边坡变形监测数据进行滤波处理,所得到的结果表明,经过卡尔曼滤波后位移量的估计精度有了明显的提高,能够准确地反映边坡监测点的位移变化情况。

英文摘要:

For a slope movement equation, the displacement rate of monitoring points is considered as a first--order Gauss-- Markov process. A Kalman filter is used to estimate the error states of slope movement since it is an optimal state estimation process. And the slope dynamic model and observation model are established to estimate the slope displacement and displacement rate using the Kalman filter. The GPS experimental data are collected from the monitoring for the steep slope movement of the Xiaowan Hydropower Station. The results show that the performance of the system is excellent and the measurement accuracy is improved greatly by using the Kalman filter.

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期刊信息
  • 《水电自动化与大坝监测》
  • 主管单位:国家电网公司
  • 主办单位:国家电力自动化研究院
  • 主编:薛禹胜
  • 地址:南京市南瑞路8号
  • 邮编:210003
  • 邮箱:hadm@nari-china.com
  • 电话:025-83092055 83409559
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-3893
  • 国内统一刊号:ISSN:32-1641/TV
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 江苏省优秀期刊,1997年、1999年省期刊印刷质量二等奖和一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 被引量:3882