隧道监控量测数据的小波去噪技术探讨

隧道监控量测过程中的数据含有误差和施工扰动,位移曲线出现异常点,不利于位移趋势的判别。运用小波变换和去噪技术,将吉怀高速的关冲隧道的拱顶下沉观测值作为样本,运用Daubech ies小波和Heursure软阈值进行消噪,结果表明可以有效的消除大部分施工扰动造成的异常,并可根据异常点和位移趋势了解噪声的产生原因。     

隧道施工中监控量测技术探讨

本文针对诸永高速前坑隧道施工现场的实际情况,就公路隧道施工中有关监控与量测的基本原理、主要任务、主要内容及方案设计和监测方法等进行了探讨和论述,提出了若干有益的想法和建议,可用于相关地下工程施工参考.     

公路隧道监控量测数据管理系统的开发

论述了开发公路隧道监控量测数据管理系统的原理，介绍了系统的功能和数据结构设计，该系统在公路隧道的围岩稳定性分析方面有着重要的作用。     

隧道监控量测相关标准

针对规范中隧道监控量测的量测频率、数据处理及险情预报标准中不完善之处进行分析,并提出改进和完善的方法。结果表明：在考虑开挖时间、开挖条件和量测数据等因素的情况下,采用综合判定量测频率的标准及动态计算量测频率的方法更为合理。进行数据处理时,双曲函数回归法适用于塑性围岩,指数函数回归法适用于脆性围岩。险情预报的标准确定与多种因素有关,要综合分析各种影响因素,并结合经验最后给定。     

长基岭隧道施工监控量测技术

广乐高速公路T10标段长基岭隧道为特长隧道,是广乐高速的控制性工程。隧道地层复杂、断层发育,开挖埋深浅、跨度大,采用的支护措施和结构形式复杂多样,施工中各种工法转换复杂。为保证隧道施工安全、顺利进行,在施工过程中采用了全过程监控量测技术,保证了工程质量、施工安全及周围环境的安全。     

金凤隧道监控量测技术及数据分析

以金凤隧道为例介绍了隧道监控量测的目的和意义、内容和方法,并对监测数据进行了分析。结果表明隧道在开挖期间围岩周边收敛、拱顶沉降、钢支撑内力、围岩位移等监测指标随时间的变化规律基本一致,都经历了加速、稳定、再次加速、最终稳定四个阶段,稳定值均在规范要求的范围内,说明隧道初期支护合理,可安全进行二衬施工。     

阳宗隧道监控量测与围岩稳定分析

本文介绍了阳宗隧道现场监控量测方法，对施工中的围岩稳定性进行了分析，表明应用公路隧道现场监控量测成果，能够用于指导公路隧道现场施工。     

雷公山隧道施工监控量测

围岩监控量测是新奥法隧道施工中的一个重要组成部分,它是通过对隧道施工中围岩的变化进行量测,并对围岩力学动态和支护结构工作状态的量测数据进行计算处理.以深圳市坪西一级公路雷公山隧道施工的监控量测实施情况,系统地说明了量测计划的编制、实施及对测得数据的处理方法,论述了量测对雷公山隧道的指导意义.     

天台隧道监控量测的实施

天台隧道为市区建设隧道，围岩地质条件差，山体覆盖层薄，且洞顶上方有高层住宅楼，施工难度大。各项监控量测工作贯穿整个工程建设的始终，以监控量数据指导施工，为隧道安全顺利建成起到了作用。本仅例举某一部位、某一区域时间内的量测数据说明量测过程。     

基于改进小波分解的机载位置数据降噪处理

机载经度、纬度、高度数据的精度,对保证飞机定位的精确性和飞行安全性有着重要意义.结合小波分解和经验模态分解(EMD)2种方法的优点,在小波分解的基础上,提出1种基于 EMD 的小波分解降噪方法.利用 EMD 对机载位置数据进行分解,并对高频分量用小波分解方法进行降噪处理,降噪后高频分量再结合低频分量进行重构得到降噪后的数据.以西安到长春某航班巡航阶段的机载高度数据序列为例,进行了仿真验证.结果表明,改进小波分解降噪方法与传统的小波分解降噪方法相比,信噪比提高了0.649,均方根误差减小了0.6969,消噪效果更加明显.改进的小波分解方法在处理机载位置数据方面有着较明显的优点,可获得更精确的飞机三维数据.      

基于实时小波去噪方法的EPS电流跟踪控制

为实现对电动助力转向系统(EPS)助力电机电流的准确跟踪控制,以纯电动大客车EPS为研究对象,结合模糊自适应整定PID和实时小波去噪方法,设计了基于实时小波去噪算法的新型模糊自适应整定PID助力电机电流跟踪控制器.仿真试验表明:这种新型控制器能够实现助力电机输出电流对目标电流的准确跟踪,提高了系统的抗干扰能力和鲁棒性;同时有效地抑制电流信号中的噪声,能减小直流电机的转矩波动和转向盘抖动,改善驾驶员手感.     

基于小波变换的汽车振动信号去噪分析

从小波变换的理论背景出发,介绍了利用小波变换对信号进行分解的原理。并针对汽车振动信号的非平稳性特点,对驾驶员座椅振动信号用dB4小波进行了多分辨分析和小波包分析,并运用Matlab中的WaveletToolbox对其进行去噪处理,取得了明显的效果。通过与Fourier去噪的比较,可以看出小波变换在汽车振动信号去噪中有着Fourier分析无可比拟的优点。     

基于小波分析的大跨径桥梁健康监测数据预处理研究

针对小波分析方法在桥梁健康监测系统中面临的小波基函数合理选择问题,采用一周期性仿真信号作为算例,考察了在其他研究领域内广泛用来进行信号去噪的Haar、Db、Sym、Coif、Bior、Rbio、Dmey等7种小波基函数,选取出去噪效果最显著的Bb8小波基函数.依托已建立的江阴大桥健康监测系统,对具有明显周期性的塔顶GPS的竖向数据进行去噪计算,并将计算结果与采用低通滤波进行去噪的结果进行比较分析.结果表明:由于小波方法采用了比低通滤波方法更为细致的处理方法,其去噪效果比低通滤波方法更有效.     

隧道监控量测的数据回归分析探讨

监控量测是掌握隧道施工中围岩动态变化过程的手段,通过对监控数据的回归分析可以预测围岩的最终位移等,进而有效地指导隧道设计与施工。讨论可以作为回归函数的类型,把函数U=A-Bln（1/t＋C）作为回归分析函数,从理论上分析是合理的,工程实例证明也是有效的。提出选择回归分析函数的原则。通过改变常数C使拟合残差平方和更小,从而使回归效果更加符合实际,对隧道施工监控量测数据分析具有一定的指导意义。     

基于小波去噪和神经网络的滑坡变形组合预测研究

基于滑坡的变形监测数据,首先探讨了小波去噪过程中各参数对去噪效果的影响规律,选取最优的小波去噪数据作为趋势项序列和误差项序列的分解依据,再利用BP神经网络和RBF神经网络对两序列进行预测,并与传统预测进行对比分析,最后对组合预测的效果进行探讨研究。结果表明:在滑坡变形数据的去噪过程中,以采用sym 4小波函数、固定式阈值、硬阈值选取阈值和7层小波分解时的去噪效果最好,并由后期预测结果可知其分项预测的效果要优于传统单项预测的效果,且线性组合预测对误差精度的提高有限,而非线性组合预测对误差精度的提高较大。通过上述研究,为滑坡的变形组合预测研究提供了一种良好的方法。     

施工监控中桥墩位移变形量的小波去噪提取法研究

在桥梁施工监控中,桥墩的位移变形信号相对于其他信号来说,强度是很弱的,位移变形量很容易淹没在噪声中.如何从桥墩位移观测数据中提取所需要的位移变形量,是对桥墩位移变形分析的首要步骤.由于小波分析具有时频局部化和多分辨分析的能力,利用变形信号低频性和噪声信号的高频性的特点.借助于小波分析和Matlab语言.对不同频率成分进行分离,消除观测噪声,最终达到了提取桥墩位移变形量的目的.     

基于小波降噪与最小二乘支持向量机的公路软基沉降预测模型

根据沉降数据的特性,以最小二乘支持向量机为核心技术构建预测模型,提出了一种路基沉降预测的新方法。由于测量误差不可避免,沉降数据通常含有噪声,不宜直接进行拟合,因此首先采用小波分析的方法对原始沉降数据进行降噪预处理,然后馈送到最小二乘支持向量机完成沉降预测。最后用某高速公路实测数据进行了实例分析,并与BP神经网络预测结果进行了对比,计算结果表明,小波分析结合支持向量机的模型有较好的预测精度,将该模型应用于公路软基沉降预测是可行的和值得研究的。