【摘要】：边坡形变监测是边坡安全监控中的重要内容,对边坡形变的监测资料进行及时、合理、有效的分析,获取边坡变形规律和安全状况是边坡形变监测的重要工作之一,为判断边坡的安全状况和稳定性提供科学依据。本文结合小湾电站高边坡GPS变形监测系统监测的具体情况,主要研究了以下内容: 1.测数据中存在的粗差会影响变形监控模型的建模精度,本文研究了未确知滤波和小波变换两种方法进行粗差的探测,并且结合两种方法的优点,研究了综合粗差探测方法。 2.小湾高边坡灰色监控模型实际建模中对几种常用灰色模型进行深入研究,得出采用不断加入新观测量的等维新息动态预测模型是最佳的建模方法。 3.研究了差分时间序列模型和多项式拟合时间序列模型,根据边坡监测数据分别进行建模分析。结合上述两种模型在高边坡安全监控应用中的不足,提出了一种平滑等维新息灰色—时间序列组合模型,该模型相比单纯使用灰色模型或时间序列模型明显提高了预测的精度。 4.研究了卡尔曼滤波在小湾边坡变形监测系统中的应用,对边坡变形监测数据进行卡尔曼滤波,获取边坡形变监测点位移状态向量,并对未来边坡监测点位移状态进行预测。考虑卡尔曼滤波可能产生的发散现象,研究了两种自适应滤波,并结合实例对两种滤波进行了比较分析。 5.对上述多种模型进行了详细深入的分析,研究和探讨了适合于高边坡的安全监控模型,为小湾高边坡的安全监控提供了有实用价值的处理方法。 6.研究了分形理论在边坡监测位移状态稳定性中的应用。通过计算边坡监测点的关联维数和Kolmogorov熵对边坡进行稳定性评价。 【关键词】：边坡稳定性 粗差探测 变形监测 灰色模型 时间序列 卡尔曼滤波 分形理论 小波分析 未确知滤波
【学位授予单位】：河海大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2006
【分类号】：P642.22
【DOI】：CNKI:CDMD:2.2006.077330
【目录】：

• 第一章 概述8-15
• 1.1 本课题研究的目的及意义8-9
• 1.2 边坡监控和稳定性评价方法的研究现状9-13
• 1.3 本文研究的主要内容13-15
• 第二章 数据预处理的研究15-33
• 2.1 误差概述15-16
• 2.2 小波分析粗差探测方法的研究16-23
• 2.3 未确知滤波探测粗差方法的研究23-29
• 2.4 粗差综合探测方法的研究29-32
• 2.5 本章小结32-33
• 第三章 几种边坡变形监控模型的研究33-67
• 3.1 边坡形变的动态灰色模型研究33-43
• 3.2 时间序列分析及动态灰序模型43-54
• 3.3 自适应Kalman滤波方法在边坡安全监控中的应用54-65
• 3.4 本章小结65-67
• 第四章 分形理论边坡稳定性评价方法的研究67-78
• 4.1 分形理论原理67-72
• 4.2 分维计算在边坡监测中的应用72-75
• 4.3 边坡变形监测稳定性的分析75-77
• 4.4 本章小结77-78
• 第五章 总结与展望78-80
• 5.1 总结78
• 5.2 展望78-80
• 主要参考文献80-85
• 致谢85-86
• 附件 小湾高边坡变形监测点布置图86-87
• 附录87