基于惯性技术的地表变形监测方法研究

摘要

矿产资源的开采和利用是一把双刃剑，给我们带来物质财富的同时，也一定程度上破坏着我们赖以生存与发展的自然环境，造成以地表沉陷为代表的地质灾害。因此，为确保矿区的可持续发展，必须采用先进的技术来监测和控制由沉陷变形所引起的地表破坏。
　　为了能找出地表的沉陷规律和趋势，并对其变形进行实时有效的监测，从而确定整个地表移动区域的下沉情况。本文选取多个惯性测量器件，设计分布监测网路，构造测量系统，并布设光纤作为辅助测量。这样得到的结果更为全面、直观，可为预计参数的求定和地形移动情况的分析提供大量的数据。
　　地面沉降所造成的地表变形，由于自身条件的特殊性，沉降量小，变形速率缓慢，这种微弱的地形变形信号，不能直接通过解算姿态角的方式来确定变形程度，文中提出一种惯性测量参数的多维时间序列分段模式的间接变形监测方法。
　　惯性测量系统采集的数据具有高维、复杂、动态以及高噪声等时间序列的特性，首先利用小波与小波变换理论进行数据信号的去噪处理，然后建立其相应的时间序列模型，并采用Kalman滤波算法对建立的模型进行优化，最后将滤波优化后的数据进行时间序列的分段，第一段作为初始无变形量的标准段，计算以后每一段与原始标准段两个序列之间的相似匹配度来预测变形体的变形趋势。利用实测的数据序列进行仿真实验，结果表明：本文所介绍的变形监测方法是正确有效的，可以应用到变形预测实际当中。

目录

封面

声明

致谢

中文摘要

英文摘要

目录

1绪论

1.1论文研究的背景及意义

1.2 变形监测技术的国内外研究现状

1.3 论文的主要研究内容及安排

2 MIMU监测系统整体设计

2.1 MIMU系统数据测量部件

2.2 MIMU系统数据采集部件

2.3 MIMU 系统性能指标

2.4 MIMU系统整体设计

2.5 MIMU变形监测点布设

2.6小结

3 MIMU数据预处理

3.1 MIMU器件误差分析

3.2 MIMU数据的时频分析

3.3小波变换信号去噪

3.4小波阈值去噪及其改进

3.5小波去噪实验

3.6小结

4 MIMU数据处理

4.1时间序列的相关概念

4.2时间序列的数字特征

4.3常用的时间序列模型

4.4时间序列相关性

4.5时间序列模型识别和参数估计

4.6 时间序列数据优化

4.7小结

5 MIMU数据分段预测

5.1 时间序列分段模式

5.2分段多项式模式参数估计

5.3时间序列相似度

5.4分段变形实例分析

5.5 小结

6 总结与展望

参考文献

作者简历

学位论文数据集