自适应卡尔曼滤波在大坝形变预报中的应用分析

摘要

卡尔曼滤波融合了状态模型和观测模型的信息,具有良好的估计和预报性能,能够较好地描述大坝动态形变的过程.在实际应用中,由于状态噪声和量测噪声无法精确给出,标准卡尔曼滤波的最优性受到破坏.现利用新息约束不断地调整卡尔曼滤波中的过程噪声和测量噪声,使其动态地自适应于真实情况.通过两组大坝实测数据处理,表明自适应卡尔曼滤波能够很好地改善随机模型不准确和形变突变影响下的预报精度,其预报精度优于标准卡尔曼滤波.