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桥面变形监测的多尺度分析与建立模型
引用本文:汤同旭.桥面变形监测的多尺度分析与建立模型[J].导航定位于授时,2022(3):114-124.
作者姓名:汤同旭
作者单位:上海市测绘院,上海 200333
摘    要:对于利用 GNSS测量技术获取的桥面监测数据,研究如何对其进行准确而有效的处理与 分析,获取桥梁的运营状态,对桥梁的养护与安全运营具有重要意义。从对桥面 GNSS监测数据 的处理与分析方法研究出发,利用 EMD 方法结合频谱分析,得到 EMD 后的IMF 分量的频域范 围,有效地分离出含有振动信息的变形量、趋势分量和高频噪声分量。结合 SSA、EMD 两种信号 处理方法的优点,提出了一种新的 EMD-SSA 耦合模型,将经SSA 去噪后的高频IMF分量与低频 IMF分量和残余项进行重构。对新的信号处理模型通过仿真信号和桥面监测信号进行验证,试验 结果表明,新模型的处理效果较单独的 EMD、SSA 方法的处理效果有了显著提升。与 EMD、SSA 方法相比,利用新方法处理信号后信噪比与相关系数增加,偏差减小,验证了新方法的可行性与有 效性。

关 键 词:全球导航卫星系统  变形监测  奇异谱分析  周期特征  趋势特征  经验模态分解

Muiti-scale Analsis and Modeling of Bridge Deck Deformation Monitoring
TANGTong-xu.Muiti-scale Analsis and Modeling of Bridge Deck Deformation Monitoring[J].Navigation Positioning & Timing,2022(3):114-124.
Authors:TANGTong-xu
Institution:ShanghaiSurveyingandMappingInstitute,Shanghai200333,Chin
Abstract:Forthemaintenanceandsafeoperationofthebridge,itisofgreatsignificancetostudy howtoconductaccurateandeffectiveprocessingandanalysisthebridgedeckmonitoringdataob- tainedbyusingGNSS(GlobalNavigationSatelliteSystem)measurementtechnologyandobtainthe operationstatusofthebridge.Thispaperstartsfromthemethodofprocessingandanalysisofthe bridgedeckGNSSmonitoringdata,thefrequencydomainofIMF(IntrinsicModeFunction)com- ponentsafterEMD(EmpiricalModeDecomposition)isobtained,andthedeformation,trendand highfrequencynoisecomponentsofthevibrationinformationareeffectivelyseparated. Basedon theadvantagesofSSA(SingularSpectrum Analysis)andEMDsignalprocessingmethods,anew EMD-SSAcouplingmodelisproposedbyreconstructingthehighfrequencyIMFcomponent,the low-frequencyIMFcomponentandtheresidualitemsafterSSAdenoising. Theexperimentalre- sultsshowthatthenewsignalprocessingmodelismoreeffectivethanEMDandSSA methodin analyzingthesimulationsignalsandbridgedeck monitoringsignals. Compared withEMDand SSA,theproposedmethodshowsthatthesignal-to-noiseratioandcorrelationcoefficientincrease andthedeviationreducesaftersignalprocessing,whichverifiesthefeasibilityandeffectivenessof theproposedmethod.
Keywords:GNSS  Deformationmonitoring  SSA  Spectralcharacteristics  Tendencycharacteris- tics  
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