本發(fā)明涉及橋梁工程，更具體的說是涉及一種復(fù)雜環(huán)境下的拱橋變形監(jiān)測(cè)的gnss與加速度融合方法。

背景技術(shù)：

1、拱橋結(jié)構(gòu)多位于艱險(xiǎn)山區(qū)，橋位環(huán)境復(fù)雜，傳統(tǒng)形變監(jiān)測(cè)方法不能滿足其健康監(jiān)測(cè)需求。通常采用gnss(全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng))與加速度融合探測(cè)結(jié)構(gòu)變形，但在復(fù)雜的變形監(jiān)測(cè)環(huán)境下，gnss信號(hào)容易被植被等遮擋，干擾gnss解算精度?，F(xiàn)有融合算法主要針對(duì)大型建筑物和索支承橋梁等柔性結(jié)構(gòu)，對(duì)于剛度大變形幅值較小的拱橋來說并不能滿足監(jiān)測(cè)需求，在豎直方向上實(shí)時(shí)測(cè)量拱橋動(dòng)態(tài)精度存在局限性。

2、目前，gnss形變監(jiān)測(cè)方法是先計(jì)算監(jiān)測(cè)站坐標(biāo)形變量，再計(jì)算橋梁結(jié)構(gòu)的變形值。gnss與加速度數(shù)據(jù)融合方法主要采用卡爾曼濾波、多速率卡爾曼濾波和粒子濾波將兩種數(shù)據(jù)融合，精度在厘米級(jí)別，還達(dá)不到拱橋變形監(jiān)測(cè)需求。在現(xiàn)有技術(shù)中，還存在以下不足：

3、1.現(xiàn)有g(shù)nss變形解算方法限制了拱橋動(dòng)態(tài)變形解算精度，傳統(tǒng)解算方法引入了坐標(biāo)轉(zhuǎn)換、相位距離形變監(jiān)測(cè)模型線性化誤差等因素；

4、2.現(xiàn)有融合方法未考慮拱橋變形特性，融合方法難以計(jì)算拱橋真實(shí)形變。

5、因此，提出一種復(fù)雜環(huán)境下的拱橋變形監(jiān)測(cè)的gnss與加速度融合方法，來解決現(xiàn)有技術(shù)存在的困難，是本領(lǐng)域技術(shù)人員亟需解決的問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、有鑒于此，本發(fā)明提供了一種復(fù)雜環(huán)境下的拱橋變形監(jiān)測(cè)的gnss與加速度融合方法，用于解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的技術(shù)問題。

2、為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

3、一種復(fù)雜環(huán)境下的拱橋變形監(jiān)測(cè)的gnss與加速度融合方法，包括以下步驟：

4、s1：獲取拱橋變形監(jiān)測(cè)的加速度和gnss原始數(shù)據(jù)；

5、s2：采用正交雙星系統(tǒng)對(duì)gnss原始數(shù)據(jù)進(jìn)行拱橋豎向變形解算，得到基于gnss解算的拱橋變形數(shù)據(jù)；

6、s3：基于得到的拱橋變形數(shù)據(jù)獲取拱橋變形頻率，建立拱橋有限元模型確定拱橋動(dòng)態(tài)變形的臨界頻率；

7、s4：基于拱橋動(dòng)態(tài)變形的臨界頻率建立gnss與加速度融合方法，計(jì)算實(shí)際拱橋變形頻率，判斷實(shí)際拱橋變形頻率是否大于臨界頻率，當(dāng)實(shí)際拱橋變形頻率大于臨界頻率時(shí)，選取g型融合方法，當(dāng)實(shí)際拱橋變形頻率小于臨界頻率時(shí)，選取d型融合方法。

8、上述的方法，可選的，s2的具體內(nèi)容為：

9、s201：選取觀測(cè)天頂衛(wèi)星s⊥和水平方向衛(wèi)星s，建立基于gnss的拱橋形變解算系統(tǒng)；

10、s202：s⊥與s兩顆衛(wèi)星作差消除監(jiān)測(cè)站接收機(jī)端的誤差，監(jiān)測(cè)站接收機(jī)端作差消除衛(wèi)星端誤差；

11、s203：對(duì)拱橋上gnss采集到的載波相位數(shù)據(jù)進(jìn)行修復(fù)與處理，將未發(fā)生異常的數(shù)據(jù)在短時(shí)域窗口進(jìn)行二次多項(xiàng)式擬合：

12、s(t)＝a×(t-t0)2+b×(t-t0)+c

13、其中，s(t)為t時(shí)刻下的載波相位觀測(cè)值，t0為短時(shí)域的起點(diǎn)，a，b和c為擬合參數(shù)；

14、s204：建立關(guān)于a，b和c的系數(shù)矩陣x：

15、x＝(ata)-1(atl)

16、其中，l為未發(fā)生異常的載波相位觀測(cè)矩陣，a為時(shí)間矩陣，at為a的轉(zhuǎn)置矩陣；

17、s205：代入前m個(gè)歷元觀測(cè)值，建立關(guān)于誤差矩陣v求解方程：

18、v＝l-a×x；

19、s206：求解擬合的平均誤差σ：

20、

21、其中，vi為第i個(gè)時(shí)刻誤差矩陣；

22、s207：利用系數(shù)矩陣求解下一時(shí)刻的載波相位觀測(cè)值

23、s208：修復(fù)異常數(shù)據(jù)：

24、y'i＝y(tǒng)i-1+vi-1；

25、其中，y'i為修復(fù)后的觀測(cè)值，vi-1為前一時(shí)刻未發(fā)生異常數(shù)據(jù)的擬合誤差，yi-1為第i-1個(gè)時(shí)刻的載波相位觀測(cè)值；

26、s209：建立載波相位的雙差觀測(cè)方程：

27、

28、其中，p、q分別為參考衛(wèi)星和測(cè)量衛(wèi)星的id號(hào)，k、m分別為參考站和流動(dòng)站的id號(hào)，λ為波長(zhǎng)，為雙差載波相位觀測(cè)量，為雙差幾何距離，s為雙差模糊度距離，為雙差相位殘差值，n為隨機(jī)噪聲誤差；

29、s2010：在短時(shí)域窗口下，利用多項(xiàng)式函數(shù)計(jì)算正交雙星系統(tǒng)差分幾何距離：

30、

31、其中，an、an-1、a0為多項(xiàng)式系數(shù)，為雙差幾何距離；

32、s2011：求解相位殘差值r(t)：

33、

34、s2012：通過相位與坐標(biāo)的關(guān)系求得每一時(shí)刻基于gnss解算的拱橋變形數(shù)據(jù)。

35、上述的方法，可選的，s3的具體內(nèi)容為：建立監(jiān)測(cè)拱橋的有限元模型，提取拱橋基頻，作為拱橋動(dòng)態(tài)變形的臨界頻率。

36、上述的方法，可選的，s4中g(shù)型融合方法的具體內(nèi)容為：

37、s41：根據(jù)樣本數(shù)據(jù)計(jì)算濾波參數(shù)；

38、s42：將基于gnss解算的拱橋變形數(shù)據(jù)進(jìn)行低頻濾波，并進(jìn)行相鄰數(shù)據(jù)內(nèi)插，得到gnss變形監(jiān)測(cè)的低頻數(shù)據(jù)；

39、s43：加速度基于移動(dòng)開窗的時(shí)域積分重構(gòu)動(dòng)態(tài)位移方法重構(gòu)，得到加速度變形監(jiān)測(cè)的高頻數(shù)據(jù)；

40、s44：將低頻數(shù)據(jù)和高頻數(shù)據(jù)相加，得到拱橋位移。

41、上述的方法，可選的，s43的具體內(nèi)容為：

42、s431：讀取加速度數(shù)據(jù)并進(jìn)行高通濾波去除低頻噪聲；

43、s432：確定窗口長(zhǎng)度和滑動(dòng)窗口步長(zhǎng)；

44、s433：對(duì)每個(gè)窗口內(nèi)的加速度數(shù)據(jù)進(jìn)行兩次積分，第一次積分得到速度，第二次積分得到位移；

45、s434：對(duì)位移數(shù)據(jù)進(jìn)行多項(xiàng)式擬合，并減去擬合結(jié)果；

46、s435：將每個(gè)窗口內(nèi)重構(gòu)的速度和位移拼接起來，形成完整的重構(gòu)結(jié)果。

47、上述的方法，可選的，s432中將拱橋最長(zhǎng)振動(dòng)周期設(shè)置為窗口長(zhǎng)度。

48、上述的方法，可選的，s4中d型融合方法的具體內(nèi)容為：

49、s45：根據(jù)樣本數(shù)據(jù)計(jì)算濾波參數(shù)；

50、s46：對(duì)加速度數(shù)據(jù)進(jìn)行高通濾波；

51、s47：采用正向多速率卡爾曼濾波進(jìn)行g(shù)nss與加速度融合位移探測(cè)，得到拱橋位移。

52、上述的方法，可選的，s47的具體內(nèi)容為：

53、s471：初始化狀態(tài)向量和協(xié)方差矩陣；

54、s472：對(duì)每個(gè)時(shí)間步k進(jìn)行狀態(tài)和協(xié)方差的預(yù)測(cè)更新，公式如下：

55、

56、其中，為在時(shí)刻k對(duì)狀態(tài)的預(yù)測(cè)，即先驗(yàn)估計(jì)，fk為狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣，為在時(shí)刻k-1的狀態(tài)估計(jì)，即后驗(yàn)估計(jì)，bk為控制輸入矩陣，uk為在時(shí)刻k對(duì)系統(tǒng)施加的外部控制量，pk|k-1為在時(shí)刻k的預(yù)測(cè)協(xié)方差矩陣，即先驗(yàn)協(xié)方差，pk-1|k-1為在時(shí)刻k-1的后驗(yàn)協(xié)方差矩陣，qk為過程噪聲協(xié)方差矩陣，fkt為狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣的轉(zhuǎn)置矩陣；

57、s473：根據(jù)gnss和加速度傳感器的數(shù)據(jù)更新狀態(tài)向量和協(xié)方差矩陣；

58、當(dāng)gnss數(shù)據(jù)到達(dá)時(shí)，更新公式：

59、kk＝pk|k-1ht(hpk|k-1ht+rgnss)-1

60、

61、pk|k＝(i-kkh)pk|k-1

62、其中，kk為卡爾曼增益矩陣，rgnss為gnss測(cè)量噪聲協(xié)方差矩陣，h為觀測(cè)矩陣，ht為觀測(cè)矩陣的轉(zhuǎn)置矩陣，pk|k-1為在時(shí)刻k的預(yù)測(cè)協(xié)方差矩陣，zgnss,k為在時(shí)刻k的gnss測(cè)量值，為在時(shí)刻k對(duì)狀態(tài)的預(yù)測(cè)，即先驗(yàn)估計(jì)，i為單位矩陣，為在時(shí)刻k的更新狀態(tài)向量，pk|k在時(shí)刻k的更新協(xié)方差矩陣；

63、當(dāng)加速度數(shù)據(jù)到達(dá)時(shí)，更新公式：

64、kk＝pk|k-1ht(hpk|k-1ht+racc)-1

65、

66、pk|k＝(i-kkh)pk|k-1

67、其中，kk為卡爾曼增益矩陣，pk|k-1為在時(shí)刻k的預(yù)測(cè)協(xié)方差矩陣，h為觀測(cè)矩陣，ht為觀測(cè)矩陣的轉(zhuǎn)置矩陣，為在時(shí)刻k對(duì)狀態(tài)的預(yù)測(cè)，即先驗(yàn)估計(jì)，racc為加速度測(cè)量噪聲協(xié)方差矩陣，zacc,k為在時(shí)刻k的加速度測(cè)量值，i為單位矩陣，為在時(shí)刻k的更新狀態(tài)向量，pk|k為在時(shí)刻k的更新協(xié)方差矩陣；

68、s474：重復(fù)s472和s473，直到所有數(shù)據(jù)處理完成；

69、s475：得到拱橋位移。

70、上述的方法，可選的，s471中的初始化狀態(tài)向量和協(xié)方差矩陣包括初始狀態(tài)估計(jì)和初始協(xié)方差矩陣p0。

71、上述的方法，可選的，還包括：s5：將不同頻率下得到的變形數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間排列，得到整體時(shí)域下的拱橋變形信息。

72、經(jīng)由上述的技術(shù)方案可知，與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明公開提供了一種復(fù)雜環(huán)境下的拱橋變形監(jiān)測(cè)的gnss與加速度融合方法，其有益效果為：

73、1)將采集到的gnss原始數(shù)據(jù)進(jìn)行正交雙星系統(tǒng)解算，減小gnss信號(hào)遮擋帶來的影響，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜環(huán)境下拱橋形變的一步解；

74、2)根據(jù)拱橋?qū)崟r(shí)變形頻率的不同，建立了g型與d型融合方法，考慮了拱橋變形特性，達(dá)到求解拱橋精準(zhǔn)變形的目的。