含沙量监测的wavelet-Kalman多尺度融合研究

• 作者: 付立彬 刘明堂 杨阳蕊 王丽 秦泽宁
• 来源期刊: 人民黄河
• 学科: 地球科学
• 关键词: 音频共振法 贯序式 小波多尺度分析 卡尔曼融合 含沙量监测
• 年，卷（期）: 2018,（9）
• 所属期刊栏目: 水文泥沙
• 页码范围: 23-27
• 页数: 5页
• 分类号: P335
• 字数: 3979字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1379.2018.09.005

摘要

为解决黄河含沙量监测时传感器易受环境因素影响的问题,简述了音频共振法测量含沙量的原理,探讨了音频共振传感器的谐振频率和含沙量监测之间的关系,提出了贯序式wavelet-Kalman多尺度融合模型,对音频共振传感器的谐振频率进行小波分解,把含沙量数据组成贯序式数据块进行多尺度分析,提取含沙量信号序列中的突变值,建立了Kalman融合方程,将温度信息作为控制信号,消除了环境因素对含沙量监测的影响,并进行了含沙量测量的反演和误差分析.结果表明:贯序式wavelet-Kalman多尺度融合模型能够有效地消除环境影响,提高系统测量的精度和稳定性,平均绝对误差为3.95 kg/m3,均方根误差为3.13 kg/m3,比其他反演模型的误差小.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘明堂	华北水利水电大学信息工程学院	24	37	4.0	5.0
3	付立彬	黄河科技学院建筑工程学院	22	170	8.0	12.0
4	杨阳蕊	华北水利水电大学信息工程学院	4	1	1.0	1.0
7	王丽	华北水利水电大学信息工程学院	3	0	0.0	0.0
8	秦泽宁	华北水利水电大学信息工程学院	3	0	0.0	0.0