Kalman滤波算法研究及其在高铁沉降监测中的应用

• 作者: 焦雄风 谭社会 张献州 陈铮 郑旭东
• 来源期刊: 铁道勘察
• 关键词: 运营高速铁路 沉降监测 Kalman滤波 质量评价
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 所属期刊栏目: 工程测量|Engineering Survey
• 页码范围: 38-42
• 页数: 5页
• 分类号: U216.3|TU433|P642.26
• 语种: 中文
• DOI: 10.19630/j.cnki.tdkc.202005280001

摘要

为了对运营高速铁路沉降监测数据合理利用进而为科学预警提供准确的依据,采用Kalman滤波算法对其数据进行分析.并基于初始状态参数中随机干扰因子设置的不同,提出了静态、常速、加速3种Kalman滤波模型,利用上述3种模型对高铁实际沉降监测数据进行滤波处理,得到静态、常速、加速三种模型的滤波残差最大值分别为8.28 mm、0.749 mm、0.0181 mm;单位权方差最大值分别为94.0330 mm2、0.7256 mm2、0.3213 mm2;均方根误差最大值分别为2.5911 mm、0.0536 mm、0.0076 mm;平均绝对误差最大值分别为1.7600 mm、0.0364 mm、0.0066 mm.实验数据表明,3种滤波模型中,Kalman加速滤波模型能更好地拟合了变形体的变化趋势,滤波结果最为可靠.