重庆交通大学;中国国家铁路集团有限公司;中国铁路经济规划研究院有限公司张洪获国家专利权
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龙图腾网获悉重庆交通大学;中国国家铁路集团有限公司;中国铁路经济规划研究院有限公司申请的专利一种复杂环境下的拱桥变形监测的GNSS与加速度融合方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN119089556B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202411238414.8,技术领域涉及:G06F30/13;该发明授权一种复杂环境下的拱桥变形监测的GNSS与加速度融合方法是由张洪;姜丽;陈良江;周建庭;周银;周勇政;赵立都;吴晓天设计研发完成,并于2024-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种复杂环境下的拱桥变形监测的GNSS与加速度融合方法在说明书摘要公布了:本发明公开了一种复杂环境下的拱桥变形监测的GNSS与加速度融合方法,涉及桥梁工程领域。包括:获取拱桥变形监测的加速度和GNSS原始数据;进行拱桥竖向变形解算,得到拱桥变形数据;基于得到的拱桥变形数据获取拱桥变形频率,建立拱桥有限元模型确定拱桥动态变形的临界频率;基于拱桥动态变形的临界频率建立GNSS与加速度融合方法,计算拱桥变形频率,判断拱桥变形频率是否大于临界频率,当拱桥变形频率大于临界频率时,选取G型融合方法,当拱桥变形频率小于临界频率时,选取D型融合方法。本发明将采集到的GNSS原始数据进行正交双星系统解算,减小GNSS信号遮挡带来的影响,实现复杂环境下拱桥形变的一步解。
本发明授权一种复杂环境下的拱桥变形监测的GNSS与加速度融合方法在权利要求书中公布了:1.一种复杂环境下的拱桥变形监测的GNSS与加速度融合方法,其特征在于,包括以下步骤: S1:获取拱桥变形监测的加速度和GNSS原始数据; S2:采用正交双星系统对GNSS原始数据进行拱桥竖向变形解算,得到基于GNSS解算的拱桥变形数据; S3:基于得到的拱桥变形数据获取拱桥变形频率,建立拱桥有限元模型确定拱桥动态变形的临界频率; S4:基于拱桥动态变形的临界频率建立GNSS与加速度融合方法,计算实际拱桥变形频率,判断实际拱桥变形频率是否大于临界频率,当实际拱桥变形频率大于临界频率时,选取G型融合方法,当实际拱桥变形频率小于临界频率时,选取D型融合方法; S4中D型融合方法的具体内容为: S45:根据样本数据计算滤波参数; S46:对加速度数据进行高通滤波; S47:采用正向多速率卡尔曼滤波进行GNSS与加速度融合位移探测,得到拱桥位移; S47的具体内容为: S471:初始化状态向量和协方差矩阵; S472:对每个时间步k进行状态和协方差的预测更新,公式如下: 其中,为在时刻k对状态的预测,即先验估计,Fk为状态转移矩阵,为在时刻k-1的状态估计,即后验估计,Bk为控制输入矩阵,uk为在时刻k对系统施加的外部控制量,Pk|k-1为在时刻k的预测协方差矩阵,即先验协方差,Pk-1|k-1为在时刻k-1的后验协方差矩阵,Qk为过程噪声协方差矩阵,FkT为状态转移矩阵的转置矩阵; S473:根据GNSS和加速度传感器的数据更新状态向量和协方差矩阵; 当GNSS数据到达时,更新公式: 其中,Kk为卡尔曼增益矩阵,RGNSS为GNSS测量噪声协方差矩阵,H为观测矩阵,HT为观测矩阵的转置矩阵,Pk|k-1为在时刻k的预测协方差矩阵,为在时刻k的GNSS测量值,为在时刻k对状态的预测,即先验估计,为单位矩阵,为在时刻k的更新状态向量,在时刻k的更新协方差矩阵; 当加速度数据到达时,更新公式: 其中,Kk为卡尔曼增益矩阵,Pk|k-1为在时刻k的预测协方差矩阵,H为观测矩阵,HT为观测矩阵的转置矩阵,为在时刻k对状态的预测,即先验估计,为加速度测量噪声协方差矩阵,为在时刻k的加速度测量值,为单位矩阵,为在时刻k的更新状态向量,为在时刻k的更新协方差矩阵; S474:重复S472和S473,直到所有数据处理完成; S475:得到拱桥位移; S4中G型融合方法的具体内容为: S41:根据样本数据计算滤波参数; S42:将基于GNSS解算的拱桥变形数据进行低频滤波,并进行相邻数据内插,得到GNSS变形监测的低频数据; S43:加速度基于移动开窗的时域积分重构动态位移方法重构,得到加速度变形监测的高频数据; S44:将低频数据和高频数据相加,得到拱桥位移; S43的具体内容为: S431:读取加速度数据并进行高通滤波去除低频噪声; S432:确定窗口长度和滑动窗口步长; S433:对每个窗口内的加速度数据进行两次积分,第一次积分得到速度,第二次积分得到位移; S434:对位移数据进行多项式拟合,并减去拟合结果; S435:将每个窗口内重构的速度和位移拼接起来,形成完整的重构结果。
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