[發明專利]一種基于自適應卡爾曼濾波的高鐵沉降觀測數據預測方法

有效

• 申請號: 201710034374.9
• 申請日: 2017-01-17
• 公開（公告）號: CN106815478B
• 公開（公告）日: 2019-03-08
• 發明（設計）人: 王建敏;黃佳鵬;董宏祥;謝棟平
• 申請（專利權）人: 遼寧工程技術大學
• 主分類號: G06F17/10
• 分類號: G06F17/10
• 代理公司: 沈陽東大知識產權代理有限公司 21109
• 代理人: 梁焱

本發明提供一種基于自適應卡爾曼濾波的高鐵沉降觀測數據預測方法，該方法為：獲取待分析的n個高鐵沉降路基觀測數據，所述高鐵沉降路基觀測數據為高鐵沉降路基觀測高程值時間序列；對高鐵沉降路基觀測數據x進行方差補償自適應卡爾曼濾波的預處理，得到高鐵沉降路基觀測數據的濾波值；根據高鐵沉降路基觀測數據的濾波值確定高鐵沉降路基數據預測AR模型；采用確定的高鐵沉降路基數據預測AR模型對高鐵沉降路基觀測數據進行預測。該方法解決了直接使用高鐵原始數據完成預測，難以解決原始數據存在誤差的情況。自適應卡爾曼濾波在進行濾波的同時，能夠實時的按照相應的數學方法對原始數據進行修正，能夠有效的降低AR模型可能出現的發散現象。

技術領域

本發明屬于高鐵數據分析與預測技術領域，具體涉及一種基于自適應卡爾曼濾波的高鐵沉降觀測數據預測方法。

背景技術

現今，我國正大規模興建高速鐵路，高速鐵路的穩定性與平順性是保證乘客安全性與舒適性的前提，這就要求必須嚴格控制線下工程結構物的沉降變形，尤其是線路縱向的不均勻沉降。所以須對高速鐵路的路基、隧道、橋涵等線下工程定期進行沉降監測，實時掌握其變形情況，才能保證高鐵的施工以及運營的安全性。在變形監測過程中，由于受到環境、儀器以及人工測量的影響，使得觀測量不能準確反映高速鐵路的真實變形。傳統變形分析與預報模型包括雙曲線函數模型、指數函數模型、對數函數模型等，傳統模型基本都是基于時間序列與數據特征計算相關系數，確定出具體模型進行分析處理。對于傳統模型來講，當時間與沉降量之間的相關系數大于0.92時認為路基沉降趨于穩定。由于受施工的影響以及人工測量的誤差，前期觀測沉降曲線起伏較大，雖然高鐵路基觀測時間達到了技術規范的要求，且后期沉降也基本穩定，但是相關系數仍小于0.92。按照傳統分析預報模型，還不能認定沉降穩定，不能開展后續的評估和鋪軌等工作，需繼續對路基沉降觀測，直到相關系數達標。這不僅增加了路基監測所需的人力物力，也耽誤了高鐵建設的進度。

發明內容

針對現有技術的不足，本發明提出一種基于自適應卡爾曼濾波的高鐵沉降觀測數據預測方法。

本發明的技術方案是：

一種基于自適應卡爾曼濾波的高鐵沉降觀測數據預測方法，包括以下步驟：

步驟1：獲取待分析的n個高鐵沉降路基觀測數據，所述高鐵沉降路基觀測數據為高鐵沉降路基觀測高程值時間序列；

步驟2：對高鐵沉降路基觀測數據x進行方差補償自適應卡爾曼濾波的預處理，得到高鐵沉降路基觀測數據的濾波值

步驟2.1：加入隨機噪聲，根據高鐵沉降路基觀測數據確定高鐵沉降路基觀測數據的狀態變量y、系統噪聲Qk和測量噪聲Rk；

所述高鐵沉降路基觀測數據的狀態變量y、系統噪聲Qk和測量噪聲Rk的計算公式如下所示：

v＝C*x+Vk*v；

Qk＝Wk*Wk^T*Rw；

Rk＝Vk*Vk^T*Rv；

其中，x為高鐵沉降路基觀測數據時間序列，randn(n)為高鐵沉降路基觀測數據時間序列x的長度n的正態分布隨機數組，Vk和Rv為測量噪聲參數，C為測量系統參數，Wk和Rw為系統噪聲參數；

步驟2.2：根據高鐵沉降路基觀測數據的系統噪聲Qk和初始時刻高鐵沉降路基觀測數據x(1)確定初始時刻高鐵沉降路基觀測數據的誤差協方差P₁(1)；

所述初始時刻高鐵沉降路基觀測數據的誤差協方差P₁(1)的計算公式如下所示：

P₁(1)＝A_k*P(1)*A_k^T+Qk；