光纤陀螺捷联惯导系统在高面板坝变形监测中的应用研究
[Abstract]:The hydropower development in our country is mainly concentrated in southwest China, which is suitable for the construction of high dams and large reservoirs because of the large natural drop of river channels in these areas. Because these areas are high earthquake prone areas, the economy is not developed, the traffic is blocked, and the anti-seepage materials are lacking, the concrete face rockfill dam is the preferred dam type. The dam must be safely monitored to ensure its safe operation. The settlement and deflection of concrete face rockfill dam can directly reflect the operation state of the dam. So the monitoring of dam settlement and face deflection is an essential project. However, with the increase of dam height, it is difficult to meet the needs of monitoring by water tube settlement and inclinometer, and these conventional instruments are point-type monitoring, and their service life is very limited. Therefore, it is necessary to develop a more effective monitoring method to solve this practical engineering problem. In this paper, aiming at the shortage of conventional instruments in monitoring and the problem that the measurement accuracy is affected by vibration and drift easily, a method of monitoring dam deformation by fog strapdown inertial navigation is proposed in this paper. That is to measure the inclination value of the object by the combination of fiber optic gyroscope and accelerometer and then calculate the deformation of the dam body according to the change of the inclination angle. First, the measurement error of fiber optic gyroscope and accelerometer is studied, and the monitoring range and precision of the system for monitoring dam deformation are calculated accurately. The precision of the system can reach millimeter level. An improved calculation method for monitoring dam deformation is presented, in which the speed of monitoring trolley is given in the form of piecewise function, which can solve the problem of uneven running speed of monitoring trolley to a certain extent. Secondly, the strapdown inertial navigation algorithm of fog is studied, and the strapdown algorithm of spaceflight is introduced. By analyzing the measurement elements needed for dam deformation monitoring, a strapdown solution method based on Kalman filter fusion is proposed, which is mainly used to calculate the optimal inclination value of the measurement. There is noise in the measurement process of fiber optic gyroscope and accelerometer. The filtering and noise reduction method based on wavelet analysis is studied. In this paper, db3 wavelet basis is used to filter noise. Thirdly, the platform of fog strapdown inertial navigation system for monitoring dam deformation is implemented, including monitoring pipeline, monitoring vehicle, fiber optic gyroscope, accelerometer, data acquisition board, data recorder, power supply equipment and software development. The installation and installation of monitoring pipeline and the manufacture of monitoring trolley are introduced. The low dynamic and high precision fiber optic gyroscope (fog) is studied in this paper. The synchronous sampling and data fusion of fog and accelerometer are realized by data acquisition board, and the fused measurement data are stored in the data recorder in real time. The software development mainly uses the MATLAB mathematical software to program to complete the complex solution, finally calculates the dam deformation value and draws the deformation curve. Finally, through field experiments and data analysis, it is proved that fog strapdown inertial navigation monitoring system is feasible for monitoring dam deformation, with good stability, high repeatability and high measurement accuracy. The low dynamic, high precision fiber optic gyroscope is more suitable for monitoring dam deformation because of its better monitoring effect and higher stability than high dynamic fiber optic gyroscope. It provides a new measuring method for dam deformation monitoring.
【学位授予单位】:三峡大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TV698.11
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