拱坝多传感器振动信号的数据级融合方法
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TV642; TH113

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国家自然科学基金资助项目(51269019,51469015);天津大学水利工程仿真与安全国家重点实验室开放研究资助项目;广东省水利科技创新基金资助项目(2014-08)


Study on Multi-sensor Data-Level Fusion Method of High Arch Dam Vibration Signal
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    摘要:

    针对高拱坝泄洪振动监测中振动传感器测试精度受水流等环境背景噪声及测点位置影响的问题,提出基于坝体结构振动响应方差贡献率的多传感器数据级融合方法,以提高振动数据的测量精度和坝体信息(频率)的完整性。该方法通过定义振动信号的方差贡献率,使振动信号的融合系数在不同时刻均随方差贡献率而动态变化,实现融合权重系数的动态分配。高拱坝数值模拟试验和原型振动测试信号数据融合结果表明,该方法可挖掘结构振动高频微弱信息,较全面地保留坝体结构的整体动力特性信息。与基于相关函数的融合方法相比,该方法在高拱坝等密频结构动力特性信息的完整性和精度提取方面具有更好的应用前景。

    Abstract:

    The integrity and measurement accuracy of dam vibration information (such as frequency) are usually affected by environmental background noise, such as flood discharge noises, and measuring point location. In light of this problem, a data-level fusion method based on variance dedication rate (VDR) of the dam structural vibration response is proposed. The fusion coefficients of vibration signals are dynamically allocated with the defined VDR of the vibration signals. The data from the numeric simulation tests of the arch dam and the prototype′s vibration signal show that the weak high-frequency signal of the structural vibration is mined, and the overall dynamic characteristics of the dam structure are comprehensively retained. Compared with the traditional correlation function fusion method, this method has better prospects in terms of the completeness and accuracy of the extraction of dynamic characteristics in the high arch dam.

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  • 在线发布日期: 2016-01-07
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