光纤陀螺在大坝安全监测中的随机漂移误差分析与卡尔曼滤波优化

本文主要探讨了光纤陀螺在大坝安全监测中的应用，特别是在面板堆石坝面板挠度变形监测中的重要作用。随着现代工程的发展，光纤陀螺仪因其高精度和抗干扰性能，被广泛用于大坝等基础设施的长期监控。然而，光纤陀螺仪在实际应用中会面临一个主要问题，即随机漂移误差，这是影响其测量结果准确性的关键因素。 随机漂移是捷联惯性导航系统中常见的误差来源，它源自于传感器内部的不确定性以及外部环境噪声的影响。为了有效地减小这种误差，文章作者向超、蔡德所和沈玮基于光纤陀螺的工作特性，采用时间序列建模的基本原理，构建了一种自回归滑动平均模型（ARMA）来分析和处理随机漂移。ARMA模型能够捕捉到数据中的趋势和随机波动，通过统计建模方法，帮助预测并滤除这些随机误差。 进一步地，他们运用卡尔曼滤波算法对光纤陀螺的随机漂移信号进行了滤波降噪。卡尔曼滤波是一种递归最小二乘估计算法，常用于动态系统中的噪声抑制和状态估计，通过结合系统的先验知识和观测数据，不断更新系统的状态估计，以达到最优的估计效果。本文的结果显示，经过卡尔曼滤波后的光纤陀螺信号，其随机漂移误差得到了显著降低，信号的精度得到了提升，能更准确地反映大坝的实际运行状况。 滤波后的信号分析结果显示，光纤陀螺的性能得到了改善，这对于客观评价大坝运行状态提供了可靠的依据。在水利工程中，确保大坝的安全运行至关重要，因此，通过优化光纤陀螺的随机漂移误差控制，可以提升监测系统的整体性能，为大坝的维护决策提供更为精确的数据支持。 这篇文章深入研究了光纤陀螺在大坝安全监测中的应用，尤其是如何通过ARMA模型和卡尔曼滤波技术来降低随机漂移误差，这对于提升大坝安全监测的精度和可靠性具有重要意义。同时，这项研究也为其他领域，如地震监测、航空航天等领域中的惯性导航系统提供了有效的误差控制策略。