GIẢI PHÁP NÂNG CAO ĐỘ CHÍNH XÁC TRONG QUAN TRẮC CÔNG TRÌNH BẰNG CÔNG NGHỆ GNSS RTK

 0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Văn Dương Đỗ, Thành Trung Dương, Anh Tuấn Hoàng

Ngôn ngữ: vie

Ký hiệu phân loại:

Thông tin xuất bản: Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường, 2023

Mô tả vật lý: tr.15-25

Bộ sưu tập: Metadata

ID: 343709

Quan trắc chuyển dịch công trình là một trong các tham số để đánh giá và cảnh báo về sức khỏe các công trình xây dựng. Quan trắc chuyển dịch bằng GNSS theo phương pháp đo động thời gian thực (GNSS RTK) đã được ứng dụng phổ biến với ưu điểm ở tính tự động hóa cao và cho báo cáo ở thời gian thực. Tuy nhiên, do ảnh hưởng của môi trường và các điều kiện đo khác nhau, dữ liệu GNSS RTK thường bị suy giảm độ chính xác đáng kể so với các phương pháp truyền thống. Do vậy, nghiên cứu này tập trung vào các phương pháp lọc nhiễu trong trị đo GNSS RTK nhằm nâng cao độ chính xác của kết quả đo. Với các dữ liệu quan trắc ở thời gian thực với tần số đầu ra cỡ 1 Hz, nhóm tác giả đề xuất phương pháp lọc hai chiều dựa trên thuật toán Kalman mở rộng với các tham số phù hợp. Mục đích của bài báo là xây dựng mô hình toán học cho phép lọc nhiễu trong công tác quan trắc chuyển vị công trình liên tục tự động. Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng khi áp dụng các phép lọc để xử lý số liệu quan trắc, độ chính xác và độ tin cậy của kết quả quan trắc bằng GNSS RTK tăng lên đáng kể so với dữ liệu chưa qua xử lý. Độ chính xác quan trắc đạt 3,9 - 6,0 mm với khoảng thời gian thu thập dữ liệu trong 1 phút.The automatic monitoring system has been widely applied for structure deformation monitoring. A monitoring system consists of many automatic monitoring sensor stations installed at specific locations of the project site, with the aim of monitoring different quantities such as displacement, settlement, inclination,... All stations are generally connected to a control system through software, transmission of real-time monitoring data of the monitored objects. Monitoring data can be analyzed and evaluated over time for reporting its health status. Due to the influence of the environment and different measurement conditions, the measurement data is often affected by noise, causing measurement errors. Therefore, noise filtering is necessary in the processing of monitoring data to ensure the accuracy of measurement results. With real-time continuous monitoring data with a frequency from a few seconds to a few minutes, we propose an extended Kalman filter with parameters suitable for current monitoring conditions in Vietnam. The main objective of the paper is to build a mathematical model for extended Kalman filtering in automatic continuous construction displacement monitoring. Research results show that when applying filters to process monitoring data, the accuracy and reliability of monitoring results increase significantly compared to untreated data. Observation accuracy reached 3.9 - 6.0 mm with a data collection interval of 1 minute.
Tạo bộ sưu tập với mã QR

THƯ VIỆN - TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP.HCM

ĐT: (028) 36225755 | Email: tt.thuvien@hutech.edu.vn

Copyright @2024 THƯ VIỆN HUTECH