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基于卡尔曼滤波的地铁自动化变形监测数据处理方法及应用
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Abstract:
针对地铁在长期运营过程中易受到周围地质灾害、工程施工等影响，危及地铁的运营安全的问题。采用智能型测量机器人对受损结构进行自动化监测，并采用改进的卡尔曼滤波算法对形变数据进行处理，实现对形变体的实时监测与分析，快速反馈形变信息，及时得到受损结构体的形变规律，为地铁运营的决策提供了数据支撑，保证施工期间地铁线路的安全运营。
In view of the long-term operation of the metro, it is vulnerable to the influence of surrounding geo-logical disasters and engineering construction, which endangers the operation safety of the metro. The damaged structure is automatically monitored by an intelligent measuring robot, and the de-formation data is processed by an improved Kalman filter algorithm, so as to realize the real-time monitoring and analysis of the deformation, quickly feed back the deformation information, and timely obtain the deformation law of the damaged structure, which provides data support for the scientific decision-making of the subway operation and ensures the safe operation of the subway line during the construction.
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