自适应卡尔曼滤波在标准贯入度动态观测数据处理中的应用

作者：代云锋

来源：测绘与空间地理信息, 2022, 45(08): 184-192.

• 标准贯入度
• 动态监测
• 组合卡尔曼滤波

采用撞击式管桩机撞击管桩嵌入地基，形成稳定的承载基础，是工程建设中常见的作业方式。然而，管桩贯入度监测现场嘈杂，环境恶劣，动态标准贯入度监测数据受噪声误差影响严重。为了提高观测精度，使监测数据能够为管桩承载力估算及土层特性反演提供参考，本文分别采用方差补偿卡尔曼滤波、极大验后卡尔曼滤波和方差分量卡尔曼滤波等自适应卡尔曼滤波对大直径管桩贯入度监测数据进行滤波分析。结果表明，数据时间间隔对卡尔曼滤波的影响不可忽视。当2 s<t<9 s时，方差分量卡尔曼滤波适应性最强，极大验后卡尔曼滤波效果次之，方差补偿卡尔曼滤波再次之。本文提出了贯入度分段滤波方差分量-补偿组合卡尔曼滤波算法，能够消除中误差为±0.43 mm的噪声，具有较强的适用性。