关于水质监测信息融合系统的应用

与3S技术（RS、GPS、GIS）相结合的大范围水质自动监测系统是一个具有现代高性能、多层次、复杂的系统，这要求多个（种、异质）传感器在不同尺度上对水环境进行观测。探讨和分析了信息融合技术应用于水环境监测的特点，提出了一种运用黑板理论，专家系统的水质监测信息融合系统模型。并以太湖流域12个监测点的数据为研究资料，对该智能系统进行了仿真实验，结果表明该系统能够对太湖水质作出正确评价。     

基于多传感器融合的拖拉机自动导航技术

GPS是农业自动导航车辆获取导航信息的一种主要方式,其任务是获取拖拉机的绝对位置信息,而多传感器融合可以在GPS提供的绝对位置信号丢失时为拖拉机提供位置、姿态和航向信息,进行准确的定位。为此,介绍了GPS以及多传感器融合在拖拉机自动导航中的应用现状,指出GPS及多传感器在自动导航方面的优势和存在的问题,分析了GPS和多传感器融合的导航方式在未来精细农业领域的巨大作用。     

基于GPS/BDS的大坝安全监测试验与分析

针对GNSS单系统大坝安全监测易受卫星分布不均致使有效解时段数不足,以及无法准确获取符合大坝mm级监测要求的稳定坐标序列问题,以琅琊山抽水蓄能电站大坝实测数据作为研究对象,研究了基于GPS/BDS组合定位的连续准静态模式在大坝安全监测中的可行性,从可见卫星数量和PDOP值两方面分析了GPS/BDS组合定位较单GNSS系统在大坝安全监测中的优势。对大坝单天安全监测数据进行卡尔曼滤波和坐标均值处理,以及在自主设计的可移动基座架进行滑动试验,结果表明GPS/BDS组合定位在连续准静态模式下通过一段时间的初始测量可以实时获取稳定的大坝监测数据,且具有优于1 mm的监测灵敏度,对分析大坝外部结构长期趋势性变化具有重要意义。     

GPS技术与数据处理在水利工程变形监测中的研究

研究GPS技术与数据处理在水利工程变形监测中的应用。分析了GPS变形监测中误差的来源及影响特征,以及GPS变形监测网与常规控制网的区别,提出了更适用于GPS变形监测网的平差模型,避免了系统误差对变形量的影响;通过稳健估计,实现了2期观测基准的统一,通过GPS周跳探测,提高了观测网的整体精度。     

基于Kalman-ARIMA模型的大坝变形预测

大坝变形预测是大坝安全监测系统的关键组成部分,对监控大坝的安全运行起着关键作用。然而,大坝变形监测数据易受到随机干扰噪声的污染,影响变形预测的精度。故提出了Kalman-ARIMA模型,即先根据卡尔曼滤波法剔除观测数据中的随机干扰噪声,然后利用ARIMA模型对经过滤波后的数据进行建模并作预测。结合某大坝的位移监测数据资料,利用Kalman-ARIMA模型预测了该大坝的位移,并与仅利用ARIMA模型预测的位移值作对比,结果表明,Kalman-ARIMA模型能够有效地降低预测值与真实值之间的误差,可以应用于大坝变形预测。     

浅谈水库GNSS自动变形监测系统及其应用前景

本文主要阐述了水库GNSS自动变形监测系统的应用背景、原理、组成、作用及必要性等方面的内容。合理的监测措施能有效地了解水库大坝的运行现状,为工程的安全运行提供技术保障。     

混凝土大坝状态信息远程监测系统

讲述了对混凝土大坝状态监测系统设计原理和方法设计。包括底层传感器监测系统和数据采集与存储单元设计，上层包括上位机监测系统的设计，并结合网络技术实现混凝土大坝状态远程监测系统的设计。除了各模块功能进行了说明，还对对各模块间的连接和承接作用加以设计说明。本设计实现了功能较强的大坝状态远程监测信息集成系统。     

拱坝监测变形的系统辨识模型研究

介绍了大坝安全监测目前常用的3种变形模型的优缺点和系统辨识的基本原理，在此基础上将系统辨识理高分子引入到拱坝监测变形模型研究中。以MatLab软件中的系统辨识工具包为平台，建立以水位、气温和时间为输入，坝体监测变形为输出的拱坝监测变形多输入单输出系统辨识模型，并应用损失函数和AIC准则等对模型的预测精度进行了分析判断，验证了系统辨识模型的方法的可行性和预测性的可靠性，研究工作对其它水工建筑物的安全监测变开模型的建立具有一定的参考价值。     

农业自动行走车引导系统研究现状和发展趋势

精确农业概念的提出使农业自动行走车的研究得到重视。为此综述了农用自动行走车的引导系统的实现方法和特点，指出其发展趋势是机器视觉，GPS等多传感器融合技术的应用。     

智能花生收获机实时测产系统的研究

设计了由重量传感器、水分传感器、自动包装装置、CAN转换器、GPS系统,以及控制终端等组成的智能花生收获机实时测产系统。该系统采用称重法测量花生质量,利用接触式电容水分仪测得花生含水量、自动包装装置进行包装,通过设计的测产软件显示花生流量数据,结合GPS系统定位信息生成产量图。该系统获取产量数据及时准确,提高了花生测产的工作效率。     

土壤墒情监测技术在灌溉水利用系数测算中的应用

土壤水分的精准获取对农田灌溉水有效利用系数测算至关重要。为进一步检测土壤墒情自动监测传感器的准确性,进行野外田间对比观测实验,采用烘干法与传感器测量数据对照,以检验设备的野外测量精度是否满足农田灌溉水有效利用系数测算的要求。结果表明:土壤墒情自动监测传感器相对误差均小于±10%,满足土壤自动监测和农田灌溉水有效利用系数测算的要求。调研北京市怀柔地区水资源及农业灌溉情况,选取了全区灌区内47个站点为测算样点,采用首尾测算法对被测区域内的农田灌溉水有效利用系数测算,结果分别为0.76和0.68。野外田间观测实验和实际的田间监测应用表明:选取的传感器设备对实际的野外田间应用适应性好、精度优于国标,且安装维护都十分简单方便。     

人工神经网络模型应用于大坝变形

利用已有的垂线原型观测资料，建立了基于人工神经网络的大坝变形计算模型，并用原型观测数据对其进行了校核和检验。结果证明，用人工神经网络建立坝体变形的神经网络模型对大坝变形能够进行较高精度的预测，并具有一定的优越性。     

农机作业远程监测系统的开发与设计

选用BDS(北斗)与GPS双模传感器、深度传感器等传感器,基于自主开发的网络服务云平台,设计农机作业远程监测系统。介绍农机作业远程监测系统的总体结构,论述各类传感器及网络服务平台的工作流程,为提高作业质量监测水平提供参考。     

太平湾重力坝坝体水平位移异常变化成因分析

为阐明太平湾重力坝河床与岸坡坝段水平位移变形趋势相反的现象,首先结合大坝结构特征、监测系统布置以及水文气象、地形地质、日照辐射等诸多条件,对异常变形的原因开展了定性分析与判断;在此基础上,结合有限元法数值模拟,进行定量论证。研究表明,坝体受荷特点不同以及观测点布置在下游侧导致河床与岸坡坝段在温度变形机制的不同,使得二者的变形趋势相反;初次观测的温度偏高加剧了两者变形的差异。     

基于改进粗糙熵的大坝服役性态推理

大坝监测多源效应量权重的确定对融合分析推理及识别大坝服役性态,进而实现大坝安全监控具有重要意义。大坝多源效应量评价系统具有随机性和不确定性特点,合理度量该系统的不确定性是实现大坝服役性态准确推理的前提。基于经典粗糙集理论,在阐述现有研究方法所不足的基础上,借鉴已有研究成果,提出了分别利用粗糙度和粗糙熵刻画大坝系统集合边界不确定性和知识不确定性,并将两者有机结合,构建大坝系统不确定性度量的改进粗糙熵模型。最后结合具体工程实例,实现了大坝监测多源效应量赋权及大坝服役性态合理推理,为大坝监测多源效应量融合分析及评价提供一种新思路。     

基于GM-ANN组合模型的大坝变形监测数据分析方法

大坝变形监测数据由于受水位、温度、时效等多因素影响,呈现一定的趋势性和波动性。引入时间序列分析模型和方法,合理分析大坝变形监测数据序列特征,精确预测大坝变形状况,是大坝安全监测的重要内容。重点针对"贫信息"、"小样本"情况下的大坝变形监测数据序列,将灰色模型(GM)与人工神经网络(ANN)模型相结合,研究了分析和预测大坝变形监测数据的方法,并进行工程实例验证。首先利用灰色模型拟合和预测实测样本数据,然后将灰色模型残差作为人工神经网络模型的学习样本进行训练和预测,最后将上述结果进行综合得到大坝变形的预测值。应用文中所述方法对某实际大坝变形监测数据的建模检验表明,本文给出的GM-ANN模型预测精度高于GM(1,1)模型,具有较好的实用性。     

变电站沉降自动监测系统的设计

文章针对建筑物、厂房的变形监测问题,简单介绍了一种用于电力工程中变电站自动监测建筑物沉降变形的系统。该系统主要包括了硬件和自动化数据采集系统两个方面。     

气温多传感器融合系统工作原理与故障排查及日常维护

为进一步提高地面气象观测中气温观测数据的采集、处理效率,提高气温观测数据的精确性、连续性,笔者根据2019年内蒙古气象部门开展的山洪地质灾害防治气象保障工程建设任务——多传感器温度雨量融合系统建设,介绍了气温多传感器融合系统的结构,从气温传感器、湿度传感器、气温融合控制器等方面分析了系统各部分工作原理,详细介绍了写入气温多传感器融合控制器的融合算法实现过程,阐述了气温多传感器融合系统解决单一传感器数据缺失和剔除观测异常值等问题从而提高观测数据质量的原理。最后结合系统结构及工作原理对系统的故障排查提出了具体操作步骤,并对日常维护方法进行了介绍,以此加深和提高基层气象台站观测员、设备保障工作人员对观测设备的了解,为其在发现异常数据时提供参考,及时分析异常原因,找出故障并及时排除,确保观测数据的准确可靠。     

基于单片机的土壤湿度测试仪的研究

根据土壤介电测量的通用模型,采用探针式电容传感器,设计了土壤湿度单片机测试系统,阐述了其组成和工作原理,并通过上位机实现自动监测和自动灌溉。实验结果表明：该测试系统具有测量精度高、显示直观、操作方便等特点,可以满足生产实践中的要求。     

基于SPSS的重力坝变形监测资料多元逐步回归分析

通过对某混凝土重力坝垂直位移观测数据的回归分析,验证SPSS软件在大坝安全监测数据分析中的可应用性。利用SPSS软件的多元线性回归分析功能自动完成回归分析模型的回归参数计算、回归方程的统计检验和预报方差分析,确定出大坝垂直位移的影响因子为温度、水位及时效,总结出不同影响因子对位移的影响规律。