基于自适应Kalman滤波融合技术的边坡变形分析

朱自强^1,2，吴顺川^2,3，刘洋^1,2，赵宇松^1,2

1. 北京科技大学土木与资源工程学院2. 金属矿山高效开采与安全教育部重点实验室3. 昆明理工大学国土资源工程学院

摘 要：为对滑坡体的稳定状态及变形趋势做出更加准确的分析,利用自适应Kalman滤波融合技术,建立了基于位移参数的自适应Kalman滤波融合预测模型,对多个位移监测点的监测数据进行滤波融合处理。以大孤山铁矿废弃排土场边坡为研究对象,对该工程球团厂监测区域的4个位移传感器数据进行了滤波融合分析,结果表明:各监测点累积位移滤波估计值与实际累积位移监测值呈现相同的变化趋势,其中垂直位移偏离值要高于水平位移偏离值。经该方法滤波后,残差随时间由大减小,后期波动性较小,最后趋于收敛,滤波效果稳定。融合曲线中垂直累积位移变化要远大于水平累积位移变化,可看出滑坡变形主要由沉降导致。在2017年8～10月与2017年12月～2018年2月,曲线呈现先下降后上升的趋势,与监测区域受夏季降雨影响处于活跃期以及冬季冰雪冻胀影响的情况相符,可看出降雨对监测区域的影响要大于冰雪冻胀的影响。各监测点的滤波融合曲线与实际累积位移监测曲线呈现相同的变化趋势,经过自适应卡尔曼滤波融合处理后的累积位移监测曲线能更加准确、真实地反映监测区域的整体变形趋势。研究成果可为后期施工及灾害防治提供依据。

关键词：边坡变形趋势;位移;自适应Kalman;滤波融合;