工程测量职称范文观测数据处理分析

　　摘要：文章对工程测量学理论方法的发展进行了分析，重点对平差理论、工程网优化设计、变形观测数据处理方法进行了归纳和总结。

　　关键词：工程测量,理论,方法,发展,分析

　　一、工程测量的平差理论

　　最小二乘法广泛应用于测量平差。最小二乘配置包括了平差、滤波和推估。附有限制条件的条件平差模型被称为概括平差模型，它是各种经典的和现代平差模型的统一模型。测量误差理论主要表现在对模型误差的研究上，主要包括：平差中函数模型误差、随机模型误差的鉴别或诊断;模型误差对参数估计的影响，对参数和残差统计性质的影响;病态方程与控制网及其观测方案设计的关系。由于变形监测网参考点稳定性检验的需要，导致了自由网平差和拟稳平差的出现和发展。观测值粗差的研究促进了控制网可靠性理论，以及变形监测网变形和观测值粗差的可区分性理论的研究和发展。针对观测值存在粗差的客观实际，出现了稳健估计(或称抗差估计);针对法方程系数阵存在病态的可能，发展了有偏估计。与最小二乘估计相区别，稳健估计和有偏估计称为非最小二乘估计。

　　方差和协方差分量估计实质上是精化平差的随机模型，过去一直仅停留在理论的研究上。实际中，要求对多种观测量进行综合处理，因此，方差分量估计已成为测量平差的必备内容了。目前，通用平差软件包中已增加了该功能，但还需要在测量规范中明确提出来。

　　需要指出的是：许多测量作业单位喜欢采用附合导线进行逐级加密，主要依据目前规范中有关一、二级导线和图根导线的规定。无疑附合导线具有许多优点，但由于多余观测少，发现和抵抗粗差的能力较弱，不宜滥用。建立一个区域的控制，首级网点采用GPS测量，下面最好用一个等级的导线网作全面加密。从测量平差理论来看，全面布设的导线网具有更好的图形强度，精密较均匀，可靠性也较高。

　　二、工程控制的网优化设计理论和方法

　　网的优化设计方法有解析法和模拟法两种。解析法是基于优化设计理论构造目标函数和约束条件，求目标函数的极大值或极小值。一般将网的质量指标作为目标函数或约束条件。网的质量指标主要有精度、可靠性和建网费用，对于变形监测网还包括网的灵敏度或可区分性。

　　对于网的平差模型而言，按固定参数和待定参数的不同，网的优化设计又分为零类、一类、二类和二类优化设计，涉及到网的基准设计，网形、观测值精度以及观测方案的设计。在工程测量中，施工控制网、安装控制网和变形监测网都需要作优化设计。由于采用GPS定位技术和电磁波测距，网的几何图形概念与传统的测角网有很大的区别。除特别的精密控制网可考虑用专门编写的解析法优化设计程序作网的优化设计外，其他的网都可用模拟法进行设计。模拟法优化设计的软件功能和进行优化设计的步骤主要是：根据设计资料和地图资料在图上选点布网，获取网点近似坐标(最好将资料作数字化扫描井在微机上进行)。模拟观测方案，根据仪器确定观测值精度，可进一步模拟观测值。

　　计算网的各种质量指标如精度、可靠性、灵敏度。精度应包括点位精度、相邻点位精度、仟意两点间的相对精度、最弱点和最弱边精度、边长和方位角精度。进一步可计算坐标未知数的协方差阵或部分点坐标的协方差阵，协方差阵的主成份计算，特征值计算，点位误差椭圆、置信椭圆的计算等。可靠性包括每个观测值的多余观测分量(内部可靠性)和某一观测值的粗差界限值对平差坐标的影响(外部可靠胜)。灵敏度包括灵敏度椭圆、在给定变形向量下的灵敏度指标以及观测值的灵敏度影响系数。

　　将计算出的各质量指标与设计要求的指标比较，使之既满足设计要求，又不至于有太大的富余。通过改变观测值的精度或改变观测方案(增加或减少观测值)或局部改变网形(增加或减少网点)等方法重新作上述设计计算，直到获取一个较好的结果。

　　从模拟法优化设计的整个过程来看，它是一种试算法，需要有一个好的软件。该软件除具有通用平差软件的功能外，在成果输出的多样性、直观性，在可视化以及人机交互界面设计方面都有更高要求。同时也要求设计者具有坚实的专业知识和丰富的经验。

　　用模拟法可获得一个相对较优且切实可行的方案，可进一步用模拟观测值作网的平差计算，同时可模拟观测值粗差并计算对结果的影响。这种方法称为数学扭曲法或蒙特卡洛法。对于一个精度、可靠性以及灵敏度要求极高的监测网或精密控制网，作上述优化设计和精细计算是十分必要的。国内在这方面的应用报道较少。多是为了安全起见，有较大的质量富余，建网费用偏高。网优化设计费用很少，所带来的效益较大，凡是较重要的工程控制网，都应作优化设计。

　　三、变形观测数据处理方法分析

　　工程建筑物及与工程有关的变形的监测、分析及预报是工程测量学的重要研究内容。其中的变形分析和预报涉及到变形观测数据处理。但变形分析和预报的范畴更广，属于多学科的交又。变形观测数据处理有以下几种典型方法：

　　根据变形观测数据绘制变形过程曲线是一种最简单而有效的数据处理方法，由过程曲线可作趋势分析。如果将变形观测数据与影响因子进行多元回归分析和逐步回归计算，可得到变形与显著性因子间的函数关系，除作物理解释外，也可用于变形预报。多元回归分析需要较长的一致性好的多组时间序列数据。

　　若仅对变形观测数据，可采用灰色系统理论或时间序列分析理论建模，前者可针对小数据量的时间序列，对原始数列采用累加生成法变为生成数列，因此有减弱随机性、增加规律性的作用。如果对一个变形观测量(如位移)的时间序列，通过建立一阶或二阶微分方程提取变形的趋势项，然后再采用时序分析中的自回归滑动平均模型ARMA，这种组合建模的方法，可分性好且具有以下显著优点：将非平稳相关时序转化为独立的平衡时序;具有同时进行平滑、滤波和推估的作用;模型参数聚集了系统输出的特征和状态;这种组合模型是基于输出的等价系统的理想动态模型。

　　把变形体视为一个动态系统，将一组观测值作为系统的输出，可以用卡尔曼滤波模型来描述系统的状态。动态系统由状态方程和观测方程描述，以监测点的位置、速率和加速率参数为状态向量，可构造一个典型的运动模型。状态方程中要加进系统的动态噪声。卡尔曼滤波的优点是勿需保留用过的观测值序列，按照一套递推算法，把参数估计和预报有利地结合起来。除观测值的随机模型外，动态噪声向量的协方差阵估计和初始周期状态向量及其协方差阵的确定值得注意。采用自适应卡尔曼滤波可较好地解决动态噪声协方差的实时估计问题。卡尔曼滤波特别适合滑坡监测数据的动态处理;也可用于静态点场、似静态点场在周期的观测中显著性变化点的检验识别。

　　对于具有周期性变化的变形观测时间序列，通过Fourier变换，可将时域内的信息转变到频域内分析，例如大坝的水平位移、桥梁的垂直位移都具有明显的周期性。在某一观测时刻的观测值数字信号可表不为许多个不同频率的谐波分量之和，通过计算各谐波频率的振幅，最大振幅以及所对应的主频率等，可揭不变形的周期变化规律。若将变形体视为动态系统，变形视为输出，各种影响因子视为输人，假设系统是线性的，输入输出信号是平稳的，则通过频谱分析中的相干函数、频响函数和响应谱函数估计，可以分析输入输出信号之间的相干性，输入对系统的贡献。

　　参考文献：

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