CN112729730A - 一体化gnss/加速度计与mems-imu融合监测桥梁挠度的方法 - Google Patents

一体化gnss/加速度计与mems-imu融合监测桥梁挠度的方法 Download PDF

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CN112729730A CN202011538395.2A CN202011538395A CN112729730A CN 112729730 A CN112729730 A CN 112729730A CN 202011538395 A CN202011538395 A CN 202011538395A CN 112729730 A CN112729730 A CN 112729730A
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Abstract

本发明公开了一种一体化GNSS/加速度计与MEMS‑IMU融合监测桥梁挠度的方法，其可以根据MEMS‑IMU航向姿态硬约束以及短时间内输出高精度姿态对惯性系统观测值合理定权，顾及桥梁形变特征，同时充分挖掘四元数模约束与航向角硬约束等非完整性约束信息，并利用约束平滑变结构滤波器更新并反馈校正MEMS‑IMU器件随机漂移误差，利用噪声信息和误差信息在误差上界处采用饱和项强制估计状态进行切换，在上下滑模面内采用误差新息进行更新，以抑制桥梁监测环境中存在建模残余的多路径误差及其他未知或未建模误差；构建基于速率等状态向量的一致性监测指标，实现GNSS/加速度计与MEMS‑IMU融合可靠监测。

Description

一体化GNSS/加速度计与MEMS-IMU融合监测桥梁挠度的方法
技术领域
本发明涉及桥梁健康监测技术领域，尤其涉及一种一体化GNSS/加速度计与MEMS-IMU融合监测桥梁挠度的方法。
背景技术
近30年来，各区域桥梁建设进入了一个飞速发展时期，每年开工建设的桥梁达一万多座。目前突出的问题在于桥梁建设总量大、周期短、隐患多，在役桥梁老龄化加速到来。因此，桥梁结构健康的长期实时精准监测对确保特大型桥梁安全运行具有重要意义。
为了提高GNSS(全球导航卫星系统)技术监测桥梁的频率、精度，许多学者提出利用多传感器集成的方法。近年来，惯性测量单元在形变监测领域的应用也得到了重视。郑荣才等提出融合多个IMU测量大型舰船甲板变形，结果表明IMU(惯性测量单元)监测舰船甲板变形是可行的，IMU的布局对甲板变形监测有较大影响；徐培亮等设计了一种集成精密单点定位与IMU的平台监测地震波，表明了IMU与高精度卫星定位技术集成具有监测地震波等灾害的能力；李星星等针对GPS(全球定位系统)与加速度计原始数据进行紧组合并对地震数据进行了测试，表明GPS/加速度计集成不仅能有效提高GPS监测频率，还提高了模糊度解算的可靠性；陈起金等将GPS/IMU组合定位应用于铁路轨道不平整监测上，提高了监测效率；耿江辉等提出了“六自由度GNSS地震仪”概念和原型，在GNSS基带芯片中集成惯性测量单元以改善其载波环路对高动态卫星信号的跟踪品质，同时发展了六自由度地震数据融合理论和方法，将整体精度从2cm提升至2mm；高周正等提出INS等多传感器辅助BDS三频精密单点定位紧耦合模型，并应用于铁路轨道不平整监测中。
GNSS/IMU组合定位应用于工程测量领域有巨大潜力。无论是用于地震监测的实验研究，还是具体工程应用的轨道不平顺性研究，GNSS/IMU均展现了在工程测量领域的巨大潜力。目前，相关研究多采用导航级IMU，应用于桥梁监测成本较高。MEMS-IMU(微机电系统-惯性测量系统)成本较低廉，但器件随机漂移误差大，多用于动态测量，且GNSS/IMU多为一体化设计。可靠一致的桥梁挠度监测结果无论是对于桥梁的实时运行监测还是其长期数据挖掘用于桥梁辅助设计等均具有重要的意义。然而，无论是GNSS、GNSS/加速度计集成、GNSS/IMU集成在监测桥梁时，现有研究多关注于验证集成算法的有效性或提高集成精度等问题上，对于集成结果的一致性等研究较少。
发明内容
针对以上问题，本发明提出一种一体化GNSS/加速度计与MEMS-IMU融合监测桥梁挠度的方法。
为实现本发明的目的，提供一种一体化GNSS/加速度计与MEMS-IMU融合监测桥梁挠度的方法，包括如下步骤：
S10，在一体化GNSS/加速度计与MEMS-IMU融合初始化阶段，初始位置和速度按照实际位置给定，利用桥梁坐标系提供的航向角作为硬约束，同时利用MEMS-IMU观测值计算桥梁监测载体系的姿态，通过MEMS-IMU与一体化GNSS/加速度计之间的杆臂速度误差求得它们之间的地理位置偏差关系及杆臂位置误差矢量，从而实现GNSS/加速度计与MEMS-IMU空间杆臂的同步；
S20，根据MEMS-IMU观测值、一体化GNSS/加速度计测量得到的空间杆臂值和MEMS-IMU观测值，将一体化GNSS/加速度计集成并通过一致性监测的位移和速度量转换至MEMS-IMU载体系，并作为综合观测值，与MEMS-IMU观测值进行融合，输出融合后的桥梁动态位移；
S30，根据所述硬约束以及综合观测值合理定权，顾及桥梁形变特征，同时充分挖掘四元数模约束与航向角硬约束之间的约束信息，并利用约束平滑变结构滤波器更新并反馈校正MEMS-IMU器件随机漂移误差，利用噪声信息和误差信息在误差上界处采用饱和项强制估计状态进行切换，在上下滑模面内采用误差新息进行更新，以抑制桥梁监测环境中存在建模残余的多路径误差及其他未知或未建模误差。
在一个实施例中，上述一体化GNSS/加速度计与MEMS-IMU融合监测桥梁挠度的方法，还包括：
S40，通过速率检测算法求得速率及速率阈值，如果由滤波器得到的速率超过速率阈值，判定此时GNSS/加速度计与MEMS-IMU融合存在不一致情况，同时将所得检验统计量与速率阈值进行比较来判断是否存在粗差故障而进行错误告警，以保证GNSS/加速度计与MEMS-IMU融合结果可靠，从而监测高铁大桥动态挠度。
在一个实施例中，步骤S10中，在一体化GNSS/加速度计与MEMS-IMU融合初始化阶段，主要任务是要实现GNSS/加速度计与MEMS-IMU空间杆臂的同步，其过程如下：
假设MEMS-IMU相对于地心的矢量为R，一体化GNSS/加速度计的天线相位中心相对于地心的矢量为r，天线相位中心相对于MEMS-IMU的矢量为δl，三者之间的矢量关系满足
r＝R+δl (1)
考虑到一体化GNSS/加速度计和MEMS-IMU之间的安装位置一般相对固定不动，即空间杆臂δl在载体坐标系(b系)下为常矢量，上式两边相对地球坐标系(e系)求导，可得
Figure BDA0002854212720000031
其中，记
Figure BDA0002854212720000032
为载体的地速，
Figure BDA0002854212720000033
为卫星天线的地速；
将(2)投影至导航坐标系，得
Figure BDA0002854212720000034
上式中，省略速度下标“en”，在实际应用中，由于ωie和ωen的影响很小，作近似
Figure BDA0002854212720000035
或者
Figure BDA0002854212720000036
将MEMS-IMU与一体化GNSS/加速度计之间的速度误差定义为杆臂速度误差，有：
Figure BDA0002854212720000037
若记
Figure BDA0002854212720000038
则它们之间的地理位置偏差近似满足如下关系
Figure BDA0002854212720000039
由式(5)和(6)可计算得MEMS-IMU与一体化GNSS/加速度计之间的杆臂位置误差矢量，如下：
Figure BDA0002854212720000041
其中pGNSS＝[LGNSS λGNSS hGNSS]T，LGNSS表示GNSS/加速度计的纬度，λGNSS表示GNSS/加速度计的经度，hGNSS表示GNSS/加速度计的高度，pINS＝[LINS λINS hINS]T，LINS表示MEMS-IMU的纬度，λINS表示MEMS-IMU的经度，hINS表示MEMS-IMU的高度，
Figure BDA0002854212720000042
secL表示INS纬度的正割值，RNh表示卯酉圈主曲率半径，RMh表示子午圈主曲率半径；
通过它们之间的杆臂速度误差及地理位置偏差即求出两者杆臂误差估计，从而实现空间杆臂的同步。
在一个实施例中，平滑变结构滤波器的构建过程包括：
设平滑变结构滤波器的系统方程为：
Figure BDA0002854212720000043
xk为系统状态；uk是系统的相对输入；wk是系统噪声；zk是量测值；vk是量测噪声，f(xk,uk,wk)表示一个函数，包括系统状态转移矩阵A和输入增益矩阵B，h(xk)包括量测转移矩阵H；
通过推导得到基于协方差的非线性系统迭代方程，状态预测方程：
Figure BDA0002854212720000044
协方差预报方程：
Figure BDA0002854212720000045
观测方程：
Figure BDA0002854212720000046
增益方程：
Figure BDA0002854212720000047
Figure BDA0002854212720000051
Figure BDA0002854212720000052
其中，
Figure BDA0002854212720000053
为线性化后的观测矩阵，Hk+1正定常矩阵；A＝|ez,k+1|k|+γ|ez,k|k|，γ为记忆或收敛速度因子，0＜γ＜1；
Figure BDA0002854212720000054
系统状态估计方程：
Figure BDA0002854212720000055
协方差推广方程：
Figure BDA0002854212720000056
误差方程为：
Figure BDA0002854212720000057
对于非线性动力学方程，需进行线性化处理：
Figure BDA0002854212720000058
顾及桥梁形变特征，令四元数的模为1，航向角的改正数为0，以此作为约束信息代入到滤波器的观测方程(17)中，构建约束平滑变结构滤波模型，从而来实现滤波更新和反馈校正，以确定平滑变结构滤波器。
在一个实施例中，所述一致性监测指标包括速率；所述速率的检测过程包括：
速率检测算法的原理是对检测量增长速率的检测，通过在自主完好性外推法算法的基础上增加一个卡尔曼滤波器来实现。该滤波器能检测到输入和估计噪声的速率改变。
速率检测算法的系统状态方程：
Figure BDA0002854212720000061
其中，P和V分别代表检测量位置和速率。V中含有有色噪声，a代表加速度；
Figure BDA0002854212720000062
代表相关系数，W1、W2和W3代表系统噪声，即
Figure BDA0002854212720000063
系统的量测矩阵可以表示为：
H＝[1 0 0] (21)
因此可以得到速率为：
Figure BDA0002854212720000064
假设检测量位置P仅包含单个缓慢增长的位置误差和其他的量测误差接近为零，当系统没有故障时，服从零均值的高斯白噪声分布。
在一个实施例中，定义速率检测算法的检测统计量
Figure BDA0002854212720000065
其中，σ0是V的标准差；PV是状态变量V的协方差，系统正常运行时检测统计量D服从标准正态分布；
假设有N个观测值，每个观测值有相同的误差概率，PFA是所有观测值误警率的总和，则单个观测值的误警率是PFA/N；因此基于误警率的阈值计算公式如下:
Figure BDA0002854212720000066
其中：VD代表速率阈值，式(24)表明在无故障的情况下，D小于VD时不会出现告警，由此可以得到检测阈值VD，通过比较D与VD的大小，可以判断系统是否存在粗差故障，从而来确定是否保存GNSS/加速度计与IMU融合后的结果。
上述一体化GNSS/加速度计与MEMS-IMU融合监测桥梁挠度的方法，在一体化GNSS/加速度计与MEMS-IMU融合初始化阶段，初始位置和速度按照实际位置给定，利用桥梁坐标系提供的航向角作为硬约束，同时利用MEMS-IMU观测值计算桥梁监测载体系的姿态；在数据融合阶段，根据精确量测得到的MEMS-IMU与一体化GNSS/加速度计空间杆臂值，利用MEMS-IMU实时姿态，将一体化GNSS/加速度计集成并通过一致性监测的位移和速度量转换至MEMS-IMU载体系，并作为观测值，与MEMS-IMU观测值进行融合，输出融合后的桥梁动态位移。根据MEMS-IMU航向姿态硬约束以及短时间内输出高精度姿态对惯性系统观测值合理定权，顾及桥梁形变特征，同时充分挖掘四元数模约束与航向角硬约束等非完整性约束信息，并利用约束平滑变结构滤波器更新并反馈校正MEMS-IMU器件随机漂移误差，利用噪声信息和误差信息在误差上界处(滑模面处)采用饱和项强制估计状态进行切换，在上下滑模面内采用误差新息进行更新，以抑制桥梁监测环境中存在建模残余的多路径误差及其他未知或未建模误差；构建基于速率等状态向量的一致性监测指标，实现GNSS/加速度计与MEMS-IMU融合可靠监测。
附图说明
图1是一个实施例的一体化GNSS/加速度计与MEMS-IMU融合监测桥梁挠度的方法流程图；
图2是另一个实施例的一体化GNSS/加速度计与MEMS-IMU融合监测桥梁挠度的方法流程图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
参考图1所示，图1为一个实施例的一体化GNSS/加速度计与MEMS-IMU融合监测桥梁挠度的方法流程图，包括如下步骤：
S10，在一体化GNSS/加速度计与MEMS-IMU融合初始化阶段，初始位置和速度按照实际位置给定，利用桥梁坐标系提供的航向角作为硬约束，同时利用MEMS-IMU观测值计算桥梁监测载体系的姿态，通过MEMS-IMU与一体化GNSS/加速度计之间的杆臂速度误差求得它们之间的地理位置偏差关系及杆臂位置误差矢量，从而实现GNSS/加速度计与MEMS-IMU空间杆臂的同步；
S20，根据MEMS-IMU观测值、一体化GNSS/加速度计测量得到的空间杆臂值和MEMS-IMU观测值，将一体化GNSS/加速度计集成并通过一致性监测的位移和速度量转换至MEMS-IMU载体系，并作为综合观测值，与MEMS-IMU观测值进行融合，输出融合后的桥梁动态位移；
S30，根据所述硬约束以及综合观测值合理定权，顾及桥梁形变特征，同时充分挖掘四元数模约束与航向角硬约束之间的约束信息，并利用约束平滑变结构滤波器更新并反馈校正MEMS-IMU器件随机漂移误差，利用噪声信息和误差信息在误差上界处采用饱和项强制估计状态进行切换，在上下滑模面内采用误差新息进行更新，以抑制桥梁监测环境中存在建模残余的多路径误差及其他未知或未建模误差。
在一个实施例中，上述一体化GNSS/加速度计与MEMS-IMU融合监测桥梁挠度的方法，还包括：
S40，通过速率检测算法求得速率及速率阈值，如果由滤波器得到的速率超过速率阈值，判定此时GNSS/加速度计与MEMS-IMU融合存在不一致情况，同时将所得检验统计量与速率阈值进行比较来判断是否存在粗差故障而进行错误告警，以保证GNSS/加速度计与MEMS-IMU融合结果可靠，从而监测高铁大桥动态挠度。
在一个实施例中，步骤S10中，在一体化GNSS/加速度计与MEMS-IMU融合初始化阶段，主要任务是要实现GNSS/加速度计与MEMS-IMU空间杆臂的同步，其过程如下：
假设MEMS-IMU相对于地心的矢量为R，一体化GNSS/加速度计的天线相位中心相对于地心的矢量为r，天线相位中心相对于MEMS-IMU的矢量为δl，三者之间的矢量关系满足
r＝R+δl (1)
考虑到一体化GNSS/加速度计和MEMS-IMU之间的安装位置一般相对固定不动，即空间杆臂δl在载体坐标系(b系)下为常矢量，上式两边相对地球坐标系(e系)求导，可得
Figure BDA0002854212720000091
其中，记
Figure BDA0002854212720000092
为载体的地速，
Figure BDA0002854212720000093
为卫星天线的地速；理论上，由于存在杆臂距离，两种地速所定义的导航坐标系是不同的，但是杆臂长度一般在米量级，两种导航坐标系间差别非常微小，可以认为它们是相互平行的。
将(2)投影至导航坐标系，得
Figure BDA0002854212720000094
上式中，省略速度下标“en”，在实际应用中，由于ωie和ωen的影响很小，作近似
Figure BDA0002854212720000095
或者
Figure BDA0002854212720000096
将MEMS-IMU与一体化GNSS/加速度计之间的速度误差定义为杆臂速度误差，有：
Figure BDA0002854212720000097
若记
Figure BDA0002854212720000098
则它们之间的地理位置偏差近似满足如下关系
Figure BDA0002854212720000099
由式(5)和(6)可计算得MEMS-IMU与一体化GNSS/加速度计之间的杆臂位置误差矢量，如下：
Figure BDA00028542127200000910
其中pGNSS＝[LGNSS λGNSS hGNSS]T，LGNSS表示GNSS/加速度计的纬度，λGNSS表示GNSS/加速度计的经度，hGNSS表示GNSS/加速度计的高度，pINS＝[LINS λINS hINS]T，LINS表示MEMS-IMU的纬度，λINS表示MEMS-IMU的经度，hINS表示MEMS-IMU的高度，
Figure BDA0002854212720000101
secL表示INS纬度的正割值，RNh表示卯酉圈主曲率半径，RMh表示子午圈主曲率半径；
通过它们之间的杆臂速度误差及地理位置偏差即求出两者杆臂误差估计，从而实现空间杆臂的同步。
在一个实施例中，平滑变结构滤波器的构建过程包括：
设平滑变结构滤波器的系统方程为：
Figure BDA0002854212720000102
xk为系统状态；uk是系统的相对输入；wk是系统噪声；zk是量测值；vk是量测噪声，f(xk,uk,wk)表示一个函数，包括系统状态转移矩阵A和输入增益矩阵B，h(xk)包括量测转移矩阵H；
通过推导得到基于协方差的非线性系统迭代方程，状态预测方程：
Figure BDA0002854212720000103
协方差预报方程：
Figure BDA0002854212720000104
观测方程：
Figure BDA0002854212720000105
增益方程：
Figure BDA0002854212720000106
Figure BDA0002854212720000107
Figure BDA0002854212720000108
其中，
Figure BDA0002854212720000109
为线性化后的观测矩阵，Hk+1正定常矩阵；A＝|ez,k+1|k|+γ|ez,k|k|，γ为记忆或收敛速度因子，0＜γ＜1；
Figure BDA0002854212720000111
系统状态估计方程：
Figure BDA0002854212720000112
协方差推广方程：
Figure BDA0002854212720000113
误差方程为：
Figure BDA0002854212720000114
对于非线性动力学方程，需进行线性化处理：
Figure BDA0002854212720000115
顾及桥梁形变特征，令四元数的模为1，航向角的改正数为0，以此作为约束信息代入到滤波器的观测方程(17)中，构建约束平滑变结构滤波模型，从而来实现滤波更新和反馈校正，以确定平滑变结构滤波器。
在一个实施例中，所述一致性监测指标包括速率；所述速率的检测过程包括：
速率检测算法的原理是对检测量增长速率的检测，通过在自主完好性外推法算法的基础上增加一个卡尔曼滤波器来实现。该滤波器能检测到输入和估计噪声的速率改变。
速率检测算法的系统状态方程：
Figure BDA0002854212720000116
其中，P和V分别代表检测量位置和速率。V中含有有色噪声，a代表加速度；
Figure BDA0002854212720000117
代表相关系数，W1、W2和W3代表系统噪声，即
Figure BDA0002854212720000118
系统的量测矩阵可以表示为：
H＝[1 0 0] (21)
因此可以得到速率为：
Figure BDA0002854212720000121
假设检测量位置P仅包含单个缓慢增长的位置误差和其他的量测误差接近为零，当系统没有故障时，服从零均值的高斯白噪声分布。
在一个实施例中，定义速率检测算法的检测统计量
Figure BDA0002854212720000122
其中，σ0是V的标准差；PV是状态变量V的协方差，系统正常运行时检测统计量D服从标准正态分布；
假设有N个观测值，每个观测值有相同的误差概率，PFA是所有观测值误警率的总和，则单个观测值的误警率是PFA/N；因此基于误警率的阈值计算公式如下:
Figure BDA0002854212720000123
其中：VD代表速率阈值，式(24)表明在无故障的情况下，D小于VD时不会出现告警，由此可以得到检测阈值VD，通过比较D与VD的大小，可以判断系统是否存在粗差故障，从而来确定是否保存GNSS/加速度计与IMU融合后的结果。
在一个实施例中，上述一体化GNSS/加速度计与MEMS-IMU融合监测桥梁挠度的方法也可以参考图2所示，在一体化GNSS/加速度计与MEMS-IMU融合初始化阶段，初始位置和速度按照实际位置给定，利用桥梁坐标系提供的航向角作为硬约束，同时利用MEMS-IMU观测值计算桥梁监测载体系的姿态；在数据融合阶段，根据精确量测得到的MEMS-IMU与一体化GNSS/加速度计空间杆臂值，利用MEMS-IMU实时姿态，将一体化GNSS/加速度计集成并通过一致性监测的位移和速度量转换至MEMS-IMU载体系，并作为观测值，与MEMS-IMU观测值进行融合，输出融合后的桥梁动态位移。根据MEMS-IMU航向姿态硬约束以及短时间内输出高精度姿态对惯性系统观测值合理定权，顾及桥梁形变特征，同时充分挖掘四元数模约束与航向角硬约束等非完整性约束信息，并利用约束平滑变结构滤波器更新并反馈校正MEMS-IMU器件随机漂移误差，利用噪声信息和误差信息在误差上界处(滑模面处)采用饱和项强制估计状态进行切换，在上下滑模面内采用误差新息进行更新，以抑制桥梁监测环境中存在建模残余的多路径误差及其他未知或未建模误差；构建基于速率等状态向量的一致性监测指标，实现GNSS/加速度计与MEMS-IMU融合可靠监测。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
需要说明的是，本申请实施例所涉及的术语“第一\第二\第三”仅仅是区别类似的对象，不代表针对对象的特定排序，可以理解地，“第一\第二\第三”在允许的情况下可以互换特定的顺序或先后次序。应该理解“第一\第二\第三”区分的对象在适当情况下可以互换，以使这里描述的本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。
本申请实施例的术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或模块的过程、方法、装置、产品或设备没有限定于已列出的步骤或模块，而是可选地还包括没有列出的步骤或模块，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或模块。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (6)

1.一种一体化GNSS/加速度计与MEMS-IMU融合监测桥梁挠度的方法，其特征在于，包括如下步骤：
S10，在一体化GNSS/加速度计与MEMS-IMU融合初始化阶段，初始位置和速度按照实际位置给定，利用桥梁坐标系提供的航向角作为硬约束，同时利用MEMS-IMU观测值计算桥梁监测载体系的姿态，通过MEMS-IMU与一体化GNSS/加速度计之间的杆臂速度误差求得它们之间的地理位置偏差关系及杆臂位置误差矢量，从而实现GNSS/加速度计与MEMS-IMU空间杆臂的同步；
S20，根据MEMS-IMU观测值、一体化GNSS/加速度计测量得到的空间杆臂值和MEMS-IMU观测值，将一体化GNSS/加速度计集成并通过一致性监测的位移和速度量转换至MEMS-IMU载体系，并作为综合观测值，与MEMS-IMU观测值进行融合，输出融合后的桥梁动态位移；
S30，根据所述硬约束以及综合观测值合理定权，顾及桥梁形变特征，同时充分挖掘四元数模约束与航向角硬约束之间的约束信息，并利用约束平滑变结构滤波器更新并反馈校正MEMS-IMU器件随机漂移误差，利用噪声信息和误差信息在误差上界处采用饱和项强制估计状态进行切换，在上下滑模面内采用误差新息进行更新，以抑制桥梁监测环境中存在建模残余的多路径误差及其他未知或未建模误差。
2.根据权利要求1所述的一体化GNSS/加速度计与MEMS-IMU融合监测桥梁挠度的方法，其特征在于，还包括：
S40，通过速率检测算法求得速率及速率阈值，如果由滤波器得到的速率超过速率阈值，判定此时GNSS/加速度计与MEMS-IMU融合存在不一致情况，同时将所得检验统计量与速率阈值进行比较来判断是否存在粗差故障而进行错误告警，以保证GNSS/加速度计与MEMS-IMU融合结果可靠，从而监测高铁大桥动态挠度。
3.根据权利要求1所述的一体化GNSS/加速度计与MEMS-IMU融合监测桥梁挠度的方法，其特征在于，步骤S10中，在一体化GNSS/加速度计与MEMS-IMU融合初始化阶段，主要任务是要实现GNSS/加速度计与MEMS-IMU空间杆臂的同步，其过程如下：
假设MEMS-IMU相对于地心的矢量为R，一体化GNSS/加速度计的天线相位中心相对于地心的矢量为r，天线相位中心相对于MEMS-IMU的矢量为δl，三者之间的矢量关系满足
r＝R+δl (1)
考虑到一体化GNSS/加速度计和MEMS-IMU之间的安装位置一般相对固定不动，即空间杆臂δl在载体坐标系(b系)下为常矢量，上式两边相对地球坐标系(e系)求导，可得
Figure FDA0002854212710000021
其中，记
Figure FDA0002854212710000022
为载体的地速，
Figure FDA0002854212710000023
为卫星天线的地速；
将(2)投影至导航坐标系，得
Figure FDA0002854212710000024
上式中，省略速度下标“en”，在实际应用中，由于ωie和ωen的影响很小，作近似
Figure FDA0002854212710000025
或者
Figure FDA0002854212710000026
将MEMS-IMU与一体化GNSS/加速度计之间的速度误差定义为杆臂速度误差，有：
Figure FDA0002854212710000027
若记
Figure FDA0002854212710000028
则它们之间的地理位置偏差近似满足如下关系
Figure FDA0002854212710000029
由式(5)和(6)可计算得MEMS-IMU与一体化GNSS/加速度计之间的杆臂位置误差矢量，如下：
Figure FDA00028542127100000210
其中pGNSS＝[LGNSS λGNSS hGNSS]T，LGNSS表示GNSS/加速度计的纬度，λGNSS表示GNSS/加速度计的经度，hGNSS表示GNSS/加速度计的高度，pINS＝[LINS λINS hINS]T，LINS表示MEMS-IMU的纬度，λINS表示MEMS-IMU的经度，hINS表示MEMS-IMU的高度，
Figure FDA0002854212710000031
secL表示INS纬度的正割值，RNh表示卯酉圈主曲率半径，RMh表示子午圈主曲率半径；
通过它们之间的杆臂速度误差及地理位置偏差即求出两者杆臂误差估计，从而实现空间杆臂的同步。
4.根据权利要求1所述的一体化GNSS/加速度计与MEMS-IMU融合监测桥梁挠度的方法，其特征在于，平滑变结构滤波器的构建过程包括：
设平滑变结构滤波器的系统方程为：
Figure FDA0002854212710000032
xk为系统状态；uk是系统的相对输入；wk是系统噪声；zk是量测值；vk是量测噪声，f(xk,uk,wk)表示一个函数，包括系统状态转移矩阵A和输入增益矩阵B，h(xk)包括量测转移矩阵H；
通过推导得到基于协方差的非线性系统迭代方程，状态预测方程：
Figure FDA0002854212710000033
协方差预报方程：
Pk+1|k＝FkPk|kFk T+QK (10)
观测方程：
Figure FDA0002854212710000034
增益方程：
Figure FDA0002854212710000035
Figure FDA0002854212710000036
Figure FDA0002854212710000037
其中，
Figure FDA0002854212710000038
为线性化后的观测矩阵，Hk+1正定常矩阵；A＝|ez,k+1|k|+γ|ez,k|k|，γ为记忆或收敛速度因子，0＜γ＜1；
Figure FDA0002854212710000041
系统状态估计方程：
Figure FDA0002854212710000042
协方差推广方程：
Figure FDA0002854212710000043
误差方程为：
Figure FDA0002854212710000044
对于非线性动力学方程，需进行线性化处理：
Figure FDA0002854212710000045
顾及桥梁形变特征，令四元数的模为1，航向角的改正数为0，以此作为约束信息代入到滤波器的观测方程(17)中，构建约束平滑变结构滤波模型，从而来实现滤波更新和反馈校正，以确定平滑变结构滤波器。
5.根据权利要求1所述的一体化GNSS/加速度计与MEMS-IMU融合监测桥梁挠度的方法，其特征在于，所述一致性监测指标包括速率；所述速率的检测过程包括：
速率检测算法的原理是对检测量增长速率的检测，通过在自主完好性外推法算法的基础上增加一个卡尔曼滤波器来实现；该滤波器能检测到输入和估计噪声的速率改变；
速率检测算法的系统状态方程：
Figure FDA0002854212710000046
其中，P和V分别代表检测量位置和速率，V中含有有色噪声，a代表加速度；
Figure FDA0002854212710000047
代表相关系数，W1、W2和W3代表系统噪声，即
Figure FDA0002854212710000051
系统的量测矩阵可以表示为：
H＝[1 0 0] (21)
因此可以得到速率为：
Figure FDA0002854212710000052
假设检测量位置P仅包含单个缓慢增长的位置误差和其他的量测误差接近为零，当系统没有故障时，服从零均值的高斯白噪声分布。
6.根据权利要求2所述的一体化GNSS/加速度计与MEMS-IMU融合监测桥梁挠度的方法，其特征在于，
定义速率检测算法的检测统计量
Figure FDA0002854212710000053
其中，σ0是V的标准差；PV是状态变量V的协方差，系统正常运行时检测统计量D服从标准正态分布；
假设有N个观测值，每个观测值有相同的误差概率，PFA是所有观测值误警率的总和，则单个观测值的误警率是PFA/N；因此基于误警率的阈值计算公式如下:
Figure FDA0002854212710000054
其中：VD代表速率阈值，式(24)表明在无故障的情况下，D小于VD时不会出现告警，由此可以得到检测阈值VD，通过比较D与VD的大小，判断系统是否存在粗差故障，从而确定是否保存GNSS/加速度计与IMU融合后的结果。
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