测量机器人地铁隧道结构变形监测系统设计

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1、测量机器人地铁隧道结构变形监测系统设计摘要：在介绍了几种不同的变形监测数据处理方法后，结合某地铁变形监测后处理系统，对该系统工作原理进行了简要介绍，并在该系统的基础上，设计了地铁安全评估系统。关键词：变形监测；地铁监测；安全评估1变形监测网数据处理方法对于监测网的数据处理属于变形的几何分析范畴，包括确定相对或绝对变形量的大小、几何分布和变化规律。变形监测网一般由参考网和相对网组成，对于监测网周期观测数据处理，主要是确定稳定点，估计变形点相对于稳定点（或基准）的变形。对于零期和一期观测，多采用秩亏自由网平差或拟稳平差法做变形分析，一旦确定存在稳定点，则仍

2、以稳定点为基准进行约束平差为宜。周期观测点场稳定性的统计检验与判别，通常采用平均间隙法和最大间隙法。对于监测滑坡体的周期观测网，在获取到各期监测点的位移值后，可采用聚类分析法进行变形模式的拓朴约束识别，自动划分变形块体和估计各块体的变形模型参数。[1]1.1回归分析法取变形（称效应量，如各种位移值）为因变量，环境量（称影响因子，如水压、温度等）为自变量，根据数理统计理论建立多元线性回归模型，用逐步回归法可得到效应量与环境量之间的函数模型，用这种方法可做变形的物理解释和变形预报。因为它是一种统计分析方法，需要效应量和环境量具有较长且一致性较好的观测值序列

3、。在回归分析法中，当环境量之间相关性较大，可采用岭回归分析；如果考虑测点上有多个效应量，如三向垂线坐标仪、双向引张线仪，二向、三向测缝计的观测值序列，则可采用偏回归模型，该模型具有多元线性回归分析、相关分析和主成份分析的功能，在某些情况下优于一般的逐步线性回归模型。1.2时间序列分析法大坝变形观测中，在测点上的许多效应量如用垂线坐标仪、引张线仪、真空激光准直系统、液体静力水准测量所获取的观测量都组成一个离散的随机时间序列，因此，可以采用时间序列分析理论与方法，建立p阶自回归q阶滑动平均模型ARMA（p、q）。一般认为采用动态数据系统（DynamicDa

4、teSystem）法或趋势函数模型+ARMA模型的组合建模法较好，前者把建模作为寻求随机动态系统表达式的过程来处理，而后者是将非平稳相关时序转化为平稳时序，模型参数聚集了系统输出的特征和状态，可对变形进行解释和预报。若顾及粗差的影响，可引入稳健时间序列分析法建模。对于小数据量的时间序列，可采用灰色系统理论建模，通过对原始数列采用累加生成法变成生成数列，可以减弱随机性，增强规律性。在组合建模中，也可以通过建立灰微分方程提取变形的趋势项。在时序分析中，一般是针对单测点，若顾及各测点间的相关性进行多点的关联变形分析，则可能取得更好的效果。[2]1.3频谱分析

5、法对于具有周期性变化的变形时间序列（大坝的水平位移一般都具有周期性），可采用付立叶（Fourier）变换将时域信息转到频域进行分析，通过计算各谐波频率的振幅，找出最大振幅所对应的主频，可揭示变形的变化周期。若将测点的变形作为输出，与测点有关的环境量作为输入，通过对相干函数、频率响应函数和响应谱函数进行估计，可以分析输入输出之间的相关性，进行变形的物理解释，确定输入的贡献和影响变形的主要因子。1.4卡尔曼滤波法将变形体视为一个动态系统，系统的状态可用卡尔曼滤波模型即状态方程和观测方程描述，状态方程中若含监测点的位置、速率和加速率等状态向量参数，则为典型的

6、运动模型。这种模型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（如变形监测网）在各周期观测中显著性变形点的检验识别。该法的优点是有严密的递推算法，不需要保留使用过的观测值序列，而且可把模型的参数估计和预报结合在一起。该法是一种变形的动态几何分析方法。应用时需注意初始状态向量及其协方差阵以及动态噪声向量协方差阵的确定，采用自适应卡尔曼滤波可较好地解决后一问题。1.5有限元法有限元法是一种采用确定函数模型直接求解变形的具有先验性质的方法，属于确定函数法，它不需要做任何变形监测。将混凝土大坝按一定规则划分为很多计算单元，根据材料的物理力学参数

7、（如弹性模量、泊松比、内摩擦角、内聚力以及容重等），建立荷载与变形之间的函数关系，在边界条件下，通过解算有限元微分方程，可得到有限元结点上的变形。计算的变形值与单元划分、函数模型和物理力学参数选取有关，假设性较大，同时，未考虑外界因子的随机影响，因此，用该法所计算的变形仅作参考。如果计算的变形值与实测值有较大的差异，往往需要对模型和参数进行修改并进行迭代计算。若根据实测变形值采用确定性函数反求变形体材料的物理力学参数，则称为反演分析法。反演分析法一般与有限元法联合使用。1.6人工神经网络法大坝变形与影响因子之间是一种非线性、非确定性的复杂关系，模糊人工

8、神经网络法将生物特征用到工程中，用计算机解决大数据量情况下的学习、识别、控制和预报等问题，是新