地铁隧道变形监测技术及分析预报方法研究

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1、地铁隧道变形监测技术及分析预报方法研究凌邦富安徽省第三测绘院安徽合肥230031摘要随着城市地下轨道交通网的建设和发展，建设运营中的隧道可能会在多种因素的影响下发生不同程度的变形，传统的人工变形监测技术无法满足工程的实际需求，利用测量机器人对隧道工程进行实时的自动监测可为隧道工程的建设和后期维护提供可靠的数据参考。本文主要以地铁隧道的变形监测为核心，围绕变形发生的原因、监测内容、监测技术、自动监测的应用、数据处理等内容展开相关讨论。.jyqk，将反射标靶分别设置在墙壁垂线、穹拱、地铁路基上，以便于三维激光扫描收集点云；最后，隧道的三维模型的确定则需要通过数据、连接、存储等数

2、据处理方式实现，这一系列的操作是建立在曲线曲面的非均匀有理B样条曲线表面函数基础上的。对于地铁隧道的变形监测来说，24h不间断监测是保障隧道结构和地铁安全原型的有效手段；但地铁运行的密度较为密集，若能在不打断地铁运行的情况下，保障测量人员的安全，同时还能保障测量结果的有效性则需要通过测量机器人的协助才能实现以上目标。测量机器人利用远程自动检测系统可对地铁隧道的结构、墙壁垂线、隧道路基等实施不间断监控，监控周期段，可在短时间内为工作人员提供地铁隧道运行的安全状态。3地铁隧道变形监测分析及预报方法3.1测量机器人的布设利用自动电子全站仪(ETS)进行隧道变形监测，该检测设备也被

3、称为测量机器人，是一种可自动对目标进行搜索、辨认、追踪和校准的三维坐标的智能型监测设备，观测点采用全站仪自由设站的原则对隧道变形观测点进行全程监测。在观测点上放反射片，增加感光率，提高观测数据的准确性，其余观测任务则由测量机器人在软件的控制下自动完成。通过对观测周期的调节设定，可观测不同时期的数据，然后利用计算软件对不同周期的三维坐标值进行处理，最终获得观测点的三维坐标异动情况，并以吟x，吟y，吟z表示。在对隧道变形进行监测时，测量机器人的设站方法如下：将观测墩放在第一个铁轨的外面，测量机器人被用底座固定在观测墩上，外侧用玻璃罩保护，观测站安装反射片的数目控制在6-16片，

4、安装区域分布在墙壁垂线、穹拱、轨道固定点和轨道排水渠各处，在监测过程中，所有的坐标数据均由测量机器人自动采集，然后通过数据线传输到控制服务器上。3.2基准点及工作基点的设置对隧道工程进行变形监测时，通常将监测基准点放在车站内，如带有强制归心装置的观测墩处，左侧出入段和左线各设置3个阶段点，定期对基准点进行检测，确保监测结果的可靠性。工作几点布设时，可在监测范围内中部的隧道侧墙上设置托架，长度为400mm，左出入线段和左线分别设置1个工作基点；变形监测点可按要求的断面进行布设，每个断面在轨道附近的道床上布设两个监测点，共设置六个观测断面，对每个观测点配备反射棱镜，棱镜反射面指

5、向工作基点。3.3数据处理3.3.1变形数据处理方法发展现状地铁隧道变形监测的主要目的是通过采集隧道结构的变形数据，了解隧道和轨道的运行情况，以便于及时发现问题，防止重大安全事故的发生，同时为后期的工程提供参考价值。因此，对监测数据的处理，并根据数据得出变形规律，进而做出科学的预报是监测工程的关键所在。由于现在的监测手段不断发生变化，已经由传统的单一监测模式发展至点、线、面结合的立体交叉多元监测模式，采集的数据也由离散型转向连续性，因此对数据的分析预报也应该由静态分析转向动态分析。在时间序列、回归分析、人工神经网络、灰色系统、卡尔曼滤波和小波分析等多种智能分析方法的应用，极

6、大的推动了变形动态模型的发展和应用。3.3.2卡尔曼滤波算法卡尔曼滤波算法是Kalman在滤波理论的基础上提出的一种时域上的状态空间分析方法，在该算法中，动态系统的描述通过状态方程实现，状态观测信息通过观测方法进行分析，结合空间摄影理论，提出的状态估计理论。离散线形系统的卡尔曼滤波模型的状态方程和观测方程可用下式表达：3.3.3时间序列分析算法在分析随机数据序列时，时间序列分析法是一种有效的处理方法，该法通过分析一组时序相关的数据序列，找到时间对数据的影响规律，然后在此基础上对数据的变化趋势做出分析和预报。时间序列分析算法已经广泛应用于经济、气象、天文和测绘等多个领域。若时

7、间序列｛xi｝为平稳、正态、零均值，其取值受到前面时间序列和对应噪声值的影响，按照多元线形回归思想即可得到该时间序列的模型，对模型进行不同条件设定时，可分别获得自回归模型和滑动平均模型的表达形式。3.3.4数据处理系统数据处理系统的主要功能是绘制变形过程的曲线、数据的后处理、数据报表、预报警等。实施绘制曲线的功能可使工作人员能够直观、实时的查看工程结构变形情况；数据分析系统则通过有效的处理措施后对测量误差进行减弱或消除；预警系统则对超过参数设定值的数据进行报警，确保工程的施工安全；报警方式可通过声、光方式和短信预警