地铁隧道自动变形检测系统的研究？

地铁是一种能够在狭小空间内快速运送高度密集人群的交通设备，狭小的空间决定了其管理措施的难度和复杂性。高速运行在很多方面凸显了系统协调的重要性，每个系统的每一个细节都可能是影响安全的因素；人口密度高，决定了轨道交通一旦发生事故，将是巨大的危险和灾难；轨道交通的安全与规划、建设和运营的各个阶段密切相关，决定了轨道交通安全管理的系统性和完整性。这些因素都对地铁的安全管理提出了新的挑战，同时也说明城市轨道交通一旦发生安全事故，后果极其严重。

结构安全监测包括隧道结构侵蚀监测、结构变形监测、结构内力监测和环境监测，其中结构变形监测非常重要，其监测内容主要包括隧道沿纵向分布的断面沉降、侧向位移和断面收敛变形。

地铁隧道结构过度变形会造成灾害，预防措施主要是变形监测，可分为施工阶段和运营阶段。为了同时提高隧道施工和运营的安全性，需要可靠的检测和数据处理方法。然而，由于建筑施工的干扰和检测方法及设备的限制，传统的测量技术只能进行间歇性的记录，不适合在隧道建成后对隧道运行情况进行监测。在隧道施工过程中，可以通过人工测量或自动测量，利用仪器对整个隧道和断面的变形进行实时观测和监控，但这往往仅对保证隧道施工质量有效。至于自动测量法，由于其自动测量仪器(全站仪)价格很高，难以全线布点，而且其自动测量一般只对施工的推进面有效，其基准测量需要人工定期测量，因此不适用于运营隧道的检测。施工结束后，这些设备撤离现场，地铁隧道投入运营后的变形无法检测和监测。

目前，国内外隧道施工监控技术相对成熟，但隧道运营过程中的监控还远远不够。实际上，由于时间跨度长、影响因素复杂、灾后社会影响大，运营隧道的健康监测更应受到重视。

根据已建地铁隧道的沉降观测数据，发现软土地层中的隧道在长期运营过程中，其纵向沉降会不断增加，并且这种沉降是总沉降的主要部分。隧道的不均匀沉降会导致隧道弯曲变形，影响轨道的平顺和乘客的舒适，并导致隧道接缝张开，进一步加剧渗透甚至漏泥，威胁隧道的结构、接缝和正常运营。因此，有必要关注隧道结构在长期运营中的整体变形，从设计、施工、工程防治、周边环境影响等方面进行综合治理和控制。

运营地铁隧道的变形包括隧道纵轴沿横截面的位移和隧道横截面形状的变化。当隧道变形过大时，会影响地铁的安全运营。本项目的目的是开发和运行隧道变形检测分析系统，根据隧道变形的渐变性和长期性，采集隧道变形的实时数据，建立长期基础数据，通过时间和空间上的数据整合，为实现隧道变形的网络化发布和建立隧道变形预警机制做好准备。本课题属于轨道交通网络运营安全综合技术研究与应用的重要组成部分。

2.主要研究内容。

针对这一课题，项目组做了大量前期基础研究工作。基于多组立体相机和近景摄影测量原理，实现了建筑模型的变形监测。基于车载多传感器移动空间数据采集设备，实现了GPS、INS、CCD立体相机、激光扫描等传感器的集成与处理。隧道安全监控采集车是近景立体摄影测量、全景相机和断面扫描集成和数据融合的成功范例，具有数据管理和实时发布功能。在空间多传感器网络等技术的支持下，定位精度高达5mm，为这一科研计划的顺利进行和圆满成功提供了有力支撑。

根据项目的特点和内容，项目研究可分为三个部分:

A.隧道整体变形检测:研究网络化智能图像传感器，用于监测运营地铁隧道的变形灾害。本文主要研究网络化智能图像传感器、智能图像传感器的自稳定装置、图像分析处理获得的参考点相对位移数据、利用数据融合和联合平差理论处理传感器网络的序列图像进行高精度测量、传感器网络的组网技术、三维隧道变形图像建模和变形预警等。

B.隧道局部(断面)变形检测:研制测量隧道断面变形的监测仪器。根据前一部分的成果，建立了隧道轴线定位基准的传输系统，为隧道断面变形测量仪提供了精确的测量基准，隧道断面变形测量仪对隧道进行全面扫描和监测，为准确分析和诊断隧道变形状态提供了更加全面和丰富的监测数据。

c、建立空间数据库存储和发布隧道变形信息:存储和处理隧道整体变形和断面变形的实测数据，形成预警机制，并通过网络发布。

本项目主要研究利用网络化智能图像传感器对运营隧道在一个实验区间内的纵向轴线变形进行实时检测，建立隧道整体侧向位移的时空分布规律，通过变形分析初步建立隧道变形预警机制，建立隧道轴线定位基准传输系统，为车载隧道断面变形测量仪提供准确的测量基准。

本项目首次提出基于网络传感器技术和图像识别技术对运营地铁隧道的变形进行在线实时监测，并根据隧道变形数据分析隧道变形状况，以便及时预测隧道变形状况不良带来的灾害。

同时以此为基础进行隧道轴线定位基准的传递，为进一步利用隧道断面变形测量仪监测隧道结构的安全性提供基础数据。

这是一种新型的非接触式实时安全监测技术，可以弥补传统结构监测方法的不足。它采用非接触、实时在线的方式全面获取结构信息，基于计算机网络通信技术实现多传感器数据融合。测试成本低，过程可重复，具有实时、动态、高精度的特点，可提高局部监测的精度和时空整体监测分析能力。

图像传感器按一定间隔分布在隧道断面的顶部或侧面，每个断面上设置一个或多个图像传感器。所有传感器组成监控网络，各站监控计算机采集分析数据，再通过站间计算机网络实现对全线隧道的实时监控和预警。目前，通过集成图像和传感器网络实现隧道结构安全监测的技术和系统在国内外尚未见报道。

3.主要研究成果

创新

(1)首次提出了基于图像分析的隧道变形监测与定位基准传递的方案和理论。实现隧道整体变形的在线监测。

(2)设计了基于图像测量技术的隧道变形在线监测智能图像传感器系统。

(3)设计了集激光测距、精密角度控制和电子测斜于一体的断面扫描检测车。

(4)提出了智能图像传感器的姿态补偿方法，解决了传感器姿态引起的测量误差。

(5)提出了一套多传感器多点长期监测的数据处理方法。

(6)提出了一种可行的智能图像传感器的现场标定、维护和更换方法。

(7)开发了适用于隧道在线检测中多传感器信息交换并满足多传感器同步要求的网络通信协议。

通过本项目的研究，构建了图像传感器阵列和截面变形测量仪的多传感器监测网络系统，设计了用于自校准的专用传感器校准框架，实现了高精度的时间同步。解决了多传感器数据融合的高精度联合处理算法，实现了基于立体序列图像的监测点坐标的高精度计算。开发了具有自主知识产权的基于多传感器监测网络的隧道结构安全监测系统，完成了上海实验段隧道现场监测示范。

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