地鐵隧道結構穩定性自動化監測系統的研究與應用

段　偉，王　敏，鐘金寧，左靖山

(1. 南京市測繪勘察研究院有限公司，江蘇 南京 210019； 2. 北京天寶富通測控技術有限公司，北京 100043)

DUAN Wei，WANG Min，ZHONG Jinning，ZUO Jingshan

地鐵隧道結構穩定性自動化監測系統的研究與應用

段偉1，王敏1，鐘金寧1，左靖山2

(1. 南京市測繪勘察研究院有限公司，江蘇 南京 210019； 2. 北京天寶富通測控技術有限公司，北京 100043)

Application and Research of Automatic Monitoring System for Stability of Subway Tunnel Structure

DUAN Wei，WANG Min，ZHONG Jinning，ZUO Jingshan

摘要：隨著城市軌道交通的快速發展，目前我國的地鐵營運線路長度已近300 km，如何實時監測地鐵結構的穩定性，保障地鐵營運安全，受到各地政府的高度重視。本文基于高精度全站儀構建開發了地鐵隧道結構安全自動化監測系統，利用VT檢驗法對基準點進行了穩定性判定，實現了遠程無線控制全站儀對地鐵結構進行自動化監測，通過三維一體化、高精度系統快速對地鐵隧道進行了水平位移、垂直位移、隧道直徑收斂等諸多變形量的監測，并通過試驗對該系統的穩定性和監測成果精度進行了統計分析。結果表明，該系統能夠滿足地鐵結構監測毫米級的精度要求，并具有較好的穩定性。

引文格式： 段偉，王敏，鐘金寧，等. 地鐵隧道結構穩定性自動化監測系統的研究與應用[J].測繪通報，2015(9)：91-94.DOI:10.13474/j.cnki.11-2246.2015.0288

關鍵詞：VT檢驗法；地鐵隧道；結構穩定性；自動化監測

中圖分類號：P258

文獻標識碼：B

文章編號：0494-0911(2015)09-0091-04

收稿日期：2014-12-03

基金項目：江蘇省科技支撐計劃(BE2014026)

作者簡介：段偉(1985—)，男，碩士生，工程師，主要研究方向為精密工程測量與變形監測。E-mail：306132870@qq.com

通信作者：王敏 。E-mail：endyyl@163.com

一、引言

隨著我國地鐵交通工程的快速發展，高精度全站儀在地鐵隧道結構穩定性自動化監測中的應用已非常廣泛[1-4]。地鐵的變形監測精度要求高(一般要求1 mm乃至更小)，而且基準點和監測點都只能布設在地鐵隧道的狹長空間中，因此地面攝影測量和三維激光掃描目前還難以達到監測要求。地鐵隧道內的監測點數量比較大,其變形監測過程周期性和長期性的要求,使得數據量非常龐大[5]，傳統通信及存儲方法不便于管理如此大量的數據。此外,地鐵施工位于地下,不便采用GPS技術；而精密水準測量(包括液體靜力水準測量)只能作沉降監測,且費工費時，效率較低。因此,用高精度測量機器人建立地鐵隧道變形自動化持續監測系統就成為最好的選擇。

基于高精度全站儀的三維自動化監測系統能夠實現地鐵結構安全監測的實時化、自動化、智能化[6]，同時可獲取地鐵結構在水平、垂直、直徑收斂等毫米級的變形數據，滿足保障地鐵結構安全的需求。為此筆者基于不同品牌及精度的全站儀構建研發了地鐵隧道結構安全自動化監測系統，利用VT檢驗法[7]在數據處理環節對基準點組進行了穩定性判定，并在南京地鐵某保護區監測項目中進行了實際應用，最后對基于不同精度及品牌全站儀的監測系統穩定性及成果精度進行了對比分析。

二、自動化監測系統結構設計

基于自動化監測系統原理，筆者設計了集數據采集、傳輸、處理、成果發布于一體的一整套地鐵隧道結構安全自動化監測系統，具體系統結構如圖1所示。

1. 數據采集

在數據采集環節中，筆者基于Trimble Precision SDK平臺及Leica GeoCom指令集研發了可支持Trimble S8及Leica TM30全站儀的數據采集管理平臺，實現了利用遠程控制全站儀進行數據的采集與管理，圖2為數據采集管理平臺界面。

系統主要功能有：利用遠程數據采集平臺控制全站儀進行點位學習、數據采集及數據庫存儲；遠程控制全站儀開始、暫停及停止自動觀測；進行各工作基點觀測點組分組設定；遠程設定自動觀測周期；單點測量次數與重復觀測時間間隔設定等。

2. 數據及指令通信

在數據及指令通信環節，筆者發明了自動化監測數據通信系統，并獲得實用型新專利(專利號：ZL201120462266.X),本實用新型提供的自動化監測數據通信系統與現有技術相比具有3個方面的優點：

1) 通信方面：進來的RS485信號轉換為RJ45信號，通過3G無線模塊與外圍服務器實現數據通信與指令傳輸，通信速度比GPRS有百倍的提高，減少了點組監測時間，提高了監測精度。2) 供電方面：將220 V電源轉換為12 V和24 V，12 V給各模塊供電，24 V給傳感器供電，傳感器與RTU之間用8芯網線連接，用于供電及數據通信，實現了各種模塊及傳感器統一供電，減少了電纜的布設，降低了成本。

圖1　地鐵隧道結構安全自動化監測系統

圖2　數據采集管理平臺

3) 系統控制方面：采用帶有單片機功能的短信控制模塊及繼電器組成系統的控制中心，手動或自動控制系統的開關狀態，定時復位系統，提高了系統的穩定性。

3. 數據處理

基準點組穩定性判定為數據處理最重要的環節，其方法是否恰當將直接影響監測成果的精度。本文利用VT檢驗法在監測點成果解算前對基準點組進行穩定性判定，剔除不穩定的基準點，以提高監測點解算成果的精度。檢驗思路為[7]：

1) 依據自由設站所得的觀測數據資料，利用全站儀空間后方交會算法計算出工作基點坐標的近似值。

The traditionaalgorithm can be improved by u(e),and the trajectory that meets the requirements of the reachability and IKPI can be searched by the improvedalgorithm.

2) 假設控制網中基準點穩定不變，采用經典平差方法進行三維平差計算，獲取所有參數最或是值(包括工作基點三維坐標)。

3) 利用Helmert方差估計公式，分別計算出其中3類觀測值(水平方向角、天頂距、斜距)的單位權中誤差m01、m02、m03。

4) 計算出3類觀測值的改正數νi、νj、νk。

5) 構建3類觀測值統計量t

6) 選擇適當的置信水平α(本次取α=99%)，計算統計量t的限差t0。

三、監測網及試驗環境設置

本次試驗在南京某地鐵保護區監測項目區域進行，使用兩臺Trimble S8全站儀(0.5″一臺，1″一臺)，采用基準點組、工作基點、監測點模式構成監測網[2]，如圖3所示。

監測網中，各基準點組由9個L型棱鏡基準點組成；工作基點設在監測區內相對穩定、通視情況較好、結構牢固的位置，安裝強制對中裝置[8]；監測點按10 m一個斷面，每斷面7個監測點(安置L型棱鏡)布設，監測斷面布點如圖4所示。

圖3　變形監測網

圖4　監測斷面布設

通過各斷面監測點的三維坐標值解算各測項值及其變化量。其中，7號點計算道床垂直位移；2號點計算水平位移；2號點和5號點計算水平收斂；4號點和6號點、4號點和7號點計算豎向收斂；3號點計算拱頂垂直位移。

為客觀分析該系統的成果精度，在采用Trimble S8全站儀監測一個月后，將兩個工作基點分別換上Leica TM30(0.5″)，配合Leica GeoMoS軟件繼續監測一個月，以獲取相同條件下的結構變形原始觀測數據來進行對比分析。

四、系統穩定性分析

監測系統的穩定性從數據采集的成功率與采集效率兩個方面進行分析。

對試驗期間監測點觀測原始數據進行統計，觀測點組數據成功率見表1。可以看出，采用Trimble S8全站儀配合自主研發的數據采集平臺，與采用Leica TM30全站儀配合GeoMoS軟件每周期點組采集成功率均在96%以上，采集成功率較高。

對試驗期間采集所有監測點數據的使用時間進行統計，并計算出單點單面測量使用時間(s)，繪制頻數分布直方圖，如圖5所示。

表1　監測數據成功率統計　(%)

由圖5可以看出，利用不同全站儀單點測量用時為(11.5±1.5)s，置信概率為95%，采集效率差異較小。

圖5　單點單面數據采集時間頻數分布

五、監測成果精度分析

基于試驗原始觀測數據，利用自主研發的三維自動化監測數據處理系統進行數據處理，解算出各周期的監測成果。

分別選取水平位移(X方向)測項、垂直位移(Z方向)測項對0.5″與1″ Trimble S8的監測點成果數據進行統計分析，計算出不同精度全站儀各監測成果精度。將采用不同精度Trimble S8的監測成果進行對比分析，以距離為橫軸、中誤差為縱軸作中誤差隨監測點到工作基點的距離變化關系的曲線圖，如圖6、圖7所示。

由圖6、圖7對比結果可知，采用0.5″ Trimble S8全站儀的水平位移測量中誤差區間為0.35～0.53 mm，垂直位移測量中誤差區間為0.42～0.61 mm；采用1″ Trimble S8全站儀的水平位移測量中誤差區間為0.36～0.57 mm，垂直位移測量中誤差區間為0.31～0.68 mm；兩種精度全站儀監測成果精度均比較穩定，且都能保證百米1 mm的監測精度要求；同時，水平方向上的成果精度要略高于垂直方向。

圖6　0.5″與1″ Trimble S8監測點水平位移精度-距離關系

圖7　0.5″與1″ Trimble S8監測點垂直位移-距離關系

為了對比分析基于Trimble全站儀的監測系統成果精度，同時對同條件下的Leica系統監測成果數據進行統計分析，計算出其監測成果精度。將0.5″ Trimble系統與0.5″ Leica系統的監測成果(選擇YSZ2監測數據)精度進行對比分析，以距離為橫軸、中誤差為縱軸作中誤差隨監測點到工作基點的距離變化關系的曲線圖，如圖8所示。

圖8　Trimble、Leica監測點垂直、水平位移精度-距離關系

由對比結果可知，采用Leica監測系統的水平位移測量中誤差區間為0.41～0.51 mm，垂直位移測量中誤差區間為0.38～0.51 mm；采用Trimble監測系統的水平位移測量中誤差區間為0.38～0.52 mm，垂直位移測量中誤差區間為0.41～0.52 mm；兩者監測成果精度相當。

六、結束語

本文基于不同品牌及精度的全站儀構建研發了地鐵隧道結構安全自動化監測系統。在數據采集環節中研發了數據采集平臺同時管理不同品牌全站儀；在數據及指令傳輸環節中開發了自動化監測數據通信系統，提高了數據傳輸效率及穩定性；在數據處理環節中應用VT檢驗法對基準點組進行了穩定性判定，最后通過試驗對系統的穩定性和監測成果精度進行了對比分析。結果表明，基于高精度全站儀的地鐵隧道自動化監測系統數據采集成功率、穩定性高，數據傳輸基本無延時，經過基準點組穩定性判定后監測點百米內三維成果精度優于1 mm，能夠較好滿足地鐵結構監測在系統穩定性、成果精度、準確度等方面的需求。

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