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某运行地铁抢险工程自动化监测

邵磊森  
【摘要】:测量机器人在运行地铁变形监测中的应用日趋广泛,某地铁段南北两线临近,南线因发生险情而停运,北线需正常运行。本文利用测量机器人的优越性能,通过对其二次开发平台的学习,对受抢险施工影响的北线运行地铁段实施自动化监测工作,以保障北线地铁的运行安全和南线抢险施工的顺利进行。论文的研究工作主要包括以下几个方面:(1)分析了某地铁段南线渗水的原因及抢险施工对北线的影响。参照相关规程、规范,制定北线运行地铁自动化监测方案,确定其监测内容、监测范围、监测预警值等。根据北线运行区断面形状的特点,设计断面布点方式。(2)使用TCA2003测量机器人结合GeoCOM二次开发技术,自动化的采集监测数据,所采集的数据通过GPRS DTU传输。在VB环境下通过调用GeoCOM接口技术,实现测量机器人的在线控制。利用通讯电缆连接测量机器人与GPRS DTU,实现两者之间的串口连接。(3)测量机器人采用极坐标法观测得到的数据,使用多重差分技术进行数据处理。针对BP神经网络模型展开介绍,并设计了适用于北线地铁隧道的网络结构,编写相应程序实现了变形量的预测。通过分析运行地铁隧道监测断面的拱顶沉降、轨道沉降差和隧道收敛的监测数据,获取南线抢险施工过程中北线运行地铁隧道结构的变形规律。研究得出,北线地铁隧道的监测项目均未超过预警值,变形较小。在南线地铁隧道抢险施工过程中,保证了北线运行地铁隧道结构安全,实现了信息化施工。运用BP神经网络模型进行监测数据预测,预测精度较高。


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