基于物联网与云计算的自动化变形监测技术研究
时间：2023-01-16 21:20:07 来源：柠檬阅读网 本文已影响 人 
方 杨
(中铁工程设计咨询集团有限公司，北京 100055)
当前，我国各大城市正在大力发展城市轨道交通建设，然而，大型基础设施的建设会对周边环境造成一定程度影响，应对其进行全方位监测，以保证城市轨道交通结构及周边建筑物安全。
对于部分运营期间的城市轨道交通项目，需掌握围护结构及施工过程中既有轨道交通工程结构的变化，为轨道交通相关方提供及时、可靠的数据资料，评定施工对既有轨道交通工程结构的影响，及时判断既有轨道交通工程结构安全，对可能发生的事故提供及时、准确的预报，以避免恶性事故发生。
工程监测通常分为人工监测和自动化监测两种方式。人工监测经过多年的发展已较为成熟，但存在以下缺点。①时效性不足：数据采集不及时，出现险情不能及时上报。②数据真实性欠缺：庞大的监测工作量使人工监测无法保证每一条监测数据的真实性。③实施难度大：运营期采用人工监测安全隐患大，且当前我国城市地铁运营期天窗时间短，使得人工监测变得难以实施。
相较于传统的人工监测，自动化监测方式可以远程控制测量仪器进行自动化数据采集，具有时效性好、准确性高、高频密集等优点。已有学者开展相关研究。周玉娟等研究物联网技术在隧道变形监测中的研究进展及展望，着重从理论方面论述物联网在变形监测中的应用[1]；
罗昊等从技术和经济效益两个方面对比分析人工监测和自动化监测，阐述各监测方式的技术性和经济性特征；
总结不同应用条件下应优先选用的监测技术类型，并提出一套可行的变形监测技术选用程序[2]；
李卫海等研发基于光纤传感技术的电力隧道自动化变形监测系统，应用结果表明，该系统实现了无线传输、自动化、高精度、实时采集数据、分析和预警等功能，极大地提高工作效率，降低运营和维护成本[3]。然而，上述自动化变形监测系统均需比较复杂的外业现场和用户端配置，故提出一种基于物联网与云计算的自动化变形监测方法，并对其进行研究。
基于物联网架构的自动化变形监测系统包括感知层、网络层、应用层。感知层主要包括各种监测设备，如测量机器人、静力水准仪，以及采集气象参数的气象传感器；
网络层是指利用4G网络、宽带网络将各种监测设备接入互联网，实现数据的实时传输；
应用层是指远程服务器或计算机端的控制系统和数据处理系统，负责监测设备控制和数据处理。物联网架构见图1。
图1 自动化变形监测系统的物联网架构
基于物联网与云计算的自动化监测系统是利用物联网的架构，将各种监测仪器接入互联网中，通过云端的监测控制软件远程控制设备进行周期观测，从而实现全天候无人值守全自动化监测，硬件系统架构见图2。
图2 基于物联网架构的自动化监测系统硬件
3.1 数据采集设备
(1)测量机器人
采用马达驱动，可自动搜索目标并照准，并提供用户开发接口。标称精度：水平方向测量标准偏差≤1″，测距标准偏差≤1 mm+1 ppm。
(2)静力水准仪
用于测量点的高程变化。量程0～80 mm，精度0.1 mm，分辨率0.01 mm。
(3)气象传感器
用于采集气象参数对观测值进行改正。温度测量范围-40～60 ℃，分辨率0.01 ℃；
准确度≤±0.3 ℃。湿度测量范围0～100% RH，分辨率0.05% RH；
准确度≤±3% RH；
气压测量范围300～1 100 hPa；
分辨率0.1 hPa。
3.2 物联网通讯设备
DTU(Data Transfer Unit)即数据传输终端，在物联网系统中实现数据双向传输的功能，实现监测设备串口数据与网络端服务器数据传输的设备。数据采集设备通过串口线与DTU通信，DTU中插入物联网卡，通过4G网络接入互联网，从而实现远程控制数据采集设备。
3.3 云服务器
(1)数据采集及处理软件独立运行在云服务器上，根据用户设定的观测周期和测量参数，控制数据采集设备进行数据采集并实时计算结果。
(2)数据库建立在云服务器上，用于监测数据的存储、管理。
Risk prevention of compensation claims related to cosmetic labeling 1 6
(3)基于B/S(浏览器/服务器)架构的数据管理平台部署在云服务器上。
3.4 用户端计算机和移动设备
用户可在电脑端(移动端)通过浏览器登录数据管理平台，设置观测周期和相关测量参数，远程控制采集设备按设定的参数采集数据，同时实时获取监测结果。用户手机还用于接收预警短信。
3.5 其他保障设备
包括：供电设备、视频监控设备、防风防雨防盗设备等。
自动化监测可实现全天候24 h无人值守，仪器自动按照设定的观测周期和观测方式进行测量，并可以远程控制，因此，自动化变形监测系统可达到以下目标：自动化、实时性、使用简便。
自动化变形监测系统软件由3个子系统组成，分别为数据采集与处理系统、数据管理系统、数据存储系统，见图3。
图3 自动化变形监测系统的软件架构
数据采集与处理系统主要负责控制测量机器人进行监测数据采集，并自动进行数据平差计算。基于云计算技术，系统独立运行于云服务器上，用户端无需配置软件，可大幅提升系统运行效率，减少用户端资源消耗，降低用户成本。另外，一台云服务器上可同时运行多个软件，同时控制多台仪器测量。系统通过Internet向DTU通讯设备发送指令，DTU通过串口对测量机器人发送控制命令，并同时接收测量机器人回传数据，实现数据采集的自动化、智能化。
数据管理系统主要负责监测状态、监测数据、监测成果的显示，以及用户对监测设备的控制。系统采用B/S(浏览器/服务器)架构，用户只需登录浏览器即可进行所有操作，实现用户端的轻量化、便捷化。各种不同类型的用户均可通过该平台实现数据共享。
数据存储系统主要负责监测数据的云端保存，包括各期次的原始测量数据、计算结果及用户设置的测量参数。采用MySQL数据库进行数据存储、管理。
某在建地铁盾构始发井围护结构与运营地铁区间主体结构最小水平距离为15.709 m。为评估邻近运营线施工对既有运营线路的影响，需对邻近运营线施工影响区段进行监测。经比选，决定采用自动化变形监测系统。
根据自动化监测系统硬件的需求，选择合适的位置布设硬件设备，用膨胀螺丝将专用支座固定到隧道边墙上，安装时应注意隧道限界，避免设备侵限影响轨道运营。支座安装完毕后，安置全站仪，见图4。
图4 地铁隧道监测场景
为实现自动化监测，同时布设了通讯设备DTU，采用RS232数据线与全站仪连接，见图5。
图5 通讯设备
设备布置完成后，首先进行初始值采集，在施工前对所有监测点进行12次数据采集。在12次采集的数据有效时，取平均值作为初始值。
在云服务器上开启相应的通讯端口。在自动化监测系统中新建一个项目，并设置项目的基本观测参数：观测开始时间、观测周期、观测时间间隔、测回数、棱镜搜索范围、重复观测次数、观测精度要求、2C互差、方向值和距离较差、改正数、中误差等。即可在监测管理系统中点击开始测量，设备将按照设定的参数进行自动化监测，监测管理界面见图6。
图6 监测管理
在自动化监测系统中，可实时查看仪器每一次观测数据，见图7。
图7 仪器实时工作状态
在每期的观测结束后，软件自动进行平差计算，每个监测点的坐标和变化量见图8。
图8 本期变形和累计变形
监测点在近5个月的坐标变化值见图9。
图9 监测点的变形趋势图
应用表明，相较于人工监测，自动化监测具有以下优势：①监测频率不受天窗时间限制，可实现全天候不间断监测，这对于保证工程质量、及时发现隐患具有重要意义；
②测量人员无需到达现场，一方面充分保证人员安全，另一方面大幅降低人工成本；
③监测成果可实时发布、共享，参与工程建设、运营的各方单位都可及时掌握最新监测结果，为辅助决策提供及时、可靠的信息。
自动化变形监测系统采用云计算技术，运算量大、资源消耗多的数据采集和处理(测量控制)模块独立在云端运行，用户端无需进行软件配置，可减少用户端的负荷，实现用户端的轻量化，优化用户体验，系统运行效率高。系统可同时控制多台设备进行自动化监测，用户只需通过浏览器设置监测周期和测量参数，即可远程控制设备运行，并实时获取监测结果。
实现远程控制监测仪器进行数据采集、自动化传输、自动化处理和分析、远程实时查询、数据共享等，保证工程实时监测数据质量和工程安全。
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