近年来,由于矿区边坡地质灾害的频繁发生,严重威胁到人们的生命财产安全,已成为社会关注的焦点之一。采矿作业中,矿山结构受到多重因素的影响,导致边坡产生沉降、倾斜等变形,因此,对矿山边坡进行变形监测工作是必不可少的。传统的变形监测方法由于监测效率低、人工成本高,已无法满足现代边坡安全监测工程所提出的高度自动化、高精度、高效率、低成本、全天候的要求。随着科技的进步、技术的发展,社会已进入“互联网+”时代,计算机技术、物联网技术、通信技术等一大批先进技术的不断涌入,为边坡安全监测工程带来了发展的契机。本文重点研究了TM30自动化控制测量、监测数据质量检核、形变分析预警预测等核心问题,并利用徕卡TM30测量机器人提供的二次开发接口,以C#为编程语言,SQL Server为数据载体,在Visual Studio 2012平台上研发了露天矿边坡变形监测及预警分析系统,可实现远程无人值守控制、连续多周期在线监测、原始监测数据查询、二次基准差分改正、气象改正、三角网间接平差、奇异值检验、缺省值拟合、监测成果图表显示与报表、超限自动预警、边坡变形实时预测等功能。经过外业实地测量后证明,该研究成果适用于矿山边坡工程中远程、无人、长时、全天候的自动监测,能够为边坡安全治理提供有力的支持,具体的研究内容有如下几点:第一,深入剖析TM30的GeoCOM专用串口通讯接口、ASCII通信协议及函数参数,研究无线传输模块的通信原理及特点,以验证变形监测自动化远程监测方案的可行性。针对该研究,本文通过编程开发了自动变形监测远程传输与控制子系统,建立了由计算机、TM30、无线传输模块组成的分布式数据传输通道,可同时实现测量机器人的控制命令和边坡监测数据的双向传输。第二,变形监测的误差主要来源与大气条件和仪器自身,为提升变形监测的测量精度,通过将极坐标测量方法与二次基准差分模型结合,在每个监测周期完毕后消除共同误差对测量精度的影响。对该方法用于实验验证后发现研究区的监测点改正前与改正后的斜距和高差差分相对误差绝对值都小于1mm;在水平方向上的差分改正结果相对误差绝对值也小于0.5″。说明使用二次基准差分模型处理之后有效的消除气象误差和仪器误差对测量精度的影响,精度达到了毫米级。第三,通过对Grubbs法、“3δ准则”检验法、三次样条曲线拟合、临近点线性内插法的研究,分析变形量周期计算方法,提出一种较为合理改进型的变形分析与预警算法。研究结果表明,利用研究方法中统计量与置信度的关系排查不合理的变形数据并强制去噪,根据变形趋势进行缺省值拟合,结合算法自动匹配初始周期变形坐标值的优势,可快速的进行精确的变形分析预警。第四,将GM(1,1)、回归模型、ARIMA模型通过编程纳入到模型库中,实时对各方向的变形量进行短中期的变形趋势预测。通过比较模型拟合程度,选择最优预测模型分析边坡未来的变形趋势,提升预测的准确性。利用模型库对研究区目标的沉降值进行数据拟合与预测。结果表明,研究区边坡具有下沉的趋势,应该时刻关注其变形情况,从预测效果上看,ARIMA模型的预测效果更好,拟合残差值最小,适合长期预测。灰色系统建立的数学模型拟合效果也还可以,但随着时间的推移精度会有所下降。回归分析只有当整体变形状况大致符合某种数学函数的时候,才能获得较为准确预测精度。所以此次实验中选用ARIMA时间序列模型更能反映出矿山的变形趋势变化。