测量机器人在线控制及其在地铁隧道自动化监测中的应用

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在施工时,地铁隧道的结构会受到很多因素(如地下水、地质、结构材料、周围建筑等)的影响,导致隧道结构产生倾斜、沉降等变形,严重的甚至造成大面积的塌方。因此,对地铁隧道的变形监测工作是必不可少的,尤其一些重要的施工区域,更是需要全天候、持续的监测。传统的变形监测方式费时费力、含有较多的误差源、周期较长,难以及时发现一些形变特别快的施工区域,测量机器人自动化、智能化的优点弥补了这一不足。本文利用测量机器人对地铁隧道的变形监测工作进行了分析研究和模拟试验,并在测量机器人的在线控制及数据预处理方面进行了相关的程序实现,能够为地铁隧道及相关的施工变形监测提供更多的安全保障,具有很强的理论研究价值及实践研究意义。本文使用测量机器人TM30进行分析研究和模拟试验,以Visual Basic 6.0作为程序实现工具,在TM30提供的二次开发平台的基础上,重点研究了测量机器人的在线控制和数据的预处理等问题。具体研究内容如下:(1)在测量机器人在线控制方面,研究了测量机器人与电脑端口的连接,监测前的仪器参数设置,测站设置以及自动监测等问题,并编写了相应的程序予以实现。(2)分析了测量机器人TM30的误差来源,并针对角度及距离的标称精度进行了实测试验,结果表明其具有可靠的测量精度;在实用性的基础上总结出了一些削弱误差的合理措施。(3)探讨了地铁隧道相关变形监测方法,在监测数据的预处理方面,提出一种新的抗差估计方法—区间抗差估计法,并利用实测数据进行了试验分析,结果表明该方法具有良好的抗差性能。(4)采用了周期内的数据差分,利用一种新的距离改正方法,根据已知数据对测量数据进行改正,有效消除了共同误差的影响。编制了角度及距离差分程序,能够对观测数据进行批量差分处理。(5)采用小波去噪的方法处理变形信号。实际观测中,有用的信号通常表现为低频信号或者比较稳定的信号,而对有用信号起干扰作用的噪声则常展现出高频特性,故考虑利用小波对低频具有较高频域的特征来有效地削弱噪声的影响,并编制了相应的小波变换程序予以实现
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