軌道交通智能監測系統設計與應用

裴林 郝萌 肖亮鵬 楊柳

摘要：隨著計算機技術的發展，人工監控不方便且難于管理的弊端也逐漸凸顯，使得這一領域也逐漸地從人工監控走向了智能監控。本文結合實例就智能監測系統的設計和應用進行研究，同時結合BIM模型和GIS技術實現三維監控可視化，實時提供監測數據，并自動與報警控制值對比分析，在監測值超過報警值的時候自動報警，及時提醒參建各方采取措施，并輔助工程人員作出合理的決策，使隧道施工處于受控狀態。

關鍵詞：智能監測系統;BIM;GIS;受控

中圖分類號：TP399 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2019）04-0154-03

0 引言

隨著物聯網，大數據分析，人工智能等技術提高，城市軌道交通同樣隨著社會進步蓬勃發展，對地鐵結構穩定，保證運營安全智能化實時監測迫在眉睫[1]。本系統以BIM、物聯網、互聯網、GIS等技術為核心實現軌道交通的實時監測的三維可視化，智能化。通過智能化傳輸多種實時數據以及集成挖掘有用數據，建立大數據，對數據進行挖掘分析，實現數據人員設備管理，數值模擬，分析預測，以及應急評估等功能，輔助工程人員作出合理的決策。可對監測數據進行深度挖掘，進行關聯性和敏感性分析，為相似工程、地層的暗挖施工作業提供經驗曲線，從而達到變形趨勢預測、預警，指導設計與施工。對數據智能實時監測，動態評估，預測預警等全過程智能化監測管理系統的構建提供了一種切實可行的實現思路。

1 系統架構設計

系統架構在相關信息安全體系，標準按體系的約束和保障下分為五層，包括采集傳輸層、通信網絡層、數據資源層、應用支持層和業務支持層。采集傳輸層包括自動采集、人工采集、外部接入、離線交換等，該層主要負責自動化數據和人工數據的采集，對應的硬件包括現場部署的傳感器[2，3]、DTU、人工采集設備等。通信網絡層包括局域網、廣域網、專網等，該層主要負責網絡數據的穩定傳輸。數據資源層包括基礎數據庫、業務管理數據庫、成果數據庫、元數據庫、數據字典等。該數據層主要負責系統靜態和動態數據的存儲于管理，包括系統基本的用戶、交互、權限、數據流、原始數據、報警數據、分析成果數據、地理空間數據、BIM基礎數據的管理與存儲。應用支持層是該系統的主要后臺功能，包括BIM、GIS、WebGL、IOT、消息服務、空間數據引擎等關鍵技術。業務應用層是面向用戶的實際業務應用，包括實時監控、預報預警、用戶管理、項目管理、歷史統計、報表分析、數據分析、虛擬仿真等業務。

系統架構圖如圖1所示。

2 技術架構

根據軌道交通監測系統的實際應用場景，結合BIM、GIS、物聯網等技術搭建智能檢測系統，采用三層體系架構：

（1）客戶端：指的是系統平臺的用戶主體，包括平臺使用者、平臺管理者等客戶端操作人員，由客戶端進行請求與響應。具體的服務對象由系統的建設者決定。該客戶端包括web瀏覽器和手機客戶端。

（2）應用服務層：作為智能化的管理系統，由各個子模塊采集數據，將原始數據以規定的格式返回，再對數據進行分類、抽取、挖掘和融合等處理，在數據存儲的同時，將不同的信息按照規范的協議發布給相應的應用子模塊。同時提供多種靜態和動態信息查詢接口，滿足這些外部系統的信息需求。

（3）數據管理層：存儲系統所需的基礎數據，實時采集系統數據，提供系統與各子模塊之間的信息接口。軟件技術架構如圖2所示。

3 系統功能描述

根據工程需求，利用傳感器技術，無線通信技術和互聯網，物聯網技術等高新技術，結合應用場景的實際需求，設計頂層架構，系統主要包括數據采集、數據傳輸、數據存儲、數據服務、數據可視化、數據分析預警等模塊。監測環境的實時數據（如測斜，水平位移，應力，應變）傳送給監測中心[4，5]，能夠通過智能傳感器對環境內的突發事件進行準確分析和判斷，并且監測人員可以通過監測主機查詢監測環境的實時狀況，做出決策。

智能監測系統主要有四大模塊組成，數據采集與管理，App移動客戶端、實時監測監控和數據分析。

3.1 數據采集與管理

智能監測采集服務程序采用輕量高效的Nodejs開發。使用DTU通訊技術，將監測現場數據通過物聯網卡傳輸到采集服務器。采集服務器將采集的數據數據解析傳輸給數據庫服務器。數據庫采用在WEB應用方面最好的RDBMS（Relational Database Management System，關系數據庫管理系統）Mysql數據庫，以保障數據庫讀寫效率，以及數據安全。通過利用PM2來簡化node應用管理的繁瑣任務，如性能監控、自動重啟、負載均衡等，實現數據采集系統的穩定可靠持久運行。

采集服務器從數據庫中請求到DTU和傳感器設備配置，DTU發送指令到采集服務器，注冊DTU，采集服務器定時發送指令給DTU，DTU將獲取到的指令通過串口分發給傳感器，傳感器響應，通過 DTU以透傳形式通過互聯網傳輸給采集服務器，采集服務器根據監測項配置與傳感器數據協議解析數據，并存儲到數據庫中。

3.2 App移動客戶端

系統移動客戶端支持Android和IOS系統，主要功能包括項目信息展示、實時監控、巡檢日志上傳、監控報警查詢、設備報警查詢、數據分析等功能。

其中監控報警流程設計如圖3。

主要涉及的人員包括：

監測人權限：驗證分析告警信息，驗證完成后，點擊已處理，使告警程序進入下一流程。

責任人權限：處理故障，處理后點擊已處理，交由驗收人驗收。

驗收人權限：驗收告警信息的處理結果，驗收后點擊已處理，由消警人消警。

消警人權限：告警信息處理完成后，進行消警。

普通用戶：只能進行數據查詢，不可增加、修改或刪除。

3.3 實時監測監控

3.3.1 項目管控一體化管理

采用GIS方式，對大場景區域內的項目進行管理，比如整個北京市的正在施工的軌道項目，對項目總數、完成數、正在進行項目數進行匯總;對項目的報警狀態進行匯總;項目可以與地圖的實時位置進行聯動;根據系統設置的權限，可以控制用戶對項目的權限。界面如4圖所示。

3.3.2 BIM三維監控可視化

基于GIS（地理信息系統）與WebGL開發了支持BIM（建筑信息模型）[6]的三維可視化引擎，該引擎底層上借鑒了GIS和BIM的理念，將大數據的GIS調度技術與BIM的建筑內部管理數據結構進行融合，具備大數據承載能力和細節展示效果。系統避免安裝插件，直接加載顯示BIM三維模型。如圖5所示。

3.4 數據分析

在數據分析模塊中可以查看歷史數據，進行幅值分布和時間分布和數據對比。將實際的監測數據以圖表的形式可視化顯示，便于分析施工過程中可能出現的問題，為下一步計劃提供決策。以下以地表沉降為例：

（1）歷史數據，如圖6所示。

（2）幅值分布，如圖7所示。

（3）時間分布，如圖8所示。

（4）數據對比。數據對比支持不同監測點相同時間或者相同監測點不同時間監測數據的對比，如圖9圖10所示。

4 結語

本文提出了一種基于BIM、GIS、WebGL等技術構建的軌道交通智能監測系統構建方法，并在實際的案例中進行應用與實驗，效果良好，對于該應用場景下或相似類似應用場景的信息化建設提供一個新的切實可行的思路。

參考文獻

[1] 武強，徐華，趙穎旺等.基于云平臺的礦井水災害智慧應急救援系統與應用[J].煤炭學報，2018（10）：2661-2667.

[2] 段偉，王敏等.地鐵隧道結構穩定性自動化檢測系統的研究與應用[J].四川建材，2016（42）：89-94.

[3] 黃旻旻.地鐵隧道結構沉降監測數據處理與分析系統的設計與實現[J].現代測繪，2013（36）：11-13.

[4] 李金蕾.地鐵地下隧道形變智能實時監測系統設計[D].中國海洋大學，2010.

[5] 張秀麗.地鐵隧道施工實時監測系統及應用研究[D].東北大學，2013.

[6] Autodesk杜長宇.基于HTML5/WebGL技術的BIM模型輕量化Web瀏覽解決方案[EB/OL].[2016-01-22].