基于物聯網與云計算的自動化變形監測技術研究

方 楊

(中鐵工程設計咨詢集團有限公司，北京 100055)

1 概述

當前，我國各大城市正在大力發展城市軌道交通建設，然而，大型基礎設施的建設會對周邊環境造成一定程度影響，應對其進行全方位監測，以保證城市軌道交通結構及周邊建筑物安全。

對于部分運營期間的城市軌道交通項目，需掌握圍護結構及施工過程中既有軌道交通工程結構的變化，為軌道交通相關方提供及時、可靠的數據資料，評定施工對既有軌道交通工程結構的影響，及時判斷既有軌道交通工程結構安全，對可能發生的事故提供及時、準確的預報，以避免惡性事故發生。

工程監測通常分為人工監測和自動化監測兩種方式。人工監測經過多年的發展已較為成熟，但存在以下缺點。①時效性不足：數據采集不及時，出現險情不能及時上報。②數據真實性欠缺：龐大的監測工作量使人工監測無法保證每一條監測數據的真實性。③實施難度大：運營期采用人工監測安全隱患大，且當前我國城市地鐵運營期天窗時間短，使得人工監測變得難以實施。

相較于傳統的人工監測，自動化監測方式可以遠程控制測量儀器進行自動化數據采集，具有時效性好、準確性高、高頻密集等優點。已有學者開展相關研究。周玉娟等研究物聯網技術在隧道變形監測中的研究進展及展望，著重從理論方面論述物聯網在變形監測中的應用[1]；羅昊等從技術和經濟效益兩個方面對比分析人工監測和自動化監測，闡述各監測方式的技術性和經濟性特征；總結不同應用條件下應優先選用的監測技術類型，并提出一套可行的變形監測技術選用程序[2]；李衛海等研發基于光纖傳感技術的電力隧道自動化變形監測系統，應用結果表明，該系統實現了無線傳輸、自動化、高精度、實時采集數據、分析和預警等功能，極大地提高工作效率，降低運營和維護成本[3]。然而，上述自動化變形監測系統均需比較復雜的外業現場和用戶端配置，故提出一種基于物聯網與云計算的自動化變形監測方法，并對其進行研究。

2 自動化變形監測系統的物聯網架構

基于物聯網架構的自動化變形監測系統包括感知層、網絡層、應用層。感知層主要包括各種監測設備，如測量機器人、靜力水準儀，以及采集氣象參數的氣象傳感器；網絡層是指利用4G網絡、寬帶網絡將各種監測設備接入互聯網，實現數據的實時傳輸；應用層是指遠程服務器或計算機端的控制系統和數據處理系統，負責監測設備控制和數據處理。物聯網架構見圖1。

圖1 自動化變形監測系統的物聯網架構

3 自動化變形監測系統的硬件

基于物聯網與云計算的自動化監測系統是利用物聯網的架構，將各種監測儀器接入互聯網中，通過云端的監測控制軟件遠程控制設備進行周期觀測，從而實現全天候無人值守全自動化監測，硬件系統架構見圖2。

圖2 基于物聯網架構的自動化監測系統硬件

3.1 數據采集設備

(1)測量機器人

采用馬達驅動，可自動搜索目標并照準，并提供用戶開發接口。標稱精度：水平方向測量標準偏差≤1″，測距標準偏差≤1 mm+1 ppm。

(2)靜力水準儀

用于測量點的高程變化。量程0～80 mm，精度0.1 mm，分辨率0.01 mm。

(3)氣象傳感器

用于采集氣象參數對觀測值進行改正。溫度測量范圍-40～60 ℃，分辨率0.01 ℃；準確度≤±0.3 ℃。濕度測量范圍0～100% RH，分辨率0.05% RH；準確度≤±3% RH；氣壓測量范圍300～1 100 hPa；分辨率0.1 hPa。

3.2 物聯網通訊設備

DTU(Data Transfer Unit)即數據傳輸終端，在物聯網系統中實現數據雙向傳輸的功能，實現監測設備串口數據與網絡端服務器數據傳輸的設備。數據采集設備通過串口線與DTU通信，DTU中插入物聯網卡，通過4G網絡接入互聯網，從而實現遠程控制數據采集設備。

3.3 云服務器

(1)數據采集及處理軟件獨立運行在云服務器上，根據用戶設定的觀測周期和測量參數，控制數據采集設備進行數據采集并實時計算結果。

(2)數據庫建立在云服務器上，用于監測數據的存儲、管理。

Risk prevention of compensation claims related to cosmetic labeling 1 6

(3)基于B/S(瀏覽器/服務器)架構的數據管理平臺部署在云服務器上。

3.4 用戶端計算機和移動設備

用戶可在電腦端(移動端)通過瀏覽器登錄數據管理平臺，設置觀測周期和相關測量參數，遠程控制采集設備按設定的參數采集數據，同時實時獲取監測結果。用戶手機還用于接收預警短信。

3.5 其他保障設備

包括：供電設備、視頻監控設備、防風防雨防盜設備等。

4 自動化變形監測系統軟件

自動化監測可實現全天候24 h無人值守，儀器自動按照設定的觀測周期和觀測方式進行測量，并可以遠程控制，因此，自動化變形監測系統可達到以下目標：自動化、實時性、使用簡便。

自動化變形監測系統軟件由3個子系統組成，分別為數據采集與處理系統、數據管理系統、數據存儲系統，見圖3。

圖3 自動化變形監測系統的軟件架構

數據采集與處理系統主要負責控制測量機器人進行監測數據采集，并自動進行數據平差計算。基于云計算技術，系統獨立運行于云服務器上，用戶端無需配置軟件，可大幅提升系統運行效率，減少用戶端資源消耗，降低用戶成本。另外，一臺云服務器上可同時運行多個軟件，同時控制多臺儀器測量。系統通過Internet向DTU通訊設備發送指令，DTU通過串口對測量機器人發送控制命令，并同時接收測量機器人回傳數據，實現數據采集的自動化、智能化。

數據管理系統主要負責監測狀態、監測數據、監測成果的顯示，以及用戶對監測設備的控制。系統采用B/S(瀏覽器/服務器)架構，用戶只需登錄瀏覽器即可進行所有操作，實現用戶端的輕量化、便捷化。各種不同類型的用戶均可通過該平臺實現數據共享。

數據存儲系統主要負責監測數據的云端保存，包括各期次的原始測量數據、計算結果及用戶設置的測量參數。采用MySQL數據庫進行數據存儲、管理。

5 自動化變形監測系統在運營地鐵監測中的應用

某在建地鐵盾構始發井圍護結構與運營地鐵區間主體結構最小水平距離為15.709 m。為評估鄰近運營線施工對既有運營線路的影響，需對鄰近運營線施工影響區段進行監測。經比選，決定采用自動化變形監測系統。

根據自動化監測系統硬件的需求，選擇合適的位置布設硬件設備，用膨脹螺絲將專用支座固定到隧道邊墻上，安裝時應注意隧道限界，避免設備侵限影響軌道運營。支座安裝完畢后，安置全站儀，見圖4。

圖4 地鐵隧道監測場景

為實現自動化監測，同時布設了通訊設備DTU，采用RS232數據線與全站儀連接，見圖5。

圖5 通訊設備

設備布置完成后，首先進行初始值采集，在施工前對所有監測點進行12次數據采集。在12次采集的數據有效時，取平均值作為初始值。

在云服務器上開啟相應的通訊端口。在自動化監測系統中新建一個項目，并設置項目的基本觀測參數：觀測開始時間、觀測周期、觀測時間間隔、測回數、棱鏡搜索范圍、重復觀測次數、觀測精度要求、2C互差、方向值和距離較差、改正數、中誤差等。即可在監測管理系統中點擊開始測量，設備將按照設定的參數進行自動化監測，監測管理界面見圖6。

圖6 監測管理

在自動化監測系統中，可實時查看儀器每一次觀測數據，見圖7。

圖7 儀器實時工作狀態

在每期的觀測結束后，軟件自動進行平差計算，每個監測點的坐標和變化量見圖8。

圖8 本期變形和累計變形

監測點在近5個月的坐標變化值見圖9。

圖9 監測點的變形趨勢圖

應用表明，相較于人工監測，自動化監測具有以下優勢：①監測頻率不受天窗時間限制，可實現全天候不間斷監測，這對于保證工程質量、及時發現隱患具有重要意義；②測量人員無需到達現場，一方面充分保證人員安全，另一方面大幅降低人工成本；③監測成果可實時發布、共享，參與工程建設、運營的各方單位都可及時掌握最新監測結果，為輔助決策提供及時、可靠的信息。

6 結語

自動化變形監測系統采用云計算技術，運算量大、資源消耗多的數據采集和處理(測量控制)模塊獨立在云端運行，用戶端無需進行軟件配置，可減少用戶端的負荷，實現用戶端的輕量化，優化用戶體驗，系統運行效率高。系統可同時控制多臺設備進行自動化監測，用戶只需通過瀏覽器設置監測周期和測量參數，即可遠程控制設備運行，并實時獲取監測結果。

實現遠程控制監測儀器進行數據采集、自動化傳輸、自動化處理和分析、遠程實時查詢、數據共享等，保證工程實時監測數據質量和工程安全。