基于物聯網的大壩邊坡鉆孔測斜機器人系統研發

中圖分類號：TU196；TP242

文獻標志碼：A

0 引言

大壩不同高程部位的水平位移監測通常通過壩體內部布設的正（倒）垂線系統實現。垂線法雖然監測精度高，但由于造孔成本較高且監測點分布稀疏，布置數量有限，難以實現高精度監測。相比之下，鉆孔傾斜法通過在鉆孔中埋設測斜管，并使用鉆孔測斜儀來監測，能夠及時發現巖土體在深部位置的變形及發展，且測量連續、穩定、重復性好，不易受外界環境的影響[1-2]，但傳統鉆孔測斜儀依賴人工操作，存在勞動強度大、觀測成本高和觀測精度低等問題[3]。

20世紀90年代，國外測斜儀技術迅速發展，新型傳感器與計算機技術的結合推動了單點測斜儀、多點測斜儀、連續測斜儀等多種型式的測斜儀的研發[4-8]。我國早期則主要采用羅盤式照相測斜儀，只能實現單點或多點測量，通過照片來確定敏感器件的狀態，需要人工解讀方向參數，精度和穩定性較差[。近年來，隨著慣性技術的發展及其在測量領域的應用，具有高靈敏度和精度的慣性加速度計顯著提升了測量系統的性能[10]。隨著工程監測要求的不斷提高，傳統測斜技術已難以滿足需求，亟需研發高性能智能化測斜設備。新型測斜機器人集成了高精度傳感器和定位技術，能夠快速準確地獲取斜坡或結構物的傾斜角度和形變數據，并通過網絡實時傳輸和分析數據，及時提供監測結果和預警信息，顯著提高工程測量的效率和安全性，為工程安全運維提供強有力的技術支撐。

四川準達科技有限責任公司于2014年開發了一種鉆孔攝像測斜機器人，該機器人能適應不同鉆孔大小，無需鋼絞線即可自主行駛，并集成了孔內成像和測斜功能[1]。南京壹捌零安全科技有限公司在2020年研發了一種包含測斜管、測斜單元與驅動裝置的測斜機器人，確保了測斜儀的精確定位與順暢轉向[12]。廣東水利電力職業技術學院在2021年研制了一款全自動智能測斜儀，集成了自動收放線系統、PLC控制系統、基于云端的智能數據處理平臺以及太陽能供電模塊，提高了工作效率和數據準確性[13]。國電南瑞水利水電科技有限公司在2021年開發了一款NJX32型一體化自動測斜儀，實現了測斜工作的全自動控制[14]。浙江城鄉工程檢測有限公司在2021年專為水利工程研制了一款全自動測斜機器人，創新性地采用“底板－活動轉桿－齒輪傳動”的機械結構和頂部可旋轉橫板設計，實現了測斜儀的多自由度精準轉向，顯著提升了復雜工況下的監測效率與操作便捷性[15]。北京聯睿科科技有限公司在2022年推出了自動測斜機器人，使用同步帶和伺服電機驅動的爬升組件實現在測斜管道內的精準定位，確保檢測結果精確可靠[6]。中科艾邁克精密機電制造（蘇州）有限公司在2023年研制了一款全自動智能測斜機器人，該機器人特點在于測斜儀內集成了儲能組件與數據傳輸存儲模塊，確保自主供電與信息記錄，提高了檢測效率與數據質量，同時有效控制了成本[17]。

盡管自動測斜機器人的研究取得了一些進展，但在精度、穩定性以及復雜環境下的操作能力等方面仍需改進，以滿足對測斜數據準確性與可靠性的更高要求。不足之處主要有：轉向時需要專門的轉向裝置，結構復雜，操作繁瑣；如果孔口發生較大位移，可能無法正確對準；在深度控制方面，電纜內置磁環方案會因電纜拉伸而影響測量間距，導致深度精度在 ±5mm 范圍內，測量精度有待提高；水平翻轉裝置也會增加設備體積，不利于現場安裝；在成本、能源供應和數據處理等方面也需要進一步研究和改進。

鑒于此，本文研發一款物聯網集成的鉆孔測斜機器人自動化系統。該系統通過自主研發的硬件主控板精準調控測斜儀傳感器的水平轉向與豎向復位，結合單片機控制、信號采集及通信技術，實現數據的實時收集與遠程傳輸。配以數據存儲模塊和控制管理軟件，形成一體化智能監測平臺，提高測量效率與準確性，為大壩安全管理提供技術支撐。

1系統研發

1.1 總體構成

鉆孔測斜機器人系統包括本體硬件、系統軟件和運行環境三部分（見圖1）。本體硬件由主控板、繞線步進電機、自動深度計米器、自動旋轉機構、傳感器單元、通信網絡、電源系統、防雷接地等組成；系統軟件由采集控制、數據預處理、知識圖譜、位移模型、分析預警和綜合管理等模塊構成；運行環境主要由服務器、數據庫、展示大屏等支撐。

圖1系統總體框架

1.2 本體硬件

產品整體采用全防護不銹鋼板制成，尺寸為420mm×284mm×390mm （長 × 寬 × 高）。前、后雙開柜門以及左右面板可拆卸，能夠滿足長期野外惡劣環境下的使用需求。箱體底部設計底座螺栓，保證箱體能緊固可靠地安裝于地面基礎平臺。產品外觀見圖2。

圖2產品外觀

1.2.1豎向復位控制技術

觀測人員在孔口人工控制每 0.5m 深度采集1次鉆孔測斜儀讀數，由于測斜儀探頭由上、下4個導輪的豎向運動來控制探頭的豎向復位，探頭的復位精度可能會影響測斜儀觀測精度。

測斜機器人通過主控板精確控制繞線步進電機，實現對測斜儀探頭的高精度豎向復位，確保在測試過程中探頭能夠準確到達預定深度（見圖3）。測斜機器人豎向復位控制核心部件是帶有往復直線驅動結構的旋轉支架，該支架由繞線步進電機驅動，通過轉動軸將旋轉扭矩傳遞至傳動夾環，進而帶動旋轉支架及固定齒輪和旋轉齒輪的嚙合系統。旋轉齒輪的自轉帶動往復絲桿轉動，從而推動螺母沿絲桿進行直線往復運動，這種直線運動與繞線盤的旋轉運動疊加，形成螺旋運動，使得線纜能夠平穩地盤進或盤出。通過精心設計固定齒輪和旋轉齒輪的傳動比，確保繞線盤的螺旋螺距略大于線纜線徑，不僅保證盤線進出口始終與計米輪處于同一鉛垂面，減少線纜與計米輪的摩擦，還能夠提升復位精度，保持電纜的穩定性和流暢性，有效降低線纜的抖動和損耗，延長線纜的使用壽命。這一創新設計顯著提高了測斜作業的效率和數據采集的準確性。與傳統豎向復位控制裝置相比，本儀器引入高精度編碼器，取代電纜內置磁環，有效減少了電纜拉伸對精度的影響。

圖3高精度豎向復位控制原理概化

1.2.2水平轉向控制機構

傳統的人工鉆孔測斜儀通常可以監測大壩邊坡深部主位移方向（A方向）和主位移方向順時針旋轉 90^° 方向（B方向）的位移。為了使測斜機器人實現2個方向的深部位移監測，需要研究測斜儀探頭內傳感器在狹小的空間里的水平轉向。

在測斜儀探頭內兩端配置轉向機構進行轉向控制，主要由對轉步進電機、電機套筒、環形構件、傳感器轉動結構、傾角傳感器等組成（見圖4）。其運行原理為：使用對轉步進電機來控制傳感器轉動結構，使其緩慢旋轉，從第一個限位位置開始，旋轉 180^° 到達終點的位置。在這個過程中，對轉步進電機確保傳感器轉動結構在平行于電機套筒的橫切面上平穩移動，直到達到第二個限位位置。這個過程會重復多次，直到傳感器轉動結構回到與之前相同的狀態值。在第一個限位位置和第二個限位位置，傳感器轉動結構會停止，并分別采集各個姿態傳感器的數值。由于傳感器在兩個互為對立的 180^° 位置進行測量，通過將這兩個位置的參數值相減，可以有效地消除傳感器在該傾角姿態下的白噪聲，包括溫度漂移（溫漂）和零點漂移（零飄）。

為保障轉向精度，本系統特別重視電源的穩定性。通過內置的穩壓濾波電路，對輸入電源進行精細調控，有效抑制電壓波動和電磁干擾，確保步進電機的穩定運行，避免電源問題引發的步進誤差，從而使轉向精度維持在 ±1^° 以內。與傳統孔口轉向裝置相比，內部轉向設計無需依賴額外設備，重復操作無需退出鉆孔，免除水平校準，使用更加簡便。

圖4水平轉向控制機構

1.2.3 自動停機報警裝置

在測斜機器人觀測時，若測斜儀探頭在下放過程中遇到障礙物導致卡頓，連接測斜儀探頭的專用線纜的受力狀態會松弛，此時，通過內置的壓力傳感器（見圖3）能夠迅速檢測到這一異常情況，并及時將信號反饋給控制系統（主控板）。系統會立即啟動保護機制，控制連接測斜儀探頭的電機自動停止放線動作，防止因過度拉伸而損壞設備或造成安全隱患，同時啟動系統報警，及時通知技術人員維護。這種自動停止功能能夠保護測斜儀探頭設備免受損害，減少不必要的經濟損失和時間浪費，是鉆孔測斜機器人智能化的組成部分。

1.3 系統軟件

測斜機器人系統總體采用B/S（瀏覽器/服務器）

的架構，在服務器上部署后，用戶端僅需使用瀏覽器即可訪問。系統分為前端界面和后臺服務兩個部分，前端界面采用Html5、Vue、Js等技術開發，后臺服務采用.NETCore跨平臺框架，使用典型的通用API接口設計，兼容主流操作系統，包括國產麒麟、Windows、Linux等系統。

系統架構主要分為數據采集、數據管理和數據服務3個層級，如圖5所示。

圖5測斜機器人管理系統架構

（1）數據采集層。包含現場測斜機器人、通信設備、服務器等資源，系統通過第三方信息系統共享數據資源。

（2）數據管理層。通過開發的平臺進行采集數據的存儲、知識庫和模型庫構建、數據可視化等，支撐數據服務。

（3）數據服務層。主要業務功能包括采集控制、數據治理、知識圖譜、位移模型、評價預警、綜合管理等。用戶通過PC端/瀏覽器、大屏、移動端訪問系統所有數據資源。

2 實驗與測試

2.1 實驗環境及標準

某水電站的安全監測體系涵蓋大壩、引水發電、尾水及周邊環境等的全面監控。監測項目包括變形、滲流、應力應變、溫度、邊坡穩定性、地震等。選擇位于壩頂右岸進水口邊坡測斜孔INc-1開展實驗研究，該孔有效孔深 51.5m ，孔內埋設外徑為 70mm 的測斜管。地質剖面顯示，除孔口鄰近區域存在破碎的砂夾石層外，孔身大部分貫穿質地均勻的白色或灰白色砂巖。INc-1孔的選址還考慮了其便捷的供電與通信條件，便于數據采集和傳輸。

本次測試除采用測斜機器人進行自動化監測外，還定期開展人工觀測，以進行數據比較。采用技術標準為《混凝土壩安全監測技術規范》（SL601—2013）和《大壩安全監測自動化系統實用化要求及驗收規程》（DL/T5272—2012）。

2.2 數據采集與分析

開始監測之前先完成測斜機器人硬件測試、軟件測試和實驗室測試。硬件測試包括排除邏輯故障、排除元器件失效和排除電源故障。軟件測試包括單片機初始化、串口模塊初始化、串口中斷調試、A/D轉換調試、數據存儲調試以及數據傳輸調試等。

測斜孔的有效深度為 51.5m 。測斜機器人以孔底為基準點，每上升 0.5m 采集一組數據，分別記錄河流中心線方向（A向）和河流下游方向（B向）的位移信息。其中，A向位移是指沿河流中心線方向的位移分量，若測點向河流中心線方向位移，則為正值；反之則為負值。B向位移為垂直于A向的位移分量，其方向為河流下游方向，若測點向河流下游方向位移，則為正值；反之則為負值。在人工觀測時，測斜機器人傳感器被取出，采用人工方法獨立采集數據，確保數據的準確性和可靠性。2024年4月1日一7月6日，測斜機器人每天采集 2～3 組數據，共取得222組數據，人工觀測每周采集2次數據，共42組數據。測斜機器人與人工觀測測試數據變化范圍與實測中誤差統計見表1。繪制測斜機器人和人工觀測沿孔深累計變化量分布（圖6）和測斜機器人實測時空過程線（圖7）。

圖7測斜機器人實測時空過程線

累計變化量為 -3.22～5.95mm 。除人工觀測B向4個測點累計變化量超過儀器標稱精度 ±2.0mm/ （30m）的2倍范圍外，其余所有測點累計變化量基本都在儀器標稱精度的2倍范圍內變化，可以初步判定測斜孔INc-1在2024年4月1日—7月6日測試期間，邊坡深部巖體未發生明顯變形，處于相對穩定狀態。另外，該結果亦表明系統監測數據主要受儀器精度和觀測誤差影響，未受到異常地質活動干擾，因而可用于評估系統的測試精度和中誤差特征，具備良好的代表性與參考價值。

（2）由測斜機器人監測數據計算出的不同深度的A向實測中誤差為 ±0.04～±1.04mm （圖中紅色實線），相當于 ±0.82mm/ C 30m ）；B向實測中誤差在 ±0.04～±1.29mm （圖中紅色實線），相當于 ±1.04mm/（30m） ，滿足儀器標稱精度 ±2.0mm/ （ 30m ）要求。由人工觀測數據計算出的不同深度的A向實測中誤差為 ±0.04～±2.59mm （圖中紅色實線），相當于 ；B向實測中誤差為 ±0.04～±2.55mm （圖中紅色實線），相當于±1.97mm/（30m） ，和儀器標稱精度 ±2.0mm/（30m）

基本一致。

（3）由于人工觀測的中誤差遠大于測斜機器人實測中誤差，因此，二者觀測數據比較實際意義不大，需要利用更高精度的（正、倒）垂線法對測斜機器人監測數據進行驗證。

3 結論

研發了用于大壩邊坡深部位移監測的鉆孔測斜機器人系統，并在現場進行近4個月的密集測試，共收集了222組數據樣本。主要結論如下：

（1）研發的測斜機器人系統展現出了較高的系統測量精度。在A向和B向的測量中，實測精度分別達到了 ±0.82mm/（30m） 和 ±1.04mm/（30m） ，明顯優于傳感器的系統標稱精度 ±2.0mm/（30m） 。

（2）研制的測斜機器人本體采用高精度自動轉向機構，顯著增強了測斜傳感器的水平轉向控制，系統集成優化設計、先進控制邏輯與高效數據解析算法。大幅提升了測試數據的精度、穩定性和可靠性，使得系統整體性能超越設計標稱精度指標。

（3）開發的測斜機器人管理系統集成了采集控制、數據自動化處理與可視化展示功能，支持遠程訪問、數據調閱及專業分析，確保了數據從采集到分析的無縫銜接，用戶能夠實時監控測試進展，便捷地獲取大壩邊坡變形狀態的直觀反饋，大大提升了監測效率與決策的及時性。

（4）鉆孔測斜機器人測試應用效果體現在： ① 能夠進行長時間連續監測，高精度地捕捉邊坡隨時間變化的趨勢，及時預警潛在風險； ② 數據實時上傳，便于遠程專家進行即時分析，提高了監測的響應速度和決策效率； ③ 減少了對人工監測的依賴，降低了監測成本和勞動強度，同時提高了數據的一致性和可靠性。

（5）后續研究技術改進方向主要是： ① 優化系統設計，提高在極端環境下的穩定性和耐用性； ② 引入人工智能技術，實現機器人的自主路徑規劃和故障診斷，減少人工干預； ③ 深化數據分析算法，開發更高級的數據分析模型，提升對邊坡穩定性趨勢的預測能力； ④ 擴展應用領域，諸如地質災害預警、城市基礎設施監測、礦產資源開采等領域。

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Development ofa Dam Slope Borehole Inclinometer Robot System Based on Internet of Things

RAN Luguang'，ZHOU Xiaoyan1，LI Shuangping2，ZHANG Bin2， LIU Zuqiang2，SHIBo2，WANGHuawei2，LI Jianchuan2 （1.XiangjiabaHydropower Plant ofChina Yangtze Power Co.，Ltd.，Yibin 644612，China；2.Changjiang Spatial Information Technology Engineering Co.，Ltd.，Wuhan 430010，China）

Abstract：Deep displacement monitoring of dam slopes serves as the crucial part for engineering safety. Traditional borehole inclinometer monitoring method has limitations including high labor intensityrelyingon manual operation，high observation cost，and lowobservation accuracy.Therefore，we develop an IoT-based automatic system for the dam slope borehole inclinometer robot.On the basis of the traditional borehole inclinometer，we integrate modernsystem control technology and IoT technology in the system.The developed main control board in hardware enables horizontal steering of the inclinometer sensor controlled by high-precision automatic steering mechanism，and vertical resetting of the inclinometer sensor controlled by the stepper motor.In addition，we integratecontrol management softwareand design theentire inclinometer robot system incorporating microcontroller main program，signal acquisition program，communication bus program，and data storage modules.According to the analysis of 222 on-site test data，this system achieves measurement accuracy of ±0.82mm （ 30m ）inthe river centerline direction A and ±1.04mm/ （ 30m ）in the downstream direction B，significantly outperforming the sensor’s nominal accuracy of ±2.0mm/ （ 30m ）.The developed borehole inclinometer robot system features nonembedded structure，characterized byreusabilityand easy maintenance，and brings significant market potential and promotional value.

Key words：inclinometer robot；internet of things；control system；dam slope