隧道形變動(dòng)態(tài)檢測與分析系統(tǒng)研究.pdf

1、檢測地鐵隧道是否發(fā)生形變直接關(guān)系到列車行車安全。針對(duì)傳統(tǒng)人工靜態(tài)檢測不適合運(yùn)營地鐵隧道的情況，本論文設(shè)計(jì)了一套基于激光掃描測距原理的車載隧道形變動(dòng)態(tài)檢測與分析系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠有效對(duì)地鐵隧道形變進(jìn)行檢測和分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)形變?yōu)暮Φ谋O(jiān)測和預(yù)警。
　　論文首先介紹了系統(tǒng)的工作原理及總體設(shè)計(jì)方案;然后介紹了數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)設(shè)計(jì)，包括主要傳感器選型，LMS500數(shù)據(jù)處理與USB數(shù)據(jù)傳輸;接著介紹了數(shù)據(jù)處理算法設(shè)計(jì)，包括多傳感器相對(duì)定位算法與基于RB

2、F神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隧道建模算法;最后通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了系統(tǒng)的可行性。
　　為適應(yīng)列車高速運(yùn)行的狀態(tài)，本論文采用高速激光掃描測距儀和高速激光位移傳感器升級(jí)了數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，設(shè)計(jì)新的FPGA數(shù)據(jù)采集模塊增強(qiáng)了系統(tǒng)的通用性，并利用USB接口提高了數(shù)據(jù)傳輸速度，實(shí)現(xiàn)各傳感器數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)高速采集，完善了原有系統(tǒng)。
　　本論文提出了一套隧道形變檢測與分析算法，包括多傳感器相對(duì)定位算法與基于RBF(Radial Basis Function，RBF)神

3、經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隧道建模算法。多傳感器相對(duì)定位算法，在不增加成本的前提下，利用系統(tǒng)已有的轉(zhuǎn)速傳感器、激光掃描測距儀和激光位移傳感器分別獲取公里標(biāo)、隧道特征數(shù)據(jù)與軌道特征數(shù)據(jù)。該算法通過公里標(biāo)與隧道特征數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)粗校準(zhǔn)定位，通過公里標(biāo)與軌道特征數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)細(xì)校準(zhǔn)定位，最終完成高精度、高可靠性的相對(duì)定位，解決了單一轉(zhuǎn)速傳感器定位精度受限造成的同一位置周期性檢測數(shù)據(jù)不匹配的問題，實(shí)現(xiàn)了周期性檢測數(shù)據(jù)的融合，為后續(xù)隧道模型的建立奠定基礎(chǔ)?；赗BF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的

4、隧道建模算法，通過對(duì)融合后的隧道三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行多周期訓(xùn)練，建立多重RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，不斷優(yōu)化隧道模型，最終建立出隧道內(nèi)壁模型和特殊區(qū)域模型。在完成實(shí)際檢測與模型建立的基礎(chǔ)上，將實(shí)際檢測數(shù)據(jù)與模型輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，完成形變分析。
　　為驗(yàn)證系統(tǒng)的可行性，在地鐵隧道現(xiàn)場和實(shí)驗(yàn)室軌道環(huán)境分別進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該系統(tǒng)能夠有效進(jìn)行相對(duì)定位并建立隧道模型，相對(duì)定位精度可達(dá)±10cm，形變分析精度可達(dá)±10mm。實(shí)現(xiàn)了隧道輪廓形變的檢測與