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地铁施工沉降监测与预报系统设计与实现
2015-03-20 
  1前言

  在地铁施工过程中,变形监测为工程质量、施工进度和人身安全提供了重要的保证,就现阶段而言,在地铁施工过程中,由于监测项目多,数据格式多,监测数据接触人员多,存在诸多对监测数据管理的混乱问题;同时,在监测数据也存在数据共享不及时,监测数据预报不及时等问题,尤其是监测数据的短期预测精度有限,对未来形变趋势无法做出准确判断,很大程度上影响施工安全。因此,设计一个集数据处理,管理和预测分析于一体的系统显得十分重要。

  2 系统需求

  2.1系统功能需求

  系统的主要功能就是对数据的进行短期、准确的预测,这是系统的核心功能;系统还应实现对数据的录入(包括手动录入和导入已有文件)、数据存储(建立专门的数据文件)、数据处理(包括对数据进行粗差检验、危险值预警、平差等)、生成监测报表(建立数据的日报、周报等并附有工程信息)、生成沉降曲线图(包括沉降速率图和累积沉降图)、实现简易的监测点位图(相对点位图)等功能。

  2.2 系统性能需求

  (1) 系统稳定性高,应能在正常情况下,保证系统所有功能都能正常使用;在非正常情况下,尽可能保证部分功能正常使用;

  (2) 系统对电脑硬件要求低,在施工现场上任何硬件水平的电脑上都能运行,使系统具有广泛的硬件适用性;

  (3) 系统对计算机系统软件要求低,在施工现场并不能所有电脑都安装了VC2008++等基础支持性软件,因此,系统必须具有良好的兼容性。

  (4) 系统应具有一定安全性,由于系统内部可能载有国家保密级数据,因此应能避免操作系统漏洞给本系统造成影响。

  3 系统总体设计

  按照上文所说的需求分析和总体设计,“地铁施工阶段沉降监测与预报系统”将是一个界面友好、简单易操作、能够生成图形化,同时又能够显示相对点位,基于这些需求,本文在综合考虑了所有的编程语言后,相对比而言,C#语言和Matlab语言以及使用ArcGIS Engine的相关模块能够符合系统需求。

  “地铁施工阶段沉降监测与预报系统”是一个全方位、流程化的数据处理系统,为满足设计要求,系统将主要包括:数据管理、数据分析与计算、数据预测三大部分,从原始数据导入(录入)为开始,数据分析与预测为过程,生成监测数据报表为终止,其中包含数据建档、粗差剔除、简易平差、危险值警示、各种沉降数据示意图、累积沉降曲线图等功能。

  4 系统主要模块设计

  系统主要分为三个模块:数据管理、数据分析与计算、数据预测。

  4.1 数据管理模块设计

  数据管理做为数据的载体,贯穿于整个系统之中,通过施工测量员提供的资料和意见,针对数据管理模块具体化, 其流程包括数据录入、建立数据档案、数据分析以及生成最后的监测报表。

  4.2 数据分析与计算模块设计

  数据分析与计算是“地铁施工沉降监测与预报系统”的重要组成部分,数据分析能力的强弱决定系统的实际应用等级水平,这个模块包含计算和分析,沉降监测数据的计算可以通过简单的计算机语言编写,其目的是根据相应的规范求出精度评定的相关参数;而分析则主要体现在粗差剔除的方法上,根据一期的沉降数据的数据量,对粗差剔除的理论方法宜采用格拉布斯准则进行判别,并警示显示。

  4.3 数据预测模块设计

  数据预测模块是“地铁施工沉降监测与预报系统”的核心部分,数据预测精度的高低决定着下一步的施工,在很大程度上左右工程进度,因此,数据预测模块要求主要有两个:首先,算法预测精度高,能够保障施工技术要求;其次,程序对数据质量要求要低,任何数据类型、数据量大小,都能准确预测。由于地铁施工阶段,工期紧张,因此,短期对数据预测能力要求较高,对长期数据预测能够保障总体趋势即可。

  在导入的原始数据通过数据分析计算后,首先利用时间序列分析模型分析,使数据的特性能够识别在时间序列当中,通过自相关函数和偏相关函数,确定时间序列分析模型的参数,通过对残差的对比分析,选择适当的小波基,利用分层阈值小波去噪,消去噪声,最后使用指数平滑法对数据实现预测,并生成预测曲线和计算出预测值。

  5地铁施工沉降监测与预报系统功能实现

  5.1系统主界面及数据管理模块的实现

  该系统的登录界面,用户通过输入账号、密码方可登录成功,密码和账号为授权方授予,除此之外无权限修改,并且账号、密码实行二级授权,低等级授权能够使用大部分系统功能,高等级授权能够使用包括数据修改等全部功能。输入账号、密码后,点击“登录”按钮,系统将进入主界面。

  在系统的数据录入方面,其方式有两种:一是通过仪器生成的数据文件,比如excel格式、dat格式等;另一种是手动录入数据,这种方式适用于现场人为记录数据,现场计算的状况。

  5.2数据处理实现

  数据处理模块是“地铁施工沉降监测与预报系统”的重要组成部分,为此,在系统中创建“数据管理”模块,实现粗差剔除、平差计算、收敛测量计算等常用、实用的功能。

  这里以粗差剔除为例,做简要说明。

  粗差探测是数据处理很重要的一个步骤,较大的粗差能够影响数据以及之后的平差精度,并且能够在数据预测降低预测精度,因此必须将粗差探测,并选择剔除掉。在上文中,我们提到粗差剔除的四种方法,沉降监测数据多集中在30期到100期数据,因此,本文选择格罗布斯准则,并且能够起到较好的效果。选定监测点,单击“粗差剔除”,如有粗差,数据底色将为红色,如果超出安全施工的每日警戒值,底色见为黄色。

  5.3图形绘制实现

  在“数据操作区”下方的选项卡中,除了“基本信息”还有“数值分析”,里面可以选择多种绘制多种曲线示意图,曲线类型大致分为3种:累计沉降曲线、沉降示意曲线以及监测点点位图,要说明的是收敛监测也属于单一变量的,其预测方式及方法与沉降监测一致。

  6 小结

  本文实现“地铁施工沉降监测与预报”系统的所有功能,并为每一个模块设计了相应的界面,实现了各模块间、开发语言间的数据传递;通过计算机语言的编写,实现了数据计算、粗差探测计等功能,尤其是在数据预测方面,将前文实验分析的结果实现在系统之中,使研究实现了实际应用的价值。
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