轨道交通地下结构安全监测与管养系统的实现

颜永逸， 翁 顺， 李鹏辉， 朱宏平， 曾铁梅， 陈世杰， 温凯伦

(1. 华中科技大学 土木工程与力学学院， 湖北 武汉 430074；2. 武汉地铁集团有限公司， 湖北 武汉 430030)

城市轨道交通作为一种速度快、运量大的公共交通系统，为缓解大城市地上交通拥堵、运载能力不足等问题提供了有效的解决方法[1]。地质条件、列车运营、地面建筑物施工、地下隧道结构自身负荷等因素使轨道交通地下结构在运营期内会发生过大沉降、变形、裂缝、渗漏水等病害，如未及时发现并采取相应措施，很可能威胁轨道交通地下结构的运营安全，给公众的生命财产安全造成损失[2～5]。

传统的人工监测方式存在着效率低、工序复杂、人工费贵、不及时、时间难控制等诸多问题[6]。因此，本文设计了一种基于无线网络的轨道交通地下结构安全监测与管养系统。该系统利用无线网络技术，将传感器采集的数据实时地、自动地传输至监测平台，并结合WebGIS技术实现数据的可视化管理。它能实时掌握结构的沉降、变形、及受力状态，并根据预定阈值进行预警；同时利用Jess专家系统构建了轨道交通地下结构运营期养护与维修技术措施相应的知识库、推理机、规则库，综合监测结果和结构性能变化趋势，给出日常养护建议，能有效地确保轨道交通地下结构的运营安全。

1 监测系统设计

1.1 监测对象及内容

本系统以武汉市轨道交通三号线工程王家湾至宗关区间(以下简称王宗区间)跨江段作为监测对象，监测区间选取该工程跨江段右线空推段，里程起自右DK11+157至右DK11+369，并往两边稍微延伸。由于该段同时覆盖暗挖段-空推段、空推段-盾构段两处交界面，成孔工法覆盖全，同时该监测区间处于跨江段内，其在运营期的病害情况相对突出，具有很特殊的工程意义和代表性。

根据GB 50911-2013《轨道交通工程监测技术规范》及监测区间的具体情况，将隧道结构的沉降、轨道沉降、管片的加速度响应以及管片接缝处的应变作为监测内容。由于管片刚度远远大于变形缝的刚度，可以通过倾角的变化计算管片的相对位移差异和沉降差异，所以加入倾角传感器用来观测隧道结构管片在垂直两个方向的双轴倾斜角度。

1.2 监测系统架构

为了满足监测系统能够长期的、自动的、远程的采集监测数据，系统设计为四个层次：数据采集层、数据传输层、监测中心数据与应用层及用户界面层，如图1所示。数据采集层按照预定的频率采集各个传感器监测点的数据，然后通过数据传输层利用TCP/IP协议进行转换。转换后的监测数据通过公用无线通讯网络传输至监测中心数据与应用层。该层部署了轨道交通地下结构安全监测与管养系统软件，系统软件采用基于B/S架构的Web技术，即浏览器、Web服务器、数据库服务器组成的架构模式。监测数据传输到该层后存储于中心数据库服务器中，用户可以通过内网或者外网的方式使用浏览器访问系统软件。

图1 系统架构

1.3 数据采集层

1.3.1TM50全站仪

沉降监测设备采用徕卡TM50全自动全站仪，采用其官方的GeoMos软件进行控制和采集。测点的布置一方面考虑周边建筑和道路的分布(在周边大型建筑物或密集建筑物的隧道区间段加密分布)，另一方面考虑在隧道结构中棱镜分布相互遮挡的影响，隧道监测区间过长时会造成远处的棱镜之间的视角过小而无法分辨。因此，将总监测距离设置在300 m左右，断面间距为20 m，如图2。

图2 监测断面分布

每个监测断面布置5个监测棱镜，总共分布15个断面，共70个监测棱镜。其中断面拱顶布一个棱镜用来监测拱顶的沉降，两腰各布一个用来监测内径水平的收缩变形，轨道的两侧各一个棱镜用来监测轨道的隆起，断面中棱镜的分布如图3所示。

图3 监测断面棱镜布置

监测控制点选择在靠近车站附近的沉降较小的区域，控制点坐标依据车站内控制点坐标更新。全站仪的位置设在第6和第7监测断面之间，一方面可以更好地照射到控制点，以方便计算其沉降变形。另一方面可以保证全站仪左右需要监测的断面比较均匀。测站处的全站仪安装示意图如图4所示，控制点棱镜其安装示意图如图5所示。

图4 全站仪安装图5 控制点棱镜安装

1.3.2倾角传感器

倾角传感器采用JMQJ-7330X型传感器，传感器的测量范围为±30°，分辨率为0.008°，精度可达到0.1%，满足监测要求。倾角传感器的分布在王宗区间起点设计里程附近，从里程号右DK11+157向后100 m开始，每个倾角传感器监测断面分布2个倾角传感器，布置在距离底面1.0，1.7 m高的两个位置，总共16个断面，共设置倾角传感器32个，断面间距为2个管片的间距，断面分布如图6所示。

图6 倾角、加速度及应变传感器分布

倾角传感器的采集软件为自编软件，按照设备商提供的指令码，在Visual Studio 2013 环境上利用C#语言编写，其能够控制全部传感器的采集起始时间和频率，并自动返回监测数据。

1.3.3加速度及应变传感器

加速度和应变传感器的分布同样如图6所示，在空推段区间总共布设3个断面组，每个断面组内间隔分布4个加速度传感器和4个应变传感器，其中加速度传感器设置在管片的中间，应变传感器设置在管片的接缝处。

管片的加速度响应及管片接缝处的应变监测采用欧美大地仪器设备公司生产的BDI专利技术智能传感器。加速度传感器的量程为±2g，灵敏度为1000 mv/g，响应频率为0～400 Hz，应变传感器的应变范围为-2000～+2000 με，加速度传感器及应变传感器安装分别如图7，8所示。

图7 加速度传感器安装图8 应变传感器安装

对隧道结构加速度响应的监测是为了获取列车经过时管片结构的动力响应。接缝处的应变监测可以获取管片之间应变随时间变化的关系，用以后续分析和评估监测区间段内结构安全状态。为了更好地适应传感器硬件，采集软件在官方软件的基础上，采用LabVIEW自主开发，能够控制采集的起止时间和采样频率，并自行存入数据库中，软件界面如图9所示。

图9 加速度及应变采集软件界面

1.4 数据传输层

数据传输层结合实际传感器和采样频率的情况采用了两种方式。(1)全站仪和倾角传感器由于其数据量较少，且采样频率不高，因此经传感器采集的数据发送到采集仪后，通过绑定的对应无线模块独立地发送到中心数据库。(2)加速度及应变传感器由于采样频率高，数据量大，且在现场为无线局域网采集方式，因此，在现场安放了一台移动服务器来接发并临时存储无线采集基站的数据。然后通过与移动服务器连接的高速无线网卡转发到中心数据库，以保证数据的可靠和完整性。

1.5 监测中心数据与应用层

监测中心数据与应用层主要由两个部分组成：轨道交通地下结构安全监测与管养系统(以下简称系统)和中心数据库。中心数据库负责接收和存储各个传感器发送回来的数据，也包含一些工程相关的资料与文本数据。系统采用基于B/S架构的Web技术，即浏览器、Web服务器、数据库服务器组成的架构模式[7]，实时监测数据经传输后存储于数据库服务器中，用户可通过内网或外网使用浏览器访问系统软件。

系统利用Java语言编写后台，按照功能分为监测部分和管养部分。监测部分通过读取和调用中心数据库的监测数据，进行计算和分析。一方面将数据绘制成曲线与表格在前台页面中显示，前台页面结合百度地图的开放API(Application Programming Interface)，实现了监测数据的地理信息结合的可视化管理；另一方面按照预定监测阈值，当监测数据大于设定的阈值时还可以发出预警信息。地铁参与各方都能够通过公共网络远程实时地访问系统，进而获取监测数据和分析结果，根据监测数据的变化情况，决定下一步的措施，以实现结构变形的动态控制。部分界面如图10～12所示。

图10 系统主界面

图11 沉降曲线绘制界面

图12 沉降数据表格显示界面

管养部分由Jess语言开发，是一种用于开发专家系统的语言[8]。Jess采用高效的Rete算法实现了基于规则的高效推理，即通过限定规则前件的条件，对前件条件进行匹配，从而激活后件的推理模式。Jess的核心部分由事实库、规则库、推理机三部分组成[9]。

本系统依据相关城市轨道交通养护技术规范，总结了裂缝、渗漏水、结构缺损、结构露筋等地铁隧道结构病害的管养维修措施，并将这些管养维修措施形成规则前件≥规则后件的产生式规则模式。最后通过Jess语言将这些产生式规则构建为推理引擎的事实库与规则库，形成管养智能决策的知识库模块，供推理机推理匹配。系统界面如图13所示。

图13 管养智能决策界面

管养巡检人员将巡检记录的病害信息包括病害类型、病害发生的位置、病害的具体情况通过人机界面发送到专家系统数据库，经过规则解释器后，转换为专家系统能够识别的专家系统语言[10]。推理机按照匹配规则将病害信息与管养知识库中事实进行匹配，推理出病害的管养维修措施呈现给用户。具体流程如图14所示。

图14 专家系统管养智能决策功能模块架构

在知识扩充模块中，由规则解释器负责对管养专家输入的病害管养经验知识进行解释，转换为专家系统能够识别的语言添加到专家知识库。然后通过调用知识存储模块将更新信息存入到知识存储模块中的持久化数据库中，系统界面如图15所示。

图15 经验知识库扩充界面

1.6 监测频率

各传感器的采集频率如表1所示。

表1 监测频率

2 远程监测成果及分析

监测系统于2016年8月13日开始对监测区间进行监测，截止目前系统运行正常，获取了大量的监测数据。图16列举了断面2～4中拱顶监测点棱镜连续18 d的监测结果。由图16可知，断面3和4的监测结果很稳定，断面2的结果出现波动，但是都在限值以内。断面拱顶的监测结果表明监测时间段内隧道结构的拱顶没有发生较大位移或沉降，结构状态正常，与实际工程和现场环境条件相符。

图16 拱顶沉降观测结果

图17，18为9月13日加速度及应变时程曲线，由图可知，隧道结构的加速度响应和管片之间的应变在5∶30开始监测，初期数据无明显波动，在经历了4000 s的监测时间后，开始呈现周期性波动。经过调查，第一班列车的发车时间约为6∶30，经过此监测区间段的时间正好为波动开始的时间，另外波动的周期刚好与列车班次间隔相符合。因此，远程监测系统的监测结果客观有效地反映了列车运行时，轨道结构的振动响应和应变状态。

图19反映了随着监测时间的变化，01和02通道传感器所在管片在垂直方向和纵向方向的倾角变化。结果表明监测数据有轻微波动，总体呈现较稳定状态，说明监测区间段的隧道结构状态没有发生明显变化。

图17 9月13日5∶30—10∶00加速度时程曲线

图18 9月13日5∶30—10∶00应变时程曲线

图19 部分倾角传感器观测结果

3 结 论

(1)本文设计并实现了轨道交通地下结构安全监测与管养系统，系统运行良好，为轨道交通地下结构损伤识别、安全评估的研究提供了大量宝贵的数据。同时通过Jess专家系统外壳，实现了对既有运营线路管理养护信息的集成、共享和智能决策。并采用基于B/S架构的Web技术，借助成熟的Java Web系列语言，形成了界面美观、功能丰富、交互性强的集成系统软件。

(2)系统在武汉市轨道交通三号线工程跨江段上的成功应用，有效地解决了传统监测的各项问题。通过远程监测系统，及时准确地获取了既有地铁隧道结构和轨道结构的沉降、应力应变以及振动响应等信息，为分析和评估区间段的安全状态提供了有效的数据和依据，发挥了重要作用。

(3)系统在武汉市轨道交通三号线工程跨江段的应用，证明了轨道交通地下结构安全监测与管养系统的实时性、可靠性和有效性，为线路的安全运营做出贡献，可在其他同类工程中得到应用。