一种基于大数据的工程测量用监测系统

摘要

本发明提出了一种基于大数据的工程测量用监测系统，涉及工程监测技术领域，监测网点规划模块用于在建筑物变形区外部，布设外部监测网点，在变形区内部，布设与建筑物矩形主轴线平行的内部监测网点；网点布设校正模块根据外部监测网点和内部监测网点位置设置监测网点，将测量仪器分别安装在对应的监测网点上；采集模块用于通过测量仪器在各施工阶段对建筑物的监测数据进行采集，并将建筑物的监测数据上传至数据库；监测模块用于根据预置周期从数据库获取监测数据，对监测数据进行分析，得到形变值；处理器对多个监测数据及其计算所得的形变值进行分析，得到形变预测数据，提高了预测值的准确性。

权利要求

1.一种基于大数据的工程测量用监测系统，其特征在于，包括：监测网点规划模块、网点布设校正模块、采集模块、数据库、监测模块、处理器、预警显示模块；

所述监测网点规划模块用于在建筑物变形区外部，布设多个外部监测网点，在建筑物变形区内部，布设多个内部监测网点，将测量仪器分别安装在多个外部监测网点和内部监测网点上；

所述采集模块用于通过测量仪器在各施工阶段对建筑物的监测数据进行采集，并将建筑物的监测数据上传至所述数据库；

所述监测模块用于根据预置周期从数据库获取所述监测数据，对监测数据进行分析，得到形变值；

所述监测模块包括倾斜形变监测模块、曲率形变监测模块和水平形变监测模块；

所述倾斜形变监测模块用于计算总倾斜形变值，设多个外部监测网点的倾斜形变值为PW，多个内部监测网点的倾斜形变值为PN，总倾斜形变值 P'为:；

所述水平形变监测模块用于计算总水平形变值，设多个外部监测网点的水平形变值为MW，多个内部监测网点的水平形变值为MN，总水平形变值M'为:；

所述曲率形变监测模块用于计算总曲率形变值，设多个外部监测网点的曲率形变值为KW，多个内部监测网点的曲率形变值为KN，总曲率形变值K'为:；

所述处理器对多个监测数据及其计算所得的形变值进行分析，得到形变预测值；

所述预警显示模块用于将形变预测值与目标设计数据进行对比，若差值大于预设误差范围，则进行预警，并实现直观显示对比结果。

2.根据权利要求1所述的工程测量用监测系统，其特征在于，所述多个外部监测网点和多个内部监测网点分别位于同一水平面，将由多个外部监测网点围成的多边形的中心，作为外部中心网点；将由多个内部监测网点围成的多边形的中心，作为内部中心网点，调整所述多个外部监测网点和内部监测网点的设置，使得所述外部中心网点和内部中心网点之间的距离位于阈值距离内。

3.根据权利要求1所述的工程测量用监测系统，其特征在于，所述倾斜形变值PW和PN分别为每个外部监测网点和内部监测网点的倾斜形变值Pi的最大值和最小值的均值，每个外部监测网点和内部监测网点的倾斜形变值Pi通过下式进行计算：；

式中：

；

4.根据权利要求1所述的工程测量用监测系统，其特征在于，所述水平形变值MW和MN分别为每个外部监测网点和内部监测网点的水平形变值Mi的最大值和最小值的均值，每个外部监测网点和内部监测网点的水平形变值Mi通过下式进行计算：；

其中，建筑物相邻监测网点间的距离在发生形变前为L，发生形变后变为 。

5.根据权利要求1所述的工程测量用监测系统，其特征在于，所述曲率形变值为KW和KN分别为每个外部监测网点和内部监测网点的曲率形变值Ki的最大值和最小值的均值；

设WA、WB、WC分别为A、B、C三个监测网点的沉降量，各相邻监测网点间的距离在发生形变前为L,则中间监测网点B点处的曲率形变值Ki为:；

其中， 为监测网点A、B、C形变前观测的首次高程； 为监测网点A、B、C形变后的观测高程。

6.根据权利要求1所述的工程测量用监测系统，其特征在于，所述处理器通过以下方法得到形变预测值：设X(i)和X(i‑1)分别为经过i和i‑1个监测周期的形变值序列，则:；

；

其中， 和 分别为经过i个和i‑1个监测周期的总倾斜形变值、总水平形变值和总曲率形变值；

则第i个监测周期的差分序列E(i)为：

；

将每个监测周期的差分序列作为BP网络训练的输入样本,将经过该监测周期的形变值序列作为BP网络训练的输出样本；

利用训练好的BP网络求解经过N个监测周期的形变值序列预测值 ：；

其中， 分别为经过N个监测周期的总倾斜形变预测值、总水平形变预测值和总曲率形变预测值。

7.根据权利要求1所述的工程测量用监测系统，其特征在于，所述采集模块将采集的监测数据按公式(1)进行归一化处理：（1）；

X'为归一化后的监测数据；x为监测数据中的任意数值；xmax、xmin分别为监测数据中的最大值和最小值。

说明书

一种基于大数据的工程测量用监测系统

技术领域

[0001] 本发明涉及工程监测技术领域，具体涉及一种基于大数据的工程测量用监测系统。

背景技术

[0002] 随着我国经济的快速发展，各类交通设施(公路、铁路及高铁)不断兴建，人们的出行越来越方便。另外，随着城市化进程的加速，城市高层建筑物不断涌现。因此，各类交通设施的安全运营、高层建筑物的稳定性对于人们的生命财产安全至关重要，对公路桥梁、铁路桥梁、高铁桥梁、高层建筑物、大坝等各类平台的震动或变形监测具有重要的意义。

[0003] 对上述各类平台震动或变形监测的传统方法通常采用全站仪测量、差分干涉测量(D‑InSAR)、地基干涉SAR技术等人工测绘手段。全站仪人工测量方法简单，但是需要消耗大量的人力成本，且难以满足实时监测的要求。新的技术手段如差分干涉测量技术，由于卫星的重返周期通常为数天或数十天，难以满足实时监测要求；地基干涉SAR技术虽然能够进行高精度实时监测，但是其设备成本非常高。

[0004] 目前，工程监测系统是大型工程建筑物质量检定和安全管理的一项重要技术手段，现有技术中经常应用的手段主要置安装卫星信号接收天线，利用固定点长时间观测可得到高精度定位的优点，可得到厘米级的三维定位精度，从而监测建筑物体的形变，但这种方法难以实现高有以下几种：1、在建筑物体内埋设高灵敏度传感器,这种方法监测精度高、灵敏度高，而且能够深入到建筑物体内的关键部位；但是设备器件及施工的成本昂贵，出故障难以维修；2、GNSS(卫星导航定位)观测，在建筑物体表面能接收到卫星信号的位于厘米级精度和每秒数次的高灵敏度监测；3、立体摄影测量，在离开建筑物一定距离设置两个以上固定墩，分别安装高精度相机，拍摄建筑物表面的立体影像，通过立体量测方法获取被监测点位的形变移动量值。但该技术手段仪器设备笨重、成本高，而且最重要的是没有达到视频速率，灵敏度不足。

发明内容

[0005] 为了解决上述技术问题，本发明提出了一种基于大数据的工程测量用监测系统，包括：监测网点规划模块、网点布设校正模块、采集模块、数据库、监测模块、处理器、预警显示模块；

[0006] 所述监测网点规划模块用于在建筑物变形区外部，布设多个外部监测网点，在建筑物变形区内部，布设多个内部监测网点，将测量仪器分别安装在多个外部监测网点和内部监测网点上；

[0007] 所述采集模块用于通过测量仪器在各施工阶段对建筑物的监测数据进行采集，并将建筑物的监测数据上传至所述数据库；

[0008] 所述监测模块用于根据预置周期从数据库获取所述监测数据，对监测数据进行分析，得到形变值；

[0009] 所述处理器对多个监测数据及其计算所得的形变值进行分析，得到形变预测值；

[0010] 所述预警显示模块用于将形变预测值与目标设计数据进行对比，若大于预设误差范围，则进行预警，并实现直观显示对比结果。

[0011] 所述，所述多个外部监测网点和多个内部监测网点分别位于同一水平面，计算由多个外部监测网点围成的多边形的中心，作为外部中心网点；计算由多个内部监测网点围成的多边形的中心，作为内部中心网点。调整所述多个外部监测网点和内部监测网点的设置，使得所述外部中心网点和内部中心网点之间的距离位于阈值距离内。

[0012] 进一步地，所述监测模块包括倾斜形变监测模块、曲率形变监测模块和水平形变监测模块；

[0013] 所述倾斜形变监测模块用于计算总倾斜形变值，设多个外部监测网点间的倾斜形变值为PW，多个内部监测网点的倾斜形变值为PN，总倾斜形变值  为:

[0014] ；

[0015] 所述水平形变监测模块用于计算总水平形变值，设多个外部监测网点间的水平形变值为MW，多个内部监测网点的水平形变值为MN，总水平形变值 为:

[0016] ；

[0017] 所述曲率形变监测模块用于计算总曲率形变值，设多个外部监测网点间的曲率形变值为KW，多个内部监测网点的曲率形变值为KN，总曲率形变值 为:

[0018] 。

[0019] 进一步地，所述倾斜形变值为PW和PN分别为每个外部监测网点和内部监测网点的倾斜形变值的最大值和最小值的均值获得，每个外部监测网点和内部监测网点的倾斜形变值Pi通过下式进行计算：

[0020] ；

[0021] 式中：

[0022] ；

[0023] WA、WB分别为监测网点A、B的沉降量，和 分别为监测网点A、B形变前观测的首次高程；和 为形变后的观测高程，L为监测网点间形变前的距离。

[0024] 进一步地，所述水平形变值为MW和MN分别为每个外部监测网点和内部监测网点的水平形变值的最大值和最小值的均值获得，每个外部监测网点和内部监测网点的水平形变值Mi通过下式进行计算：

[0025] ；

[0026] 其中，建筑物相邻监测网点间的距离在发生形变前为L，发生形变后变为 。

[0027] 进一步地，所述曲率形变值为KW和KN分别为每个外部监测网点和内部监测网点的曲率形变值的最大值和最小值的均值获得；

[0028] 设WA、WB、WC分别为A、B、C三个监测网点的沉降量，各相邻监测网点间的距离在发生形变前为L,则中间监测网点B点处的曲率形变值Ki为:

[0029] ；

[0030] 其中， 为监测网点A、B、C形变前观测的首次高程； 为监测网点A、B、C形变后的观测高程。

[0031] 进一步地，所述处理器通过以下方法得到形变预测值：

[0032] 设X(i)和X(i‑1)为经过i和i‑1个监测周期的形变值序列，则:

[0033] ；

[0034] ；

[0035] 其中， 和 分别为经过i个和i‑1个监测周期的总倾斜形变值、总水平形变值和总曲率形变值；

[0036] 则第i个监测周期的差分序列E(i)为，则：

[0037] ；

[0038] 将每个监测周期的差分序列作为BP网络训练的输入样本,将经过该监测周期的形变值序列作为BP网络训练的输出样本；

[0039] 利用训练好的BP网络求解经过N个监测周期的形变值序列预测值 ：

[0040] ；

[0041] 其中， 分别为经过N个监测周期的总倾斜形变预测值、总水平形变预测值和总曲率形变预测值。

[0042] 进一步地，所述采集模块将采集的监测数据按公式(1)进行归一化处理：

[0043] （1）；

[0044] 为归一化后的监测数据；x为监测数据中的任意数值；xmax、xmin分别为监测数据中的最大值和最小值。

[0045] 相比于现有技术，本发明具有如下有益技术效果：

[0046] 通过调整外部监测网点和内部监测网点的设置，使得外部中心网点和内部中心网点之间的距离位于阈值距离内；分别计算多个外部监测网点间的形变值，多个内部监测网点的形变值，若差值在形变阈值范围内，则证明多个内外监测网点设置准确，提高了监测网点设置的精确性。通过经过i个监测周期的形变值序列计算第i个监测周期的差分序列E(i)，利用训练好的BP网络求解经过N个监测周期的形变值序列预测值 ，将形变预测值与目标设计数据进行对比，若大于预设误差范围，则进行预警，并实现直观显示对比结果，提高了预测值的准确性。

附图说明

[0047] 为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图：

[0048] 图1为本发明的基于大数据的工程测量用监测系统结构示意图；

[0049] 图2为本发明的监测模块结构示意图。

具体实施方式

[0050] 为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

[0051] 在本发明的具体实施例附图中，为了更好、更清楚的描述系统中的各元件的工作原理，表现所述装置中各部分的连接关系，只是明显区分了各元件之间的相对位置关系，并不能构成对元件或结构内的信号传输方向、连接顺序及各部分结构大小、尺寸、形状的限定。

[0052] 如图1所示，为本发明的基于大数据的工程测量用监测系统结构示意图，该工程测量用监测系统包括：监测网点规划模块、网点布设校正模块、采集模块、数据库、监测模块、处理器、预警显示模块。

[0053] 监测网点规划模块根据建筑物施工场地的条件规划监测网点，监测网点包括外部监测网点和内部监测网点，在建筑物变形区外部，布设与建筑物矩形短中心轴线平行的外部监测网点，外部监测网点均位于同一水平面；在建筑物变形区内部，布设与建筑物矩形长中心轴线平行的内部监测网点，内部监测网点也均位于同一水平面。

[0054] 监测网点的布置要考虑到建筑物基础的构造、基础各部分的荷载、地质情况、建筑结构形式以及能够满足建筑物变形研究的要求。

[0055] 监测网点一般布置在建筑物的角部、纵墙和横墙连接处、承重柱和窗间墙的勒脚部位。在可能发生最大变形处，最大动荷载的周围以及地质条件不利处都应设置监测网点。

[0056] 依次连接多个外部监测网点，根据外部监测网点围成的多边形，计算该多边形的中心，作为外部中心网点；依次连接多个内部监测网点，根据内部监测网点围成的多边形，计算该多边形的中心，作为内部中心网点。

[0057] 调整外部监测网点和内部监测网点的设置，使得外部中心网点和内部中心网点之间的距离位于阈值距离内；外部监测网点和内部监测网点的位置随着各施工阶段进行定期进行设定。

[0058] 网点布设校正模块根据调整后的外部监测网点和内部监测网点位置设置测量仪器。

[0059] 采集模块，用于对测量仪器在各施工阶段对建筑物的监测数据进行采集，并将建筑物的监测数据上传至数据库。

[0060] 具体地可利用测距仪、倾角仪和水准仪分别测得该监测网点的间距、倾斜角度及基础沉降变形数据。实现测距仪、倾角仪和水准仪三种仪器同时测量后再进行校准，使得测量结果精确度更高。

[0061] 将采集的监测数据按公式(1)进行归一化处理：

[0062] （1）；

[0063] 为归一化后的监测数据；x为监测数据中的任意数值；xmax、xmin分别为监测数据中的最大值和最小值。

[0064] 监测模块，用于根据预置周期从数据库获取监测数据，对监测数据进行随机噪声的过滤，并对监测数据进行分析，得到形变值。

[0065] 如图2所示，监测模块包括倾斜形变监测模块、曲率形变监测模块和水平形变监测模块。

[0066] 在建筑物工程测量工作中，建筑物的倾斜变形、曲率变形及水平变形是分析建筑物工程质量的重要指数。

[0067] 在一般情况下，建筑物的拉伸变形与正曲率变形同时出现，压缩变形与负曲率变形同时出现，而曲率变形是由倾斜变化引起的，所以这三种变形对建筑物的影响同时存在。

[0068] 倾斜形变监测模块，用于总倾斜形变值的计算：

[0069] 建筑物由于不均匀下沉引起的倾斜形变值为P，P为每个监测网点的倾斜形变值Pi的最大值Pmax和最小值Pmin均值。

[0070] 多个监测网点的倾斜形变值Pi通过下式进行计算：

[0071] ；

[0072] 式中：

[0073] ；

[0074] WA、WB分别为监测网点A、B的沉降量，和 分别为监测网点A、B形变前观测的首次高程；和 为形变后的观测高程，L为监测网点间形变前的距离。

[0075] 按照上述计算过程，分别计算多个外部监测网点间的倾斜形变值PW，多个内部监测网点的倾斜形变值PN，计算PW和PN的差值 ，若差值 在倾斜形变阈值范围内，则证明多个内外监测网点设置准确，并输出总倾斜形变值 :

[0076] 。

[0077] 水平形变监测模块，用于总水平形变值的计算：

[0078] 设建筑物相邻监测网点间的距离在发生形变前为L，发生形变后变为 ，当 时，建筑物受到拉伸形变影响；当 时，建筑物受到压缩形变影响。

[0079] 水平形变值M为每个监测网点的水平形变值Mi的最大值Mmax和最小值Mmin的均值。

[0080] 水平形变值Mi通过下式进行计算：

[0081] ；

[0082] 按照上述计算过程，分别计算多个外部监测网点间的水平形变值MW，多个内部监测网点间的水平形变值MN，对比MW和MN的差值 ，若差值 在水平形变阈值范围内，则证明多个内外监测网点设置准确，并输出总水平形变值 :

[0083] 。

[0084] 曲率形变监测模块，用于总曲率形变值的计算：

[0085] 曲率形变值K为每个监测网点的曲率形变值Ki的最大值Kmax和最小值Kmin的均值。

[0086] 设A、B、C为监测网点，WA、WB、WC分别为A、B、C三个监测网点的沉降量，各相邻监测网点间的距离在发生形变前为L,则中间监测网点B点处的曲率形变值Ki为:

[0087] ；

[0088] 其中， 为监测网点A、B、C形变前观测的首次高程； 为监测网点A、B、C形变后的观测高程。

[0089] 按照上述计算过程，分别计算多个外部监测网点的曲率形变值KW，多个内部监测网点的曲率形变值KN，对比KW和KN的差值 ，若差值 在曲率形变阈值范围内，则证明多个内外监测网点设置准确，并输出总曲率形变值 :

[0090] 。

[0091] 处理器对多个监测数据及其计算所得的形变值进行分析，得到形变预测值。

[0092] 设原始形变值序列为 ， 分别为原始总倾斜形变值、原始总水平形变值和原始总曲率形变值。

[0093] X(1)为经过1个监测周期的形变值序列，则：

[0094] ； 分别经过1个监测周期的总倾斜形变值、总水平形变值和总曲率形变值。

[0095] E(1)为第1个监测周期的差分序列，则：

[0096] 。

[0097] X(i‑1)为经过i‑1个监测周期的形变值序列，则

[0098] ；

[0099] 其中， 分别为经过 个监测周期的总倾斜形变值、总水平形变值和总曲率形变值。

[0100] X(i)为经过i个监测周期的形变值序列，则：

[0101] ；

[0102] 其中， 分别为经过i个监测周期的总倾斜形变值、总水平形变值和总曲率形变值。

[0103] 则第i个监测周期的差分序列E(i)为，则：

[0104] ；

[0105] 将每个监测周期的差分序列作为BP网络训练的输入样本,将经过该监测周期的形变值序列作为BP网络训练的输出样本。

[0106] 利用训练好的BP网络求解经过N个监测周期的形变值序列预测值 ：

[0107] ； 分别为经过N个监测周期的总倾斜形变预测值、总水平形变预测值和总曲率形变预测值。

[0108] 预警显示模块，用于将形变预测值与目标设计数据进行对比，若大于预设误差范围，则进行预警，并实现直观显示对比结果。

[0109] 在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者通过所述计算机可读存储介质进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如，固态硬盘(solid state disk，SSD))等。

[0110] 以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。