本發明涉及隧道實時監測，尤其涉及一種基于陣列激光的隧道變形監測系統及方法。

背景技術：

1、隧道壁變形的程度若超過設定水平，會對運營安全性或整體結構的穩定性產生影響，因此，不論是在隧道施工階段還是運營階段，實現隧道結構的實時變形監測都非常重要；傳統的隧道變形監測的方法是通過監控量測來實現的，通過全站儀按固定頻率對隧道初支的各個斷面上的測點進行監測，根據各測點的位移變形情況來實現監測的目的；該方法雖然能夠有效的預測各測點的變化趨勢，但是需要測量人員采用全站儀等設備按一定的頻率對隧道內固定的測點進行監測以實現對隧道斷面三維變形情況的掌握，從而實現隧道斷面三維變形情況監測，但是上述方法應用時存在下述不足之處：（1）自動化水平低，操作流程復雜，需耗費大量的人力、物力；（2）測點容易被破壞或遮擋，導致監測數據不連續，無法實際掌握隧道圍巖三維變形連續變形趨勢；（3）監測頻率低，周期內過低的監測頻率不能夠及時的反饋隧道圍巖三維變形情況等。

2、公開于本發明背景技術部分的信息僅僅旨在加深對本發明的一般背景技術的理解，而不應當被視為承認或以任何形式暗示該信息構成己為本領域技術人員所公知的現有技術。

技術實現思路

1、為解決上述問題，本發明提供了一種基于陣列激光的隧道變形監測系統，該系統包括：數據采集模塊、邊緣控制主站以及云平臺；數據采集模塊包括數據采集終端和防護箱；數據采集終端中的激光測距模塊、傳感器模塊、第一通信模塊和處理器基于整體支撐結構設置，邊緣控制主站包括工控機、第二通信模塊、網絡模塊和報警模塊，用于分析識別異常數據生成匹配的指令；采用該系統能夠克服傳統技術操作便捷性不足、監測易受干擾和監測性能不足的問題，該系統由激光測距模塊實時監測隧道結構的距離，傳感器模塊采集實時監測數據輔助分析變形監測結果；利用處理器控制激光測距模塊和傳感器模塊，對采集的數據進行處理；能夠在應用過程中靈活配置數采參數，節省能耗的基礎上保障監測結果的精確性。在一個優選的實施例中，所述系統包括：數據采集模塊、邊緣控制主站以及云平臺；

2、所述數據采集模塊包括數據采集終端和與數據采集終端關聯設置的防護箱；

3、所述數據采集終端包括整體支撐結構和基于所述整體支撐結構設置的激光測距模塊、傳感器模塊、第一通信模塊和處理器；

4、所述激光測距模塊采用陣列激光采集終端，通過發射激光實時監測隧道結構的距離，防護箱上預留有供激光光束穿過的窗口；

5、所述傳感器模塊至少包括傾角傳感模塊、溫度傳感模塊、灰塵濃度傳感模塊、噪聲傳感器，用于實時采集隧道壁相關測點的傾角變化信息、溫度信息、灰塵濃度信息及噪聲信息，輔助分析變形監測結果；

6、所述處理器用于對激光測距模塊和傳感器模塊進行控制，以及管理激光測距模塊和傳感器模塊采集的數據；

7、所述邊緣控制主站包括工控機和與所述工控機連接的第二通信模塊、網絡模塊和報警模塊；邊緣控制主站與數據采集模塊通信，接收數據并上傳至云平臺，識別異常數據生成報警指令。

8、優選地，一個實施例中，所述防護箱為一體中空結構，用于給陣列激光采集終端提供防護，所述防護箱的背板上下部位設置有安裝通孔，用于整體固定安裝在監測點位的隧道壁上。

9、進一步地，一個實施例中，所述整體支撐結構包括整體支撐層和位于整體支撐層之內的可調節架構；所述激光測距模塊、傳感器模塊、第一通信模塊和處理器設置在可調節架構上，通過整體支撐層設置在所述防護箱的相應位置。

10、可選地，一個實施例中，所述數據采集模塊還包括交互控制機構，所述交互控制機構設置在防護箱一側，與數據采集模塊的處理器連接，用于調節數采相關的配置參數，不同斷面監測點位可根據所在斷面圍巖情況設定不同的配置參數，所述配置參數包括采集頻率設置、通電時長設置、休眠時長設置。

11、一個實施例中，所述處理器基于設置的多級電量閾值決策數采相關配置參數，當實時電量滿足不同的電量要求時，調整各傳感器模塊的啟用、停用以及各傳感器模塊和激光測距模塊的監測頻率，所述多級電量閾值由用戶預先設置，具有調節需求時通過交互控制機構調節。

12、進一步地，一個實施例中，所述數據采集終端的處理器還配置為對采集的數據進行濾波處理，剔除數據中較平均值差值三倍中誤差的數據。

13、優選地，一個實施例中，所述邊緣控制主站優選布設于二襯臺車上，避免邊緣控制主站的重復安裝與更換位置。

14、進一步地，一個實施例中，所述邊緣控制主站通過工控機計算各監測點位的變形數據，包括各監測點的單次變形量，單次變形速率和累積變形量。

15、一個可選的實施例中，所述邊緣控制主站的工控機還配置為：若當前變形數據不屬于需要立即報警的異常數據，利用設定的預測運算模型基于監測的實時變形數據進行需求周期的變形數據預測，針對達到設定風險條件的預測結果，輸出對應的預警信息或提醒信息。

16、進一步地，一個實施例中，所述邊緣控制主站的工控機還配置為：當確定預測結果達到設定風險條件時，生成參數調節指令傳輸至數據采集模塊，控制激光測距模塊和傳感器模塊實現高精度的監測。

17、基于上述任意一個或多個實施例中所述系統的應用方面，本發明還提供一種基于陣列激光的隧道變形監測方法，該方法應用于如上述任意一個或多個實施例中所述的系統，該方法包括：

18、分析隧道結構和歷史監測數據，決策監測點位分布數據，基于此確定安裝數據采集模塊和邊緣控制主站的位置；

19、將數據采集模塊與防護箱采用設定的形式安裝在各個監測點位隧道斷面處，設定初始配置參數后進行數據采集，所述初始配置參數包括初始電量閾值、初始開機休眠時間以及默認監測頻率；

20、通過邊緣控制主站接收數據采集模塊獲取的激光測距數據和傳感器數據，處理確定隧道變形結果，判斷是否屬于異常數據，若是，輸出對應的第一預警信息，否則基于當前隧道變形數據進行預測，基于預測結果輸出反饋信息；

21、所述反饋信息包括第二預警信息及對應的數采配置參數調節數據或預測結果信息。

22、與最接近的現有技術相比，本發明還具有如下有益效果。

23、本發明提供的一種基于陣列激光的隧道變形監測系統及方法，所述系統包括：數據采集模塊、邊緣控制主站以及云平臺；數據采集模塊包括數據采集終端和防護箱；數據采集終端中的激光測距模塊、傳感器模塊、第一通信模塊和處理器基于整體支撐結構設置，激光測距模塊實時監測隧道結構的距離，傳感器模塊采集實時監測數據輔助分析變形監測結果；可對具備監測需求的各隧道斷面進行實時監測，并可對數據監測數據進行處理分析，以激光測距模塊對斷面拱頂沉降及周邊收斂情況進行監測，并以各傳感監測數據為影響因子對測距異常數據進行綜合分析，有助于合理判斷是否數據異常。

24、利用處理器控制激光測距模塊和傳感器模塊，對采集的數據進行處理；根據電量狀態實現對各監測模塊參數的自動調節，靈活實現節能運行，避免產生監測斷點。

25、邊緣控制主站包括工控機、第二通信模塊、網絡模塊和報警模塊，用于分析識別異常數據生成匹配的指令；不僅能夠基于直接監測的數據進行預警，還能夠基于實時監測數據進行預測，基于預測結果進行預警，全面攻克變形風險，提升監測可靠性和穩定性。