轨道交通智能监测系统设计与应用

裴林 郝萌 肖亮鹏 杨柳

摘要：随着计算机技术的发展，人工监控不方便且难于管理的弊端也逐渐凸显，使得这一领域也逐渐地从人工监控走向了智能监控。本文结合实例就智能监测系统的设计和应用进行研究，同时结合BIM模型和GIS技术实现三维监控可视化，实时提供监测数据，并自动与报警控制值对比分析，在监测值超过报警值的时候自动报警，及时提醒参建各方采取措施，并辅助工程人员作出合理的决策，使隧道施工处于受控状态。

关键词：智能监测系统;BIM;GIS;受控

中图分类号：TP399 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2019）04-0154-03

0 引言

随着物联网，大数据分析，人工智能等技术提高，城市軌道交通同样随着社会进步蓬勃发展，对地铁结构稳定，保证运营安全智能化实时监测迫在眉睫[1]。本系统以BIM、物联网、互联网、GIS等技术为核心实现轨道交通的实时监测的三维可视化，智能化。通过智能化传输多种实时数据以及集成挖掘有用数据，建立大数据，对数据进行挖掘分析，实现数据人员设备管理，数值模拟，分析预测，以及应急评估等功能，辅助工程人员作出合理的决策。可对监测数据进行深度挖掘，进行关联性和敏感性分析，为相似工程、地层的暗挖施工作业提供经验曲线，从而达到变形趋势预测、预警，指导设计与施工。对数据智能实时监测，动态评估，预测预警等全过程智能化监测管理系统的构建提供了一种切实可行的实现思路。

1 系统架构设计

系统架构在相关信息安全体系，标准按体系的约束和保障下分为五层，包括采集传输层、通信网络层、数据资源层、应用支持层和业务支持层。采集传输层包括自动采集、人工采集、外部接入、离线交换等，该层主要负责自动化数据和人工数据的采集，对应的硬件包括现场部署的传感器[2，3]、DTU、人工采集设备等。通信网络层包括局域网、广域网、专网等，该层主要负责网络数据的稳定传输。数据资源层包括基础数据库、业务管理数据库、成果数据库、元数据库、数据字典等。该数据层主要负责系统静态和动态数据的存储于管理，包括系统基本的用户、交互、权限、数据流、原始数据、报警数据、分析成果数据、地理空间数据、BIM基础数据的管理与存储。应用支持层是该系统的主要后台功能，包括BIM、GIS、WebGL、IOT、消息服务、空间数据引擎等关键技术。业务应用层是面向用户的实际业务应用，包括实时监控、预报预警、用户管理、项目管理、历史统计、报表分析、数据分析、虚拟仿真等业务。

系统架构图如图1所示。

2 技术架构

根据轨道交通监测系统的实际应用场景，结合BIM、GIS、物联网等技术搭建智能检测系统，采用三层体系架构：

（1）客户端：指的是系统平台的用户主体，包括平台使用者、平台管理者等客户端操作人员，由客户端进行请求与响应。具体的服务对象由系统的建设者决定。该客户端包括web浏览器和手机客户端。

（2）应用服务层：作为智能化的管理系统，由各个子模块采集数据，将原始数据以规定的格式返回，再对数据进行分类、抽取、挖掘和融合等处理，在数据存储的同时，将不同的信息按照规范的协议发布给相应的应用子模块。同时提供多种静态和动态信息查询接口，满足这些外部系统的信息需求。

（3）数据管理层：存储系统所需的基础数据，实时采集系统数据，提供系统与各子模块之间的信息接口。软件技术架构如图2所示。

3 系统功能描述

根据工程需求，利用传感器技术，无线通信技术和互联网，物联网技术等高新技术，结合应用场景的实际需求，设计顶层架构，系统主要包括数据采集、数据传输、数据存储、数据服务、数据可视化、数据分析预警等模块。监测环境的实时数据（如测斜，水平位移，应力，应变）传送给监测中心[4，5]，能够通过智能传感器对环境内的突发事件进行准确分析和判断，并且监测人员可以通过监测主机查询监测环境的实时状况，做出决策。

智能监测系统主要有四大模块组成，数据采集与管理，App移动客户端、实时监测监控和数据分析。

3.1 数据采集与管理

智能监测采集服务程序采用轻量高效的Nodejs开发。使用DTU通讯技术，将监测现场数据通过物联网卡传输到采集服务器。采集服务器将采集的数据数据解析传输给数据库服务器。数据库采用在WEB应用方面最好的RDBMS（Relational Database Management System，关系数据库管理系统）Mysql数据库，以保障数据库读写效率，以及数据安全。通过利用PM2来简化node应用管理的繁琐任务，如性能监控、自动重启、负载均衡等，实现数据采集系统的稳定可靠持久运行。

采集服务器从数据库中请求到DTU和传感器设备配置，DTU发送指令到采集服务器，注册DTU，采集服务器定时发送指令给DTU，DTU将获取到的指令通过串口分发给传感器，传感器响应，通过 DTU以透传形式通过互联网传输给采集服务器，采集服务器根据监测项配置与传感器数据协议解析数据，并存储到数据库中。

3.2 App移动客户端

系统移动客户端支持Android和IOS系统，主要功能包括项目信息展示、实时监控、巡检日志上传、监控报警查询、设备报警查询、数据分析等功能。

其中监控报警流程设计如图3。

主要涉及的人员包括：

监测人权限：验证分析告警信息，验证完成后，点击已处理，使告警程序进入下一流程。

责任人权限：处理故障，处理后点击已处理，交由验收人验收。

验收人权限：验收告警信息的处理结果，验收后点击已处理，由消警人消警。

消警人权限：告警信息处理完成后，进行消警。

普通用户：只能进行数据查询，不可增加、修改或删除。

3.3 实时监测监控

3.3.1 项目管控一体化管理

采用GIS方式，对大场景区域内的项目进行管理，比如整个北京市的正在施工的轨道项目，对项目总数、完成数、正在进行项目数进行汇总;对项目的报警状态进行汇总;项目可以与地图的实时位置进行联动;根据系统设置的权限，可以控制用户对项目的权限。界面如4图所示。

3.3.2 BIM三维监控可视化

基于GIS（地理信息系统）与WebGL开发了支持BIM（建筑信息模型）[6]的三维可视化引擎，该引擎底层上借鉴了GIS和BIM的理念，将大数据的GIS调度技术与BIM的建筑内部管理数据结构进行融合，具备大数据承载能力和细节展示效果。系统避免安装插件，直接加载显示BIM三维模型。如图5所示。

3.4 数据分析

在数据分析模块中可以查看历史数据，进行幅值分布和时间分布和数据对比。将实际的监测数据以图表的形式可视化显示，便于分析施工过程中可能出现的问题，为下一步计划提供决策。以下以地表沉降为例：

（1）历史数据，如图6所示。

（2）幅值分布，如图7所示。

（3）时间分布，如圖8所示。

（4）数据对比。数据对比支持不同监测点相同时间或者相同监测点不同时间监测数据的对比，如图9图10所示。

4 结语

本文提出了一种基于BIM、GIS、WebGL等技术构建的轨道交通智能监测系统构建方法，并在实际的案例中进行应用与实验，效果良好，对于该应用场景下或相似类似应用场景的信息化建设提供一个新的切实可行的思路。

参考文献

[1] 武强，徐华，赵颖旺等.基于云平台的矿井水灾害智慧应急救援系统与应用[J].煤炭学报，2018（10）：2661-2667.

[2] 段伟，王敏等.地铁隧道结构稳定性自动化检测系统的研究与应用[J].四川建材，2016（42）：89-94.

[3] 黄旻旻.地铁隧道结构沉降监测数据处理与分析系统的设计与实现[J].现代测绘，2013（36）：11-13.

[4] 李金蕾.地铁地下隧道形变智能实时监测系统设计[D].中国海洋大学，2010.

[5] 张秀丽.地铁隧道施工实时监测系统及应用研究[D].东北大学，2013.

[6] Autodesk杜长宇.基于HTML5/WebGL技术的BIM模型轻量化Web浏览解决方案[EB/OL].[2016-01-22].