施工机械数据驱动下的铁路隧道工程智能建造数据共享方案

郭鹏飞，郭 钊，梁 策，王腾霄

（1.中国铁道科学研究院集团有限公司 电子计算技术研究所，北京 100081；2.陕西交控工程技术公司，西安 710117）

钻爆法施工作为铁路隧道工程重要的建造方式之一，具备经济、高效及地质适应能力强等优势，目前，我国80%以上的隧道采用钻爆法修建[1]。随着工业技术的发展和施工工艺的革新，钻爆法隧道施工已初步形成了全工序机械化作业模式[2-3]。数据在机械化作业中扮演着至关重要的角色，是支撑钻爆法隧道机械化、智能化建造的基础。然而，由于隧道工程施工环境恶劣、网络信号受限，机械设备群（简称：机群）间普遍存在信息孤岛问题，机械设备状态、定位、施工日志、监控视频等信息无法及时地提供给相关信息化管控系统，使得整体工序衔接能力和施工效率受到了较大的限制，无法实现多任务、多工序、多机械设备的协同作业。因此，亟待突破钻爆法隧道施工智能建造数据共享技术瓶颈。

针对钻爆法隧道施工成套机械设备的数据共享、协同作业问题，国内外许多学者进行了相关研究。刘飞香[4]围绕郑万高铁隧道钻爆法机群协同作业技术需求，以成套智能装备为基础，研发了装备数据驱动的施工协同管理平台，实现了对装备机群感知获取的数据进行在线分析、挖掘和决策； 王朋乐[5]采用C# 语言开发了山岭隧道钻爆法施工信息采集与机械化施工配套分析软件，实现了施工循环基本信息的采集、机械配套数量计算和开挖作业时间预估等功能；Sharafat等人[6]提出了一种基于BIM的隧道模型信息建模框架，并应用于实施案例中，将工程钻爆法施工的5个相互关联数据模型，以IFC标准集成起来，从而实现了施工过程的可视化与工程数据的共享；费广海等人[7]建立了一个集信息管理、分析预测及安全预警等功能于一体的钻爆法隧道施工监测系统，能够对各类隧道的多元施工信息进行全面监测，并对监测信息进行有效管理、准确分析、及时反馈；马少雄等人[8]在研究中建立了数字化施工协同管理平台，能够快速分析各个工序的施工数据，避免了“信息断层”和“信息孤岛”问题。综上可知，既有的一些研究虽然能够在一定程度上解决钻爆法隧道施工成套机械设备多工序协同监测的难题，但提出的方法均围绕具体的施工应用层面，对成套机械设备多源数据共享及应用方法的研究较少。

鉴于此，本文研究铁路隧道工程智能建造数据共享方案，设计了适用于钻爆法隧道施工成套机械设备协同的云－边－端组网架构，提出适用于该架构的数据处理、数据压缩与加密及数据传输与存储等数据共享关键技术，以期实现成套机械设备协同作业，支撑钻爆法隧道智能化建造应用。

1 云-边-端组网架构

钻爆法隧道施工的5种作业线包括超前作业线、开挖作业线、初支作业线、结构作业线及辅助作业线[9]。多功能钻机、智能型凿岩台车、智能型铲铣机、混凝土喷射台车、锚杆台车、拱架台车、新型衬砌台车等系列机械的研发应用，形成了涵盖5种作业线的隧道全工序机械化施工作业体系，构筑起隧道智能建造作业机械设备的基础。

为保障钻爆法隧道施工现场数据采集、传输、共享的高效性和安全性，结合实际隧道多机械作业需求，以及铁路行业当下的隧道内部组网环境条件与信息系统云边协同体系架构[10]，本文设计了钻爆法隧道施工成套机械设备协同作业的云-边-端组网架构，如图1所示。

图1 钻爆法隧道施工成套机械设备协同的云-边-端组网架构

（1）终端侧以钻爆法隧道施工成套机械设备为核心。通过光纤+隧道壁接入点（AP，Access Point）的方式向隧道内掌子面延伸网络，实现掌子面附近网络全覆盖；同时，建立车载无线AP与隧道壁无线AP间的连接，形成隧道内本地网，施工机械设备基于机载感知、决策、执行系统实现隧道环境下的智能作业。

（2）边缘侧以本地指挥中心为核心。通过车载无线AP和标准交互接口，接收终端机械设备自动采集处理的工作实时数据、施工日志数据、视频监控数据，并实时下发控制指令，实现机械设备真实作业场景重现和协同交互控制。

（3）云端侧为机械设备协同管理云平台（简称：云端平台）。通过边缘侧指挥中心与云端侧的网络互连，将数据传至云端平台，从而为围岩信息交互、设计动态调整、施工智能监控、质量动态评估等核心应用场景提供数据支撑，以此提升建设单位、设计单位及施工单位等多方用户的工作效率。

2 数据共享关键技术

2.1 数据标准化处理

钻爆法隧道施工工序复杂，各工序对应的机械设备采集的数据格式不同、协议不一致，为保证各类数据与云端平台良好的交互和共享，需要对其进行标准化处理。

2.1.1 机械设备状态数据处理

机械设备状态数据为施工机械设备在作业过程中产生的高频率数据，每一道工序、每一类机械设备上的传感器监测点位众多。典型的钻爆法施工机械设备本地端机载传感系统能够采集的数据包括：装备状态信息、作业项目信息、工序定位信息、工序施工作业信息、构件基础规格信息及作业音视频信息等。在数据采集过程中，施工机械设备从CAN总线获取每个传感器的实时状态数据，基于传输控制协议（TCP，Transmission Control Protocol）与云端平台建立连接，将实时状态数据发送给云端平台。通过制定标准的报文交互表格，云端平台能够将其解析为明文数据，并存储为JSON格式，从而保证每类机械设备实时状态数据格式统一、易读，实现施工机械设备状态的信息化管理。

2.1.2 视频流数据处理

为能够实时掌握隧道内的施工状况，所有的施工机械设备上均安装了高清摄像头，以便通过直播流的方式查看隧道内的施工场景。本文基于实时流传输协议（RTSP，Real Time Streaming Protocol）的视频流媒体服务，在云端平台安装高效、稳定的流媒体服务器软件，以支持设备或其他平台注册接入、向上级联第三方平台，并通过可视化的Web页面管理，对所有摄像头视频流进行集中管控，保证所有摄像头数据的集中统一管理。

2.2 数据压缩与加密

2.2.1 数据压缩

钻爆法隧道智能建造需要长时间、连续远程监测机械设备运行状态，监控过程中累计数据量大、采集频率高，且数据流量大[11]。为减少云端平台服务端数据采集压力和传输成本，本文采取仅在第1次采集时涵盖施工机械设备的所有监测点位的全量数据，之后仅对数据更新的监测点位进行采集，并按固定帧/包进行数据打包、压缩的方式。通过这种方式，能够大量减少数据冗余和数据传输时的负载，提高数据实时传输性能。

2.2.2 数据加密

为提高信息系统和数据的安全性和保密性，防止工程现场相关地理地质信息、操作指令等敏感信息被外部破译或干扰，本文针对钻爆法隧道施工成套机械物联网数据传输需求，应用混合加密方法，如图2所示。

图2 数据传输混合加密方法

（1）云端侧根据预设的固定格式生成固定的里夫斯特-沙米尔-阿德曼（RSA，Rivest-Shamir-Adleman）公私钥对，并将公钥提供给现场终端侧；

（2）终端侧随机生成指定长度、指定规则的字符串，即为高级加密标准（AES，Advanced Encryption Standard）密钥，并使用RSA公钥加密AES密钥；

（3）终端侧将明文数据先压缩再用AES密钥进行加密，得到加密明文数据；

（4）终端侧将加密后的AES密钥和密文数据发送到云端侧；

（5）云端侧使用RSA私钥解密得到AES密钥；

（6）云端侧使用AES密钥解密密文数据，从而得到明文数据进行业务处理或者存储；

（7）云端侧将业务处理后生成的结果数据进行AES密钥加密，并返回给终端侧；

（8）终端侧使用AES密钥解密，得到结果数据进行现场应用。

综上所述，AES和RSA密钥都是通过随机性特征生成，AES对称密码体制对传输数据加密，同时RSA不对称密码体制传送AES的密钥，从而综合发挥AES和RSA的优点、避免其缺点，有效保证钻爆法隧道施工机械设备数据的保密性、完整性和安全性。

2.3 数据传输与存储

2.3.1 多源数据传输方法

钻爆法隧道施工机械设备所采集的数据涉及CANopen、TCP/IP、RTSP、HTTP、MQTT等多种协议的特点，本文设计了一种高效、稳定 、统一的数据传输方法。该方法通过TCP/IP或者MQTT协议，实现机械设备实时状态数据通过上位机或车载物联网关，与云端平台进行交互，并基于HTTP协议实现机械设备定位数据及循环日志数据与云端平台的互通，从而实现钻爆法隧道施工过程与云端平台数据的动态流转。

2.3.2 多源数据存储策略

鉴于数据类型多样性及应用多元化的特点，云端平台应用多种存储引擎存储不同类型、不同特点的数据。

（1）使用RDBMS-MySQL数据库存储项目、构筑物、工点、机械等结构化数据；

（2）应用MongoDB数据库存储相关地质数据与机械实时状态数据，该数据库适合存储半结构化数据，可以较好地支持多维度的历史数据查询；

（3）利用分布式文件系统存储设备文档、文本文件等，对各种机械设备的设计参数进行管理，能满足数据批处理及设计数据快速更新的需求；

（4）利用Redis数据库缓存各机械实时状态数据等。通过采用多数据存储引擎，可以实现存储合理设计、数据灵活取用。

3 施工机械数据驱动的铁路隧道智能建造应用

3.1 围岩感知信息实时交互

钻爆法铁路隧道智能建造过程中，基于智能三臂凿岩台车多传感器，自主采集随钻参数。包括利用流量传感器获取水流量及进给速度；利用压力传感器获取冲击压力、推进压力、回转压力、水压力；基于工业相机等自主采集掌子面图像；应用回弹仪和弹性波速测试仪，获取岩体的强度与完整性信息。

施工机械设备通过多级网络，将采集的钻进数据、掌子面图像等围岩感知相关信息传至云端平台，云端平台将其实时转发至相关设计单位，用于支撑围岩智能动态判识，实现围岩感知信息的动态交互。基于智能三臂凿岩台车的铁路隧道施工围岩信息实时交互示意如图3所示。

图3 基于智能三臂凿岩台车的铁路隧道施工围岩信息实时交互示意

3.2 机群协同作业

基于对各工序机械设备作业数据的采集分析，云端平台在将数据共享给各参建方的同时，也可将其在机群之间共享，有效促进机群之间协同作业和工序智能管控。钻爆法隧道施工成套机械设备智能监控与协同交互界面，如图4所示。

图4 钻爆法隧道施工机械智能监控与协同交互界面

3.2.1 单机多臂协同

以智能三臂凿岩台车为例，通过对其3个臂架位移、角度等数据的采集，精确掌握每个臂在空间的相对位置，通过程序自主限制臂架移动的速度和位移，避免3个臂在空间运动过程中碰撞、干扰，实现各臂架运动路径的自动规划。

3.2.2 单工序多机协同

为提高施工效率，保证工程的施工进度，针对性的关键工序可通过多机协同作业的方式，借助统一、通用的同类型多机同步作业设备数据信息共享、交互信道，建立同源异构设备的多源信息融合自决策能力，最终打造具有单工序多机协同控制决策的机器人作业协同。例如，智能三臂凿岩台车在大断面隧道双机并打工况下的实时碰撞检测、动态孔序规划和臂架路径规划。

3.2.3 多工序协同

钻爆法隧道施工工序复杂、涉及的机械设备种类繁多，工序安排不及时极易造成施工效率降低、工程进度滞后。多工序协同将采集的关键工序施工数据，以及各工序机械设备所产生的施工数据，经云端平台交互、共享，机械设备根据接收的其他工序的数据，及时调整施工、作业控制参数；施工完成后，机械设备及时向云端平台反馈施工数据，云端平台接收到数据后，可动态调整工序安排，保证各工序之间无缝衔接，进一步确保工程的质量和进度。

以智能三臂凿岩台车为例，在开挖爆破后，经三维扫描仪对整个轮廓进行扫描，记录整个轮廓上的超/欠挖情况，并生成相对应的扫描日志；扫描日志经多级网络上传至云端平台，云端平台可提前安排下一工序，并将扫描日志共享给智能湿喷台车，智能湿喷台车可根据扫描日志有效控制各区域的湿喷方量，在保证施工质量的同时，有效减少施工成本。

4 结束语

针对铁路钻爆法隧道施工成套机械设备协同作业的数据共享需求，提出铁路隧道工程智能建造数据共享方案：设计了云－边－端组网架构，以及适用于该架构的数据共享关键技术。该方案已在相关隧道工程中应用，进一步保障了现场成套机械设备施工数据传输的高效性和安全性；在隧道环境恶劣、网络通信信号受限条件下，解决了成套机械设备数据采集、传输的技术难题；在机械设备群互联与数据共享的基础上，依托机械设备协同管理云平台，实现了人（参建人员）－机（机械设备群）－岩（围岩）之间的实时高效协同。

隧道工程建造由机械化逐步升级到智能化是现代铁路发展的必然趋势。下一步将深入研究钻爆法隧道施工成套机械协同的作业体系，进一步提升智能建造的可靠性和过程管控的精细化程度和精准性。