多源传感融合技术在轨道控制保护区监测中的创新应用

近年来，随着我国城市化进程的加快，城市轨道交通建设进入高速发展期。截至2022年底，我国内地已有55个城市开通运营轨道交通线路，运营里程超过1万公里。在轨道交通网络不断扩展的同时，轨道控制保护区内的各类外部施工活动也日益增多，给既有运营线路的安全带来了严峻挑战。

传统的轨道结构监测主要依赖人工巡检和单一测量机器人（如全站仪）监测，存在监测频率低、数据维度单一、实时性差等缺点，难以满足现代轨道交通结构安全监测的需求。特别是在复杂地质条件和密集施工环境下，单一监测手段往往无法全面反映结构状态的变化，增加了工程风险。

针对这一问题，本文提出了一种基于多源传感器融合的轨道结构监测技术，通过在重庆某运营轨道线路控制保护区项目的实践应用，验证了该技术的可行性和先进性。该技术体系整合了多种高精度监测设备，结合先进的数据处理算法和有限元分析理论，实现了对轨道结构状态的多维度、全方位监测。

多源监测系统设计1 系统总体架构

本系统采用"感知层-传输层-处理层-应用层"的四层架构设计（如图1所示），实现了从数据采集到分析应用的全流程管理。

感知层由多种高精度传感器组成，包括：

• 自动化全站仪：用于结构整体位移监测
• 高精度激光测距仪：用于隧道收敛变形监测
• 静力水准仪：用于结构不均匀沉降监测
• 裂缝计：用于结构局部损伤监测
  

传输层采用工业级无线网关和4G/5G通信模块，确保监测数据的实时可靠传输。系统特别设计了双通道冗余传输机制，当主通道出现故障时，可自动切换至备用通道，保证数据传输的连续性。

数据处理层集成了多种先进算法：

• 改进的拉依达准则用于粗差剔除
• Savitzky-Golay滤波器用于数据平滑
• D-S证据理论用于多源数据融合
• 时间序列分析用于趋势预测
  

应用层提供实时预警、模型更新和可视化展示功能，为工程决策提供支持。

2 传感器选型与布置

根据轨道结构特点和监测需求，本项目选用了以下主要监测设备（技术参数见表1）：

表1 主要监测设备技术参数

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传感器类型	型号	测量范围	精度	采样频率	工作温度
自动化全站仪	Leica TS60	1-1000m	0.6″	1Hz	-20～50℃
激光测距仪	Dimetix DLS-C15	0.1-150m	±0.3mm	10Hz	-10～50℃
静力水准仪	Geokon 6850	±100mm	0.01mm	1Hz	-30～60℃
裂缝计	JMZX-212	0-50mm	0.01mm	1Hz	-40～80℃

在传感器布置方面，本项目采用"断面监测+重点部位监测"相结合的方式。沿轨道线路每30m设置一个监测断面，每个断面布置8个测点，形成空间监测网络。对于特殊地质区段和施工影响显著区域，适当加密监测点布置。

3. 数据质量控制技术

监测数据的质量直接影响分析结果的可靠性。本项目采用多级质量控制措施：

（1）粗差剔除：应用改进的拉依达准则，设置动态阈值：

阈值 = μ ± k·σ

其中k值根据数据置信度动态调整（通常取2.5-3），μ为均值，σ为标准差。

（2）数据平滑：采用Savitzky-Golay滤波器，在保留真实信号特征的同时有效抑制高频噪声。该滤波器通过局部多项式拟合来实现平滑，特别适合处理等间距采样的监测数据。

（3）温度补偿：所有传感器均配备温度补偿模块，消除环境温度变化对测量结果的影响。补偿公式为：

δ_corrected = δ_measured × [1 + α(T - T_ref)]

其中α为温度系数，T_ref为参考温度。

4.多维数据融合方法

为解决多源传感器数据的一致性问题，本项目采用D-S证据理论实现数据融合：

设m₁和m₂是两个独立证据源的基本概率分配函数，则融合后的信任函数为：

m(A) = ∑(m₁(X)×m₂(Y)) / (1-K)X∩Y=A

其中K为冲突因子：

K = ∑(m₁(X)×m₂(Y))X∩Y=∅

通过该算法，可以有效整合不同传感器的监测结果，提高数据的可信度。

5. 有限元模型协同分析

建立隧道-土体耦合有限元模型，将监测数据与数值模拟结果进行对比分析。采用逆向分析法，通过监测数据实时修正模型参数：

（1）建立初始有限元模型，计算理论位移δ_FEM；

（2）对比实测位移δ_monitored，修正材料参数：

E_new = E_initial × (δ_monitored / δ_FEM)

其中E为弹性模量；

（3）迭代计算直至误差满足要求。

该方法实现了监测数据与理论分析的有机结合，提高了预测的准确性。

6.项目概况

重庆轨道交通3号线某区间隧道邻近一深基坑施工项目，基坑深度18m，距隧道最小净距仅15m。为确保施工期间轨道结构安全，实施了本监测系统。

监测周期为2022年3月至2023年6月，共布设监测断面32个，测点256个，安装各类传感器280余台。

6.1 系统部署特点

（1）空间布局优化：将激光测距仪与全站仪呈正交布置，形成三维监测网络，消除监测盲区；

（2）供电冗余设计：采用太阳能电池板（200W）+市电双备份供电系统，配备大容量蓄电池（200Ah），确保系统连续运行；

（3）防干扰措施：所有信号传输采用屏蔽双绞线，无线通信采用工业级抗干扰模块。

6.2 监测成果分析

系统运行期间，成功捕捉到多次结构变形事件，典型监测数据见表2：

表2 典型监测数据统计

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监测指标	规范限值	最大监测值	预警次数	发生时段
竖向位移	10mm	8.2mm	3	2022.8-10
水平收敛	6mm	5.1mm	1	2022.9
差异沉降	1/1000	1/1200	0	-
裂缝宽度	0.2mm	0.15mm	0	-

通过及时预警，施工方调整了开挖方案和支护参数，有效控制了结构变形，确保了轨道交通安全运营。

7. 技术优势与创新7.1 多维度监测互补

（1）空间互补：全站仪提供绝对坐标基准，激光测距仪实现高精度相对测量；

（2）时间互补：高频采样（10Hz）捕捉瞬时变化，低频采样（1Hz）监测长期趋势；

（3）参数互补：位移监测反映整体变形，裂缝监测揭示局部损伤。

7.2 智能预警机制

建立三级预警体系：

• 蓝色预警（注意级）：达到限值60%
• 黄色预警（警告级）：达到限值80%
• 红色预警（危险级）：达到限值100%
  

预警触发后，系统自动推送报警信息，并启动应急预案。

7.3 工程应用价值

（1）较传统人工监测效率提高40%以上；（2）误报率控制在5%以下；（3）为邻近施工提供科学决策依据；（4）节约人工成本约30%。

8. 结论与展望

本项目通过多源传感器融合技术的成功应用，验证了其在轨道控制保护区监测中的优越性。主要结论如下：

• 多类型传感器协同工作可以有效克服单一监测手段的局限性，提供更全面的结构状态信息；
• 先进的数据处理算法和融合技术显著提高了监测数据的准确性和可靠性；
• 监测系统与有限元分析的结合，实现了从"数据采集"到"安全评估"的闭环管理；
• 智能预警机制为工程风险控制提供了有力支撑。
  
  

未来发展方向包括：（1）引入5G通信和边缘计算技术，提升系统实时性；（2）开发基于数字孪生的可视化管控平台；（3）探索北斗高精度定位在变形监测中的应用；（4）研究深度学习算法在异常识别中的应用。

多源传感器融合监测技术为运营轨道交通结构安全监测提供了创新解决方案，具有广阔的推广应用前景。随着技术的不断发展，该技术体系将在智慧交通建设中发挥更加重要的作用。