隧道形變動(dòng)態(tài)檢測與分析系統(tǒng)研究
本文關(guān)鍵詞:隧道形變動(dòng)態(tài)檢測與分析系統(tǒng)研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。
【摘要】:檢測地鐵隧道是否發(fā)生形變直接關(guān)系到列車行車安全。針對傳統(tǒng)人工靜態(tài)檢測不適合運(yùn)營地鐵隧道的情況,本論文設(shè)計(jì)了一套基于激光掃描測距原理的車載隧道形變動(dòng)態(tài)檢測與分析系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠有效對地鐵隧道形變進(jìn)行檢測和分析,實(shí)現(xiàn)對形變?yōu)暮Φ谋O(jiān)測和預(yù)警。論文首先介紹了系統(tǒng)的工作原理及總體設(shè)計(jì)方案;然后介紹了數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)設(shè)計(jì),包括主要傳感器選型,LMS500數(shù)據(jù)處理與USB數(shù)據(jù)傳輸;接著介紹了數(shù)據(jù)處理算法設(shè)計(jì),包括多傳感器相對定位算法與基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隧道建模算法:最后通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了系統(tǒng)的可行性。為適應(yīng)列車高速運(yùn)行的狀態(tài),本論文采用高速激光掃描測距儀和高速激光位移傳感器升級了數(shù)據(jù)采集系統(tǒng),設(shè)計(jì)新的FPGA數(shù)據(jù)采集模塊增強(qiáng)了系統(tǒng)的通用性,并利用USB接口提高了數(shù)據(jù)傳輸速度,實(shí)現(xiàn)各傳感器數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)高速采集,完善了原有系統(tǒng)。本論文提出了一套隧道形變檢測與分析算法,包括多傳感器相對定位算法與基于RBF(Radial Basis Function, RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隧道建模算法。多傳感器相對定位算法,在不增加成本的前提下,利用系統(tǒng)已有的轉(zhuǎn)速傳感器、激光掃描測距儀和激光位移傳感器分別獲取公里標(biāo)、隧道特征數(shù)據(jù)與軌道特征數(shù)據(jù)。該算法通過公里標(biāo)與隧道特征數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)粗校準(zhǔn)定位,通過公里標(biāo)與軌道特征數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)細(xì)校準(zhǔn)定位,最終完成高精度、高可靠性的相對定位,解決了單一轉(zhuǎn)速傳感器定位精度受限造成的同一位置周期性檢測數(shù)據(jù)不匹配的問題,實(shí)現(xiàn)了周期性檢測數(shù)據(jù)的融合,為后續(xù)隧道模型的建立奠定基礎(chǔ);赗BF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隧道建模算法,通過對融合后的隧道三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行多周期訓(xùn)練,建立多重RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),不斷優(yōu)化隧道模型,最終建立出隧道內(nèi)壁模型和特殊區(qū)域模型。在完成實(shí)際檢測與模型建立的基礎(chǔ)上,將實(shí)際檢測數(shù)據(jù)與模型輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行對比,完成形變分析。為驗(yàn)證系統(tǒng)的可行性,在地鐵隧道現(xiàn)場和實(shí)驗(yàn)室軌道環(huán)境分別進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該系統(tǒng)能夠有效進(jìn)行相對定位并建立隧道模型,相對定位精度可達(dá)±1Ocm,形變分析精度可達(dá)±10mm。實(shí)現(xiàn)了隧道輪廓形變的檢測與分析,達(dá)到了預(yù)期要求。
【關(guān)鍵詞】:激光掃描測距 USB接口 相對定位 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 隧道建模 形變分析
【學(xué)位授予單位】:北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號】:U456.3
【目錄】:
- 致謝5-6
- 摘要6-7
- ABSTRACT7-11
- 1 緒論11-23
- 1.1 研究的背景與意義11-13
- 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-20
- 1.2.1 國外研究現(xiàn)狀14-17
- 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀17-20
- 1.3 研究內(nèi)容與章節(jié)安排20-23
- 2 隧道形變動(dòng)態(tài)檢測與分析系統(tǒng)總體方案23-27
- 2.1 系統(tǒng)工作原理23-24
- 2.2 總體方案設(shè)計(jì)24-26
- 2.2.1 硬件系統(tǒng)設(shè)計(jì)24-25
- 2.2.2 數(shù)據(jù)處理算法設(shè)計(jì)25-26
- 2.3 本章小結(jié)26-27
- 3 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)設(shè)計(jì)27-45
- 3.1 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)主要設(shè)備27-30
- 3.1.1 激光掃描測距儀27-29
- 3.1.2 激光位移傳感器29-30
- 3.2 LMS500數(shù)據(jù)處理30-32
- 3.2.1 LMS500與FPGA接口設(shè)計(jì)30-31
- 3.2.2 LMS500數(shù)據(jù)采集邏輯設(shè)計(jì)31-32
- 3.3 USB接口數(shù)據(jù)傳輸32-42
- 3.3.1 USB芯片簡介32-34
- 3.3.2 USB與FPGA接口設(shè)計(jì)34-36
- 3.3.3 USB接口邏輯設(shè)計(jì)36-39
- 3.3.4 USB固件程序設(shè)計(jì)39-42
- 3.4 本章小結(jié)42-45
- 4 數(shù)據(jù)處理算法設(shè)計(jì)45-61
- 4.1 多傳感器相對定位算法設(shè)計(jì)45-51
- 4.1.1 相對定位原理46-47
- 4.1.2 確定基準(zhǔn)數(shù)據(jù)47
- 4.1.3 粗校準(zhǔn)定位47-49
- 4.1.4 細(xì)校準(zhǔn)定位49-51
- 4.2 基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隧道建模算法51-59
- 4.2.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)52-53
- 4.2.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與內(nèi)插53-55
- 4.2.3 隧道建模算法原理55
- 4.2.4 隧道模型建立55-59
- 4.3 形變分析59-60
- 4.4 本章小結(jié)60-61
- 5 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與結(jié)果分析61-81
- 5.1 多傳感器相對定位算法驗(yàn)證62-69
- 5.1.1 粗校準(zhǔn)定位驗(yàn)證62-67
- 5.1.2 細(xì)校準(zhǔn)定位驗(yàn)證67-69
- 5.2 基于RBF的隧道建模算法及形變分析驗(yàn)證69-76
- 5.2.1 地鐵環(huán)境模型及形變驗(yàn)證69-72
- 5.2.2 實(shí)驗(yàn)室環(huán)境模型及形變驗(yàn)證72-76
- 5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及誤差分析76-77
- 5.4 三維點(diǎn)云顯示77-78
- 5.5 本章小結(jié)78-81
- 6 結(jié)論81-83
- 6.1 論文工作總結(jié)81-82
- 6.2 展望82-83
- 參考文獻(xiàn)83-87
- 作者簡介及攻讀碩士學(xué)位期間的研究成果87-91
- 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集91
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本文關(guān)鍵詞:隧道形變動(dòng)態(tài)檢測與分析系統(tǒng)研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。
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