基于HSW多传感器数据融合的隧道无线突水模拟监测系统
发布时间:2020-12-14 03:59
近年来,隧道突水灾害事故频发,严重影响了隧道施工安全,并给社会生命财产造成了重大损失。该现状表明隧道突水问题尚未能得到有效解决,因而体现了发展新的突水监测方法的必要性。鉴于此,本课题通过分析现有隧道突水监测方式的优缺点,并针对隧道突水监测的需求,设计了一种新的基于湿度、应变和水位多传感器数据融合的无线突水监测系统。该系统的监测方案涵盖隧道突水的数据采集、数据传输和数据处理三个方面。具体地:在数据采集上,采用全局监测的相对湿度传感器和协同性局部监测的应变与水位传感器,对隧道突水表征物理量进行监测;在数据传输上,采用ZigBee无线传感网络,将终端节点数据传输到中心节点,并由中心节点将汇聚数据传输到监测中心服务器;在数据处理上,采用Highcharts工具,对监测数据绘制实时动态曲线,并应用径向基函数神经网络,对历史监测数据进行数据融合分析,从而评估出隧道突水安全等级信息。该系统由下位机监测节点和上位机监测软件两部分构成。其中,下位机监测节点通过ZigBee无线传感网络,实现了对隧道突水表征数据的采集与传输功能;它主要包括终端采集节点和协调器节点,并基于CC2530实现了节点的硬件单元和控...
【文章来源】:西南交通大学四川省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】:84 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
图1-1典型突水事故??
(c)锦屏电站辅助洞突水?(d)齐岳山隧道涌水??图1-1典型突水事故??隧道工程工作环境的限制,使保证施工质量的难易程度大大提高,隧道结构自身??缺陷以及松软的地质构造对隧道的损伤作用尤其显著,加之大部分施工隧道缺乏必要??的监测预警和有效的维修,国内近些年因此而发生诸多隧道突水灾害事故,所以对隧??道突水问题的监测变得尤为紧迫和重要。??从野三关、大瑶山等隧道突水事故可以看出,在隧道突水发生的前后,隧道的环??境参数也将发生较大变化,如地下水水压、温度、浊度、围岩应力等,因而隧道突水??可以由隧道空间的环境参数变化科学有效的反映出来。由此可见,通过对隧道环境参??数进行长期的实时监测,及时地评估出隧道突水安全等级信息,对于避免和降低隧道??突水重大安全事故的发生有着极其重要的意义。??1.2隧道突水监测技术现状??1.2.1隧道突水监测技术应用现状??业内非常重视对隧道突水的监测
图1-3?—种基本的神经元结构??水监测的多源传感器输入数据的输出可描述为??f?n?\??y,=f?d,+Y.w>jxjV?J=1?J??;?G=l,2,...,n)为神经元的各传感器输入,'为连接权值,3为神经函数,可选用阶跃函数、符号函数、分段线性函数、Sigmoid函输出,也即融合结果。??络的基本原理是,随着输入的数据模式变化,由祌经元构成的之不断调整,从而实现信息的处理和存储,以及对输入模式的接权值就固定了,当使用神经网络对新输入进行数据融合时,的加权和,再通过激活函数就能获得对应输出,也就是融合的、应用最广泛的神经网络,是反向传播神经网络和径向基函数神络,尤其是径向基函数神经网络,在隧道突水融合方面己有不献[41]、[42]。径向基函数神经网络能很好协调多种突水表征量的2
本文编号:2915766
【文章来源】:西南交通大学四川省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】:84 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
图1-1典型突水事故??
(c)锦屏电站辅助洞突水?(d)齐岳山隧道涌水??图1-1典型突水事故??隧道工程工作环境的限制,使保证施工质量的难易程度大大提高,隧道结构自身??缺陷以及松软的地质构造对隧道的损伤作用尤其显著,加之大部分施工隧道缺乏必要??的监测预警和有效的维修,国内近些年因此而发生诸多隧道突水灾害事故,所以对隧??道突水问题的监测变得尤为紧迫和重要。??从野三关、大瑶山等隧道突水事故可以看出,在隧道突水发生的前后,隧道的环??境参数也将发生较大变化,如地下水水压、温度、浊度、围岩应力等,因而隧道突水??可以由隧道空间的环境参数变化科学有效的反映出来。由此可见,通过对隧道环境参??数进行长期的实时监测,及时地评估出隧道突水安全等级信息,对于避免和降低隧道??突水重大安全事故的发生有着极其重要的意义。??1.2隧道突水监测技术现状??1.2.1隧道突水监测技术应用现状??业内非常重视对隧道突水的监测
图1-3?—种基本的神经元结构??水监测的多源传感器输入数据的输出可描述为??f?n?\??y,=f?d,+Y.w>jxjV?J=1?J??;?G=l,2,...,n)为神经元的各传感器输入,'为连接权值,3为神经函数,可选用阶跃函数、符号函数、分段线性函数、Sigmoid函输出,也即融合结果。??络的基本原理是,随着输入的数据模式变化,由祌经元构成的之不断调整,从而实现信息的处理和存储,以及对输入模式的接权值就固定了,当使用神经网络对新输入进行数据融合时,的加权和,再通过激活函数就能获得对应输出,也就是融合的、应用最广泛的神经网络,是反向传播神经网络和径向基函数神络,尤其是径向基函数神经网络,在隧道突水融合方面己有不献[41]、[42]。径向基函数神经网络能很好协调多种突水表征量的2
本文编号:2915766
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