一种检测轨道交通隧道限界的方法技术

本发明专利技术涉及一种检测轨道交通隧道限界的方法，利用二维激光扫描实现地铁隧道限界的动态检测，包括数据采集、预处理，能够有效滤除噪声干扰；然后基于预测模型进行越界的判断，以及在越界时进行报警，基于本发明专利技术公开的新型预测模型，预测效果更好，预测精度更高；技术方案完整且易于集成及编程实现。

A method to detect the gauge of rail transit tunnel

【技术实现步骤摘要】
一种检测轨道交通隧道限界的方法
本专利技术涉及隧道检测
，具体涉及一种检测轨道交通隧道限界的方法。
技术介绍
随着中国轨道交通建设的高速发展，大规模轨道交通线路投入运营，所衍生的轨道交通运行安全问题备受关注。轨道交通限界是保证车辆在特定空间内安全运行的一项重要指标，定期对限界范围进行检测是减少事故，保障轨道交通运行安全的必要措施。传统的轨道交通限界检测方法以人工巡检为主，辅助皮尺、触杆、全站仪等设备进行检测，速度慢、效率低、成本高，对作业人员技术要求高，已逐渐满足不了轨道交通限界检测作业要求。因此，迫切需要一种经济、便捷、准确、非接触的隧道限界动态检测方法。
技术实现思路
本专利技术的目的是解决现有技术的缺陷，设计一种检测轨道交通隧道限界的方法，能快速、准确、实时地判断隧道限界结果，为轨道交通隧道运营检查提供新的检测方法。本专利技术的技术方案是：一种检测轨道交通隧道限界的方法，包括以下步骤：步骤S1：采用移动式激光扫描系统采集轨道交通隧道的数据，记为s；步骤S2：对采集的轨道交通隧道数据s进行预处理；具体包括：步骤S2.1：将采集数据s进行坐标转换，转换到基于隧道中线的第二坐标系，得到坐标转换后的数据，记为c；步骤S2.2：对数据c进行预处理；设一个方差σ2的滤波器为：式中，t为滤波器的输入值；则输入数据c的坐标点cx、cy的预处理结果可以表示为：式中，符号表示卷积运算；步骤S3:建立检测轨道交通隧道限界的预测模型；具体包括：步骤S3.1:对预处理后的数据进行曲线拟合，并进行多层分解，获得N个离散的分解函数，定义每个分解函数的系数为分解系数Wl，l＝1,2，…，N。步骤S3.2：采用参考函数对分解系数Wl进行量化处理，得到估计分解系数W’l。其中，参考函数的具体表达式为：其中，λ为预定义阈值；步骤S3.3：利用估计分解系数W’l进行数据信号重构，得到优化数据信号。步骤S3.4：预测模型建立；基于优化数据信号，得到在时间t1、t2、…、tm的优化数据信号x1、x2、…、xm，对其进行求和运算，可得到x’＝[xsum(1),xsum(2),…,xsum(m)](4)定义x’对时间t求导的微分方程为：其中，a、b为预测模型内部控制系数，则其离散形式可表示为：假设x(t)在时刻k、k+1的平均值为z’(k)，则x(k+1)+az’(k+1)＝b(10)当k取值为1，2，……，m时，上式变换为一方程组，记其中，解方程组得到对上式进行运算，即可以预测下一时刻的数据值，即x(k+1)＝x’(k+1)-x’(k)(13)步骤S4、基于预测的下一时刻的数据值，对轨道交通隧道是否越界进行分析，输出越界分析结果；当判断发生越界后，输出报警信号。步骤S5、重复步骤S1-S4，可实时完成轨道交通隧道限界检测。所述激光扫描系统主要包括激光扫描仪模块、GPS定位模块、电荷耦合工业相机模块、数据釆集模块、数据后处理模块。本专利技术的有益效果是：(1)本专利技术基于二维激光扫描的地铁隧道限界的动态检测方法，技术方案完整且易于集成及编程实现。(2)本专利技术对采集数据进行预处理，能够有效滤除噪声干扰。(3)本专利技术构建的预测模型，首先对采集信号进行优化处理，然后构建了一种新型预测模型，预测效果更好，预测精度更高。附图说明图1是本专利技术的检测轨道交通隧道限界方法的实现流程图。图2是本专利技术的新型预测模型的实现流程图。具体实施方式下面结合附图和具体实施例对本专利技术作进一步说明。本专利技术是一种检测轨道交通隧道限界的方法，所述的检测轨道交通隧道限界的方法包括以下步骤S1～S5，方法实现流程示意图如图1所示。步骤S1、采用移动式激光扫描系统实现轨道交通隧道界限的采集；在移动式激光扫描系统中，激光扫描仪和其他仪器及部件通常会搭建在汽车、检测车等移动平台上，激光扫描系统主要包括激光扫描仪模块、GPS定位模块、电荷耦合(ClwgeCoupledDevice，CCD)工业相机模块、数据釆集模块、数据后处理模块等。激光扫描仪模块用于扫描被测目标从而获取其空间位置的具体坐标信息，CCD相机模块用于获取被测空间物体的纹理和影像信息。检测中，随着移动承载平台的行进，激光扫描仪模块可以连续的扫描被测物体同时CCD相机模块连续对被测物体进行拍照，GPS定位模块可以将激光扫描仪获取的被测物体的具体坐标信息转换到地理坐标下，同时CCD相机拍摄的照片也实现了在地理坐标系下的位置定位，该系统相对于固定式激光扫描技术具有检测效率高、数据后处理方便等优点。在固定式激光扫描技术中一般都是将激光扫描系统固定在三脚架上，激光扫描仪釆用3D测量模式，测量时激光扫描仪本身和仪器中的反射棱镜都会进行360°的旋转，以此来获得隧道坐标的采集数据。步骤S2、对轨道交通隧道的采集数据预处理；步骤S2.1、在隧道检测中会应用到两套坐标系，一套是基于激光扫描仪的第一坐标系，其坐标原点在扫描棱镜中点；另一套是基于隧道中线的第二坐标系，该第二坐标系是隧道在施工和设计过程中使用的坐标系，一般以隧道中线和其竖直方向上垂线的交点为坐标系原点，只有计算出激光扫描仪在隧道中的绝对坐标值，得到的数据才能真实的反映隧道的形态大小，所以要进行两个坐标系下隧道采集数据的坐标变换。步骤S2.2、隧道是一个呈管状结构的封闭空间，空气中的灰尘颗粒是其主要的噪声来源，因此利用滤波器对隧道面扫描点进行预处理。设一个方差σ2的滤波器为：其中，t为滤波器的输入值；则输入数据c的坐标点cx、cy的预处理结果可以表示为：其中，符号表示卷积运算。步骤S3、建立轨道交通隧道界限的新型预测模型；对预处理后的数据进行优化处理，在通过预测模型对优化后的数据进行建模分析预测，得到轨道交通隧道数据的预测值。步骤S3.1:对预处理后的数据进行曲线拟合，并进行多层分解，获得N个离散的分解函数，定义每个分解函数的系数为分解系数Wl，l＝1,2，…，N。步骤S3.2：采用参考函数对分解系数Wl进行量化处理，得到估计分解系数W’l。其中，参考函数的具体表达式为：其中，λ为预定义阈值；步骤S3.3、利用估计分解系数W’l进行数据信号重构，得到优化数据信号。步骤S3.4：预测模型建立；基于优化数据信号，得到在时间t1、t2、…、tm的优化数据信号x1、x2、…、xm，对其进行求和运算，可得到x’＝[xsum(1),xsum(2),…,xsum(m)](4)定义x’对时间t求导的微分方程为：其中，a、b本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种检测轨道交通隧道限界的方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤S1：采用移动式激光扫描系统采集轨道交通隧道的数据，记为s；/n步骤S2：对轨道交通隧道的采集数据s进行预处理；具体包括：/n步骤S2.1：将采集数据s进行坐标转换，转换到基于隧道中线的第二坐标系，得到坐标转换后的数据，记为c；/n步骤S2.2：对数据c进行预处理；设一个方差σ

【技术特征摘要】
1.一种检测轨道交通隧道限界的方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1：采用移动式激光扫描系统采集轨道交通隧道的数据，记为s；
步骤S2：对轨道交通隧道的采集数据s进行预处理；具体包括：
步骤S2.1：将采集数据s进行坐标转换，转换到基于隧道中线的第二坐标系，得到坐标转换后的数据，记为c；
步骤S2.2：对数据c进行预处理；设一个方差σ2的滤波器为：



式中，t为滤波器的输入值；则输入数据c的坐标点cx、cy的预处理结果可以表示为：






式中，符号表示卷积运算；
步骤S3:建立检测轨道交通隧道限界的预测模型；具体包括：
步骤S3.1:对预处理后的数据进行曲线拟合，并进行多层分解，获得N个离散的分解函数，定义每个分解函数的系数为分解系数Wl，l＝1,2，…，N；
步骤S3.2：采用参考函数对分解系数Wl进行量化处理，得到估计分解系数Wl’；
其中，参考函数的具体表达式为：



其中，λ为预定义阈值；
步骤S3.3：利用估计分解系数Wl’进行数据信号重构，得到优化数据信号；
步骤S3.4：预测模型建立；基于优化数据信号，得到在时间t1、...

【专利技术属性】
技术研发人员：许雄雄，孙曲平，邹琳颖，李家洪，
申请(专利权)人：江苏航天大为科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32