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原文传递 基于智能全站仪的自动变形监测系统开发及其在隧道监测中的应用
论文题名: 基于智能全站仪的自动变形监测系统开发及其在隧道监测中的应用
关键词: 智能全站仪;自动变形监测系统;隧道监测;测量机器人;粗差探测;数值插补
摘要: TCA2003全站仪是近些年问世的测量机器人,具有精度高、工效高、所获取的数据准确可靠等优点。鉴于这些优点以及该仪器具有ATR自动目标识别功能,利用徕卡公司提供的GEOCOM二次开发工具,在Visual Basic6.0编译环境中开发具有自动性、高效性、准确性的自动变形监测系统将是一项十分具有实际意义的工作。
  本课题主要是在自动监测模块的基础上,对系统进行了更加深入、细致的优化工作。在软件开发方面,完善了软件的功能需求,添加了工程管理、数据处理、预测分析、成果输出四个主要模块,并且对学习测量时的目标自动搜索和自动定位进行了程序开发,使得在学习测量时也不需要人员观测。针对自动监测模块的不足之处,例如,测回间较差超限以及周期间变化很大时系统无法给出提示并采取合适动作等情况,进行了程序开发。由于系统涉及到很多数据类型,所以又对数据库表结构进行了详细的设计。在数据处理方面,根据获取数据的特点,讨论了多种对粗差进行探测的方法,并进行了比较、选择,并且针对不同情况,分别采用了多重差分处理技术和最小二乘Helmert坐标转换的方法来对观测值进行改正,从而提高变形点的测量结果的准确性。此外,本课题还讨论了在无法获取某期数据的情况下的数值插补方法;研究了变形预测分析模型——多元线性回归模型和GM(1,1)灰色模型,并利用隧道变形数据对该模型的准确度进行了分析和验证。通过试验,证明该系统能够高效、准确、实时的获取变形体的变形量,可以完成无人值守的隧道自动变形监测测量任务,这对于隧道变形监测工程中观测条件恶劣和持续时间长以及重复性比较强的变形监测来说具有很大的意义。
作者: 曹庆磊
专业: 大地测量学与测量工程
导师: 于胜文
授予学位: 硕士
授予学位单位: 山东科技大学
学位年度: 2011
正文语种: 中文
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