TCA测量机器人在寒冷地区大坝变形监测中的应用

0　引言莲花水电站位于黑龙江省海林市三道乡木兰集村下游 2 km处 ,在牡丹江干流上。大坝为混凝土面板堆石坝 ,长 90 2 m ,最大坝高 71.8 m ,上、下游坝坡比 1∶1.4 ;二坝为粘土心墙砂砾石坝 ,长 2 70 m ,最大坝高 6 4 m ,上、下游坝坡比 1∶2 .5。该站大坝原安全监测系统由东北勘测设计研究院设计 ,其边角网由坝区内 13个点组成 ,采用T2 0 0 2 +DI2 0 0 2 +GRE4按国家一等三角精度施测 ;精密水准网由坝下游区 2 6个点组成 ,采用NI0 0 2A精密水准仪和铟瓦水准尺按国家一等水准精度施测。水平位移和垂直位移基点网每年校核 1次。莲花水…     

测量机器人在溪洛渡电站变形监测网中的应用

对现阶段变形监测网施测方法进行了分析,介绍了在此背景下开发的TCA2OO3测量机器人自动测量系统,并对此系统在溪洛渡变形监测网中的实际应用情况和测量精度进行了统计分析.实际应用表明,该系统具有观测速度快、自动化程度和观测精度高、对作业人员的技能要求低的无比优异性,省时省力,完全能用于变形监测网观测.     

测量机器人系统在五强溪大坝的应用

介绍一种新研制的测量机器人系统的亚毫米级精度自动监测原理及该系统在五强溪大坝进行的现场实验结果。连续１５ｄ自动监测结果表明，系统可作为实现大坝变形监测‘无人值班’重要的手段。     

测量机器人在变形监测中的应用研究

本文着重研究了测量机器人在变形监测中的两种应用方式,一种构成固定式全自动变形监测系统,另一种则构成移动式网观测及自动化数据处理系统,并分别设计了实现这两种方式的软件研制。指出测量机器人的移动式网观测及自动化数据处理方式在国内现阶段使用更适合,具有广阔的应用前景。     

GPS在湖北白莲河抽水蓄能电站变形监测网中的应用

与测量机器人相比,GPS技术具有全天候作业、可提供三维信息、受天气影响小、观测效率高等优点,但应用于变形监测控制网时其观测精度能否满足要求一直是关注的重点。作者将GPS技术与测量机器人同时应用于白莲河抽水蓄能电站变形监测控制网观测,并从观测边长、点位精度和点位较差分析等方面对GPS技术和测量机器人的观测成果进行了对比分析,结果表明两者观测成果一致性很好,说明GPS观测能够满足二等变形监测网的精度要求,可在实际工程中推广应用。     

测量机器人与精密水准仪在大坝变形监测中的应用

通过对大坝变形监测监测成果的整编,分析和预报大坝的变形情况,为判断大坝的安全提供必要信息。     

TCA2003全站仪在港口湾水库大坝变形监测中的应用

介绍了TCA2003全站仪的基本原理及其在港口湾水库大坝变形监测基准控制网复测中自动化应用的基本情况，以及如何采取措施解决监测站房防护玻璃折射对控制网测量的影响。其复测成果与以往测量成果做了初步比较分析，认为各基准点位是稳定的。     

TCA2003测量机器人在白杨河水库自动化监测中的应用

外部变形监测是水利工程安全监测的重要组成部分。运用TCA2003测量机器人和极坐标差分法进行变形监测，是近年发展起来的一种较为先进的技术手段。文章对TCA2003和极坐标差分法原理及其在白杨河水库中的应用做了简要介绍。     

百色水利枢纽大坝二等变形监测控制网测量

百色水利枢纽大坝初始变形监测控制网起算点遭到破坏,观测被迫中断,为了更好地对大坝进行监测,根据大坝及周围环境特点,针对现场复杂的测量条件,设计了大坝变形监测的二等基准控制网测量方案,采用测量机器人进行测量,并对外界条件的影响进行了改正。测量结果表明:测量控制网的测量精度较高,达到了预期目标。     

徕卡TCA监测系统在岩滩大坝变形监测中的应用

徕卡多功能全站仪测量软件系统摒弃了传统断面仪外业测量时的繁琐配置和定位缺陷,减少了外业设备和作业人员编制数量,实现了变形测量野外数据采集软件控制、自动采集等功能,从而达到大坝变形网观测自动化、数字化、计算机化,保证了测量成果的准确性、高效率性,减轻了测量人员的劳动强度.文章介绍了徕卡TCA监测系统在岩滩大坝变形监测中的应用.     

基于测量机器人的远程遥控技术开发

为保证大坝在极端气象条件下的安全运行,需要无人值守的自动化变形监测系统,并使用无线网络连接数据中心和测量仪器。以Leica TCA2003测量机器人远程遥控技术为例,采用GPRS无线网络传送全站仪命令集数据,并通过无线互联网络实现对测量机器人的远程控制、测量和数据传输。利用GPRS无线网络远程控制测量机器人进行自动采集、传输变形监测数据可以保证监测数据的连续性、实时性和快速性,提高了工作效率,也提高了变形观测的自动化水平。     

测量机器人GeoCOM接口技术的开发与应用

介绍了测量机器人(TCA2003全站仪)的一些强大功能,分析了其自带的GeoCOM(地理数据通信)接口技术的高级模式,在此基础上利用visual Basic 6.0语言和Access数据库,通过GeoCOM接口对测量机器人进行了二次开发,并应用于某水利枢纽加密控制网的自动观测.最后,通过平差计算得出了一些参考性结论.     

BP网络在大坝变形空间多测点监测模型中的应用

利用BP网络的较强函数非线性映射能力,对大坝多个测点的变形监测数据进行了仿真及预测,所建立的空间多测点BP网络模型以水位、温度、时间、测点坐标作为输入参数,以大坝变形值作为网络输出.结果表明,通过有代表性的学习样本对网络的训练,模型的拟合及预报结果能够满足精度要求,同时,与传统的统计建模方法相比,大坝变形多测点BP网络模型具有实施容易、运行速度快、误差修正方便、操作简单、运行灵活等优点.     

改进模糊神经网络模型及其在大坝监测中的应用

鉴于传统模糊神经网络计算繁琐、模型精度较低、难以收敛等问题,在大坝位移的监测数据分析中应用改进的模糊神经网络及改进的反向传播(BP)网络算法,并建立了相应的网络模型.大量的数据分析计算表明,该模型收敛快,且精度优于常规的模糊神经网络和传统的统计模型.     

改进的BP神经网络在大坝安全监控中的应用

针对经典BP神经网络运行中存在的缺陷，提出了改进的BP神经网络，不仅解决了经典BP网络易陷入局部最小的弊端，而且应用的0.618分割选取法能使网络快速找到较优隐含层节点数，初始权值的自相关修正进一步提高了网络的稳定性。实际应用证明，改进的BP神经网络有效提高了网络质量，适合大型网络的构建与训练。     

BP神经网络模型应用于大坝原型观测研究

针对传统的多元线性回归方法的不足,提出将BP神经网络模型应用于大坝原型观测数据处理。并介绍了BP神经网络模型的结构和算法,以及训练样本的归一化处理方法;将BP模型应用于黑河金盆水库大坝原型观测,结果表明,其模拟和预测效果均优于多元线性回归模型。     

优化BP网络在均质土坝变形预测中的应用

宁夏南部山区小型水库除险加固普遍采用坝前淤积面加坝技术,且坝体多建于湿陷性黄土基础上,在自重、渗流等多种因素作用下极易产生变形。为准确判定坝前淤积面加坝技术的合理性和可靠性,可利用BP神经网络分析预测大坝坝体变形情况与未来趋势,但传统的BP算法需对数据进行标准化处理,为了简化数据的标准化处理过程,提高处理效率,提出了传递函数的优化方法,并把优化后的BP网络应用于大坝表面变形预测中,得到了较满意的结果。     

改进的BP神经网络模型在大坝安全监测预报中的应用

针对BP神经网络模型存在的缺陷进行了改进 ,并将改进的BP模型应用于大坝安全监测中效应量的预报。示例证明 ,改进的BP神经网络模型与常规BP神经网络模型及回归统计模型比较具有明显的优越性     

基于混沌优化模糊神经网络的大坝安全监测模型

大坝监测数据分析和大坝监控预测模型的难点在于监测数据的效应量和影响量之间的高度非线性关系,传统监测模型的非线性分析能力欠缺.在充分利用模糊神经网络的模糊推理能力、处理众多影响因素能力和解决复杂非线性问题能力的基础上,结合混沌优化算法的全局搜索能力,建立了基于混沌优化的模糊神经网络模型.对某拱坝变形进行了拟合和预测,计算结果与实测值吻合良好.