硕士论文

您当前的位置:学术堂 > 毕业论文 > 硕士论文 >

形变监测数据采集软件和处理系统开发研究

来源:北京建筑大学 作者:刘亚杰
发布于:2020-07-28 共14168字

  摘 要

  形变属于自然界中物体的一个固有属性,桥梁的倒塌、建筑物的倾斜、地表的隆起或下陷和大坝的崩塌等都属于形变的范畴.但是建筑物的倾斜和倒塌并非是突然产生的,而是通过微小形变的日积月累,进而产生不可逆转的严重后果.在工程施工、监测和运营阶段,古建筑的保护和修缮等各个环节,形变监测的作用日益显着,其重要性不言而喻.但是现有的形变测量和数据处理系统存在性价比较低的缺点,并且大部分是针对某一特定的工程所研发的,普适性较差.互联网、通信技术和现代测绘仪器的发展为研究和开发形变监测数据采集软件和数据处理系统提供了新的思路、技术和手段.本文在研究了国内外现有形变监测数据处理系统的基础上,开发更加符合我国测量规范的数据采集软件和处理系统.主要研究内容有以下几方面:

  (1)研究智能全站仪的通讯接口和通讯协议,开发方便携带的基于移动端的数据采集软件.通过串行通讯接口控制智能全站仪进行测量,在减轻外业测量人员工作量的同时提高测量速度.

  (2)探讨数据处理中的粗差处理方法.针对形变测量中常用的极坐标法进行理论及精度分析.分别采用多重实时差分技术和最小二乘 Helmert 坐标转换方法,对在设站点稳定以及不稳定的情况下所获取的数据进行处理.

  (3)设计形变监测数据处理系统的整体框架,基于 VS2013 平台和 C#编程语言实现了各功能.在开发过程中充分考虑不同形变测量工程的要求,并结合我国现有测量标准,使本文开发的系统更具有本土化的特征,有效的扩展了其普适性,更加符合内业人员数据处理习惯,提高数据处理速度和结果可靠性.

  (4)建立测试场地,对数据采集及数据处理系统进行测试,结合应县木塔安全监测工程,对本文开发的数据处理软件进行实用性和适用性等方面的工程检验.工程应用表明本系统能够满足形变监测的要求,实现了形变监测的信息化,具有良好的应用前景.

  关键词:形变监测,粗差处理,数据采集,数据处理,信息化

  Abstract

  Deformation is an intrinsic property of objects in nature, the collapse of bridges, theinclination of buildings, the uplift or subsidence of the earth's surface, and the collapse ofdams are all categories of deformation. But the inclination and collapse of a building doesnot occur suddenly, it is accumulated through small deformations, resulting in irreversibleand serious consequences. During the stages of construction, monitoring and operation, theprotection and repair of ancient buildings, the role of deformation monitoring isincreasingly significant, its importance is self-evident. However, the existing deformationmeasurement and data processing systems have the disadvantages of low cost performance,and most of them are developed for a specific project, and the universality is poor. Thedevelopment of the Internet, communication technology and modern instruments providesnew ideas, techniques and means for research and development of deformation monitoringdata acquisition software and data processing systems. On the basis of studying the existingdata processing system of deformation monitoring at home and abroad, this paper developsthe data acquisition software and processing system which is more in line with themeasurement standard of our country. The main research contents of this paper are brieflydescribed as follows:

  (1) Research the communication interface and communication protocol of theintelligent total station, and develop portable data acquisition software based on mobileterminal, which is convenient to carry. The intelligent total station is controlled by the serialcommunication interface to measure, which can reduce the workload of field surveyors andincrease the measuring speed.

  (2) Discuss the method of gross error processing in data processing. Theoretical andprecision analysis of the polar coordinate method commonly used in deformationmeasurement. Multiple real-time difference technique and least square Helmert coordinatetransformation method are used to process the data obtained under the stable and unstableconditions.

  (3) Design the overall framework of the deformation monitoring data processingsystem, and the functions are realized based on the VS2013 platform and the C#programming language. The different requirements of deformation measurement projectsare fully considered in the development process, and combined with the existingmeasurement standards in China, the system developed in this paper has more localcharacteristics, effectively expands its universality, more in line with the data processing habits of practitioners, improve the speed and reliability of data processing.

  (4) Establish test sites to test data acquisition and data processing systems, combinedwith the deformation monitoring project of Yingxian Wooden Pagoda, and the dataprocessing software developed in this paper was tested for practicality and applicability. Theengineering application shows that the system can meet the requirements of deformationmonitoring and realize the informatization of deformation monitoring. It has a goodapplication prospect.

  Keywords: Deformation measurement, Gross error processing, Data acquisition, Dataprocessing, Informatization

  目 录

  摘 要 .................................................................................................................... I

  Abstract................................................................................................................. II

  目 录 ................................................................................................................. IV

  第 1 章 绪论 ......................................................................................................... 1

  1.1 研究背景及意义 ............................................................................................................. 1

  1.1.1 研究背景 ................................................................................................................... 1

  1.1.2 研究意义 ................................................................................................................... 2

  1.2 国内外研究现状 ............................................................................................................. 3

  1.2.1 国外研究现状 ........................................................................................................... 3

  1.2.2 国内研究现状 ........................................................................................................... 4

  1.3 本文的主要研究内容 ..................................................................................................... 5

  第 2 章 测量机器人二次开发技术 ..................................................................... 6

  2.1 Leica TS30 测量机器人简介 ........................................................................................... 6

  2.2 测量机器人二次开发平台 ............................................................................................. 7

  2.2.1 GeoCom 串行通信接口 ............................................................................................ 7

  2.2.2 ASCII 通讯协议 ........................................................................................................ 9

  2.3 本文使用的开发平台以及语言 ................................................................................... 11

  2.4 本章小结 ....................................................................................................................... 11

  第 3 章 粗差剔除理论方法研究 ....................................................................... 12

  3.1 概述 ............................................................................................................................... 12

  3.2 狄克逊准则 ................................................................................................................... 12

  3.3 拉依达准则 ................................................................................................................... 13

  3.4 Baarda 数据探测法 ........................................................................................................ 15

  3.5 选权迭代法 ................................................................................................................... 16

  3.5.1 稳健估计的主要分类及算法流程 ......................................................................... 16

  3.5.2 几种常用的选权迭代方法 ..................................................................................... 19

  3.6 本章小结 ....................................................................................................................... 21

  第 4 章 形变监测数据处理方法研究 ............................................................... 22

  4.1 极坐标法测量原理及精度分析 ................................................................................... 22

  4.1.1 极坐标法建网方式和要求 ..................................................................................... 22

  4.1.2 极坐标法基本原理 ................................................................................................. 22

  4.1.3 极坐标法测量精度分析 ......................................................................................... 23

  4.2 设站点稳定条件下的测量数据处理 ............................................................................ 24

  4.2.1 斜距差分改正 ......................................................................................................... 24

  4.2.2 方位角差分改正 ..................................................................................................... 25

  4.2.3 球气差改正 ............................................................................................................. 25

  4.2.4 理论精度分析 ......................................................................................................... 26

  4.3 设站点不稳定条件下的测量数据处理 ....................................................................... 29

  4.3.1 最小二乘 Helmert 坐标转换原理 ......................................................................... 29

  4.3.2 坐标转换参数的计算 ............................................................................................. 30

  4.3.3 最小二乘 Helmert 坐标转换精度分析 ................................................................. 34

  4.4 本章小结 ....................................................................................................................... 35

  第 5 章 形变监测数据处理系统设计 ............................................................... 36

  5.1 数据采集软件功能设计 ............................................................................................... 36

  5.2 形变监测数据处理系统功能设计 ............................................................................... 39

  5.2.1 系统整体架构 ......................................................................................................... 39

  5.2.2 形变监测数据处理系统功能实现 ......................................................................... 40

  5.3 本章小结 ....................................................................................................................... 45

  第 6 章 数据采集和数据处理系统测试与应用 ............................................... 46

  6.1 数据采集和数据处理系统的测试 ............................................................................... 46

  6.2 实际工程应用 ............................................................................................................... 49

  6.3 本章小结 ....................................................................................................................... 52

  结论与展望 ......................................................................................................... 54

  研究生期间发表的文章以及参与的科研项目 ................................................. 55

  参考文献 ............................................................................................................. 56

  致 谢 ................................................................................................................. 58

  第 1 章 绪论

  物体的形状变化在日常生活以及自然界中较为常见,比如桥梁的倒塌、建筑物的倾斜、地表的隆起或下陷和大坝的崩塌等.形变是指在多种因素的影响下,物体的形状、大小和位置随着时间的推移在空间上发生一定量的变化[1].物体的形变并不是突然发生的,而是由微小的形变量不断累计,进而引发某一时刻的宏观位移.由于物体会受到环境和人为等因素影响,并且这些因素本身具有不确定性,所以建筑物的形变呈现出复杂和动态开放的特性.在衡量影响的过程中,影响建筑物形变的因素所占权重大小不同,并且所有影响因素之间又具有复杂的非线性关系.

  1.1 研究背景及意义

  1.1.1 研究背景

  近几年我国人口急剧膨胀,在对基础设施需求激增的同时,也对建筑物的安全要求越来越高.因此现阶段的工程与以往相比,在建筑规模、投资和各项精度指标等方面都有所提升.对于建筑物的形变,虽然在一定限度内是可以接受的,但如果超出限值,那么可能会造成无法挽救的生命和财产损失,因此形变监测工作具有重要的意义.建筑物的形变测量,可以定义为利用专业测量设备和专业的数据处理方法,确定被测物体在施工以及运营维护阶段中,其形状、大小和位置变化的空间状态和时间特征[2-4].

  现阶段形变监测数据的获取主要是利用测量机器人本身所具有的伺服马达和自动照准功能,对监测目标进行数据采集.通过RS232数据传输接口将数据传送到电脑端,然后利用形变监测数据处理系统对测量数据进行粗差预处理、平差以及形变量的计算.目前的测量机器人除了拥有传统全站仪的构造之外,还配备有 CCD 相机以及马达,使测量机器人具有自动搜寻目标、观测和记录的功能,能够满足对地表、大坝和桥梁等建筑物和构筑物的形变监测.如果采用两台测量机器人,并且搭配图像处理软件,就可以通过图像匹配的方式,对视野内的特征点进行快速测量,这种方法不需要在特征点上设置棱镜或反射片[5],可用于工业部件的测量;当只涉及到方向观测时,可以通过 CCD 获取像点坐标,然后对目标点进行视准轴的偏差改正,这样就无需对目标点进行精确照准,可以提高观测速度[6].测量机器人与电脑的配套使用,拓展了测量机器人的使用范围,使全自动测量系统和形变监测数据处理系统得以实现[7],减少人为原因产生的误差,提高内业数据处理效率,在增加单位时间内测量周期数的同时减轻了测量人员的工作强度.但是在目前国内测绘行业中,采用形变监测系统虽然减少了外业工作量,但是大部分系统是基于国外系统进行的二次开发,普适性较低,只能运用在个别监测项目中,无法广泛使用.而在许多大型工程的建设和运营过程中,需要进行周期性监测,对精度要求也非常高,测量总数据量庞大,致使在内业进行数据的整理和处理过程中需要投入大量人力以及时间精力,如果没有数据处理系统的支撑,则不利于后续工作的开展[8].由于测量数据含有的误差种类比较复杂,所以使数据处理较为困难,作业效率始终无法得到较大的提高.因此,形变监测数据处理系统的研发与应用成为当前"测绘 4.0"环境下测绘行业的主要发展趋势之一[9].

  1.1.2 研究意义

  建筑物在前期的工程施工以及后期的运营维护阶段都会受到各种各样因素的影响,导致其本身发生形变.如果不及时的获取建筑物的形变数据,根据形变量的大小制定合理的维护方案,就会影响建筑物的正常使用,一旦形变量超限还会危及周边建筑物的安全.虽然设计人员在进行设计时考虑了影响建筑物安全的因素并加入了一定的安全系数,但是在设计阶段不可能对施工环境进行全方位的准确估计,施工过程中也不可能完全按照既定计划进行.所以,纵使有前期周密的考虑和设计,在施工过程以及运营维护阶段还是会产生一些不利于建筑物健康的影响因素.

  建筑物或构筑物因为形变所引发的灾害屡见不鲜.意大利的 Vajaut 拱坝,由于没有对其进行形变量的测量、分析和统计,致使这座高达 266m 的拱坝在 1963 年发生了库岸的严重滑坡,短短的 7 分钟内就将周围的一座城市和几个小镇淹没,死亡人数达到了 3000 多人,造成严重的社会危害.美国于 1975 年斥资 8600 万美元建立了一座墙坝,该墙坝高 93m,坝顶长 900m.但是由于后期的运营维护不周,没有进行及时的形变监测和形变量的统计,导致其在短短一年内就产生了超出限差的形变,于 1976年溃决[10],在极短的时间内吞没了周边的 60 多万亩农田,造成的直接经济损失高达 4亿美元.

  在国内的工程中,普遍存在只注重前期建设而忽视后期运营维护管理的现象,对于建筑物的监测不及时或数据处理滞后,严重的工程事故时常发生.

  宁波市的招宝山大桥,全场 2.5km,造价高达 4 亿 2300 万元,净空高 32m.整个工程的设计方案有较高的技术水准和工艺创新,其设计的单臂主梁跨度仅次于美国的东亨顿大桥.该桥于 1995 年 6 月动工,但在 1998 年 9 月大桥即将合龙之前却发生了重大事故--桥梁的主梁发生断裂,十六号块接缝面出现破坏性裂崩.由于这种事故在中国建桥史上实属罕见,所以一经发生便引起了各方的高度关注.上海地铁 4 号线曾于 2003 年在施工过程中发生过重大事故,主要是由于形变监测的数据处理滞后,无法及时的提供形变量信息,导致事故的发生,造成的经济损失高达 1.5 亿元.

  其实大部分建筑物的损坏,都是由于微小形变量的不断累积,造成了严重性的后果.如果建筑物在设计过程中存在一定缺陷,施工过程中存在些许问题,也可以通过科学的监测、检查和分析,采用形变监测数据处理系统对监测数据进行处理和统计,及时把握建筑物的现状,在破损未发生之前,以最小的代价对其进行保护[11].

  形变监测的数据处理系统的主要作用如下:

  (1)对建筑物的多期长时间监测数据进行解算和整理,掌握建筑物长期形变量的资料,以便后期做出及时有效的预报;

  (2)通过对于建筑物监测数据的处理,及时对不安全的部件进行诊断并采取加固措施,保证运营安全;

  (3)形变监测数据可以为今后的建筑物设计者提供科学的参考依据,有利于后续改进施工设计,更新设计理念;

  (4)对于已经产生的工程事故,形变监测的数据处理系统可以为其赔偿问题提供相应的依据,划清事故责任人,帮助法院做出公正判决.

  建筑物的形变监测是一项长期的工作,获取的是多周期测量数据,因此内业人员需要处理大量的数据.能否将纷繁复杂的测量数据利用好,决定了形变监测工作能否如实的反应建筑物形变情况.

  基于上述的工程现状和事实,开发形变监测数据处理系统旨在利用现有计算机硬件的优点,借助目前各学者提出的科学的计算方法,提高数据处理速度,对保证建筑物的安全运营和正常使用,具有重要意义.

  1.2 国内外研究现状

  形变监测系统对建筑物在施工、使用和维护阶段都起着非常重要的作用.国外在形变监测系统的数据采集、处理和发布等方面进行了研究.国内的变监测数据处理系统主要是在国外开发的系统上进行二次开发,以满足特定工程的需要.

  1.2.1 国外研究现状

  在国外,美国、德国、瑞士等发达国家对形变监测数据处理系统的研发起步较早,并结合实际工程案例进行长期的应用实践,比如瑞士 Leica 的 GeoMos 系统和美国天宝的 Trimble 4D Control 等.其成功案例对于其他国家也有着较为深远的影响[12-14].

  卡门教授等人在上世纪 80 年代开发出了自动极坐标测量系统,给地铁建设和运营期间的安全提供了保障.进入 20 世纪 90 年代之后,国外有不少工程案例都涉及到了形变监测数据处理系统.Leica 公司于 1991 年在阿尔卑斯山区的某水电站坝体监测中,使用了 WILD APSV/D 系统,获得了良好的效果.1995 年 MTRC 公司计划在九龙塘地铁站的上方新建一所大型商场,为了监测该商场在施工过程中对既有地下铁路的影响,MTRC 公司将 APSWIN 系统运用到此项工程中,并组建自己的测量队进行同时段的人工监测.通过对该工程将近两年形变监测数据处理结果的比对,发现人工测量的数据与 APSWIN 系统解得的数据所表达的形变方向和数量一致,说明了形变监测数据处理系统的可靠性[15].美国加州的 Diamond Valley 水库安装了由自动全站仪和棱镜组成的测量系统,对 3 个坝体上的 228 个棱镜进行数据采集并交由系统进行形变量的计算统计,成功地完成对水库大坝的安全监测.欧洲和新加坡在地铁建设过程中,运用自动形变监测系统和数据处理系统,对地铁的施工、运营和维护阶段隧道的形变进行监测,保证了地铁的安全施工和正常运行[16].2002 年,瑞士 Leica 公司推出的 GeoMos 系统提高了形变监测的数据处理效率,而且大幅减少了人员投入[17].目前 Leica GeoMos系统已经在美国华盛顿 DULLES 机场、昆明轨道交通 6 号线、华能景洪水电站和深圳红树湾南地铁站监测等形变监测工程中都发挥了重要的作用,并获得良好效益[18].测绘工程中,长期的工程实践,让从事测量的人员认识到及时获取大型以及重要建筑物形变量的重要意义.为此国际测量师协会(FIG)专门成立了形变监测及自动化委员会和形变测量分析委员会,专门从事形变监测及数据处理的研究.

  1.2.2 国内研究现状

  国外的形变监测数据处理系统起步较早,技术成熟,稳定可靠.但是其成本虚高、功能方面不能为国内工程所习惯、通用性较差,虽然在国内的某些重点工程有所使用,但是并不普及.国内基于智能型全站仪的形变监测数据处理系统研发与国外相比起步较晚,但是发展迅速,在高层建筑、水库大坝、地铁隧道等方面的应用也越来越多.

  三屯河水库在投入使用以后,由于环境等因素的影响,坝体和坝肩出现了不同程度的渗漏情况.经过水利部批准以后,利用由 Leica 与军测联合开发的 ADMS 形变监测系统对坝体上的 7 个点位进行形变量的监测[19],在提供可靠观测数据的同时还提高了测量效率,并通过专门的数据处理软件对大坝的形变量进行解算,为大坝的加固除险提供了可靠的依据.广州市某地铁站周边由于要建立商城的缘故,需挖掘 12m 深的基坑.为保证施工期间地铁的正常运营,及时获取地铁隧道的形变情况,施工方采用测量机器人对地铁隧道的 19 个监测点进行测量,并采用数据处理系统对测量数据进行及时处理,对得到的形变量等数据进行分析,为地铁的安全运营提供了保障.袁成忠[20]研究了形变监测系统的硬件和软件架构,但对数据处理没有做过多论述.北京交通大学的杨松林教授[21]基于 Leica 测量机器人 TPS1100,开发了一套隧道围岩形变非接触监测系统,该系统已先后在北京交通大学实验隧道、北京东直门地铁轻轨隧道、渝怀线大板溪隧道、板桃隧道、圆良山隧道等多个施工现场得到实验及应用.杨双旗[8]研发了工程测量数据处理系统,实现了数据的统一管理.范国庆[22]将形变监测数据处理系统分成数据预处理和数据处理两个部分,并根据 Baarda 理论研究发现粗差的方法,使用稳健估计在数据处理过程中发现与定位出差然后用选权迭代法进行迭代检测值,分析其优缺点以及在实际中的应用.罗麒杰等人[23]研发了矩形顶管施工形变监测系统,有效的检测出施工过程中顶管的各方向形变值,实现了顶管施工信息化.

  国内虽然有研制的自动化形变监测系统,但是大部分是在国外系统的基础上进行的二次开发,性价比不高,并且针对的是某个特定的工程,普适性不高.随着计算机、智能手机以及互联网技术的发展,为研发功能与国外软件相同但成本更低、本土化以及普适性更高的形变测量及数据处理系统提供了可能性.

  1.3 本文的主要研究内容

  研发形变监测数据处理系统,需要成熟的测量理论作支撑,合理的将仪器、理论和系统进行结合.本文在对国内外的形变监测数据处理系统进行研究基础上,针对所发现的问题,结合 C#编程语言,开发符合我国测量规范且适用性更广的系统.本文架构上的安排如下:

  第一章主要对研究背景、目的以及意义进行了详细探讨,对国内外的形变监测数据处理系统研究现状进行综述分析,并阐述本文研究内容.

  第二章以 Leica TS30 测量机器人为例,探讨了测量机器人二次开发接口.根据开发所需,选取 VS2013 和 C#作为开发工具和编程语言,为实现数据处理系统各项功能提供平台基础.

  第三章研究了形变监测数据获取和处理中的误差处理方法.研究了粗差处理中的狄克逊准则、拉依达准则、Baarda 数据探测法和选权迭代法,对各方法的公式进行推导,并对其本质进行分析.为形变监测数据处理系统中粗差的处理奠定了理论基础.

  第四章对形变监测的数据处理方法进行分析研究.针对形变监测中常用的极坐标测量法,分别采用多重实时差分处理方法和最小二乘 Helmert 坐标转换法,对设站点稳定和不稳定两种情况下采集的数据进行计算,并对两种方法的理论精度进行分析.为形变监测数据处理系统中的形变量计算提供理论支持.

  第五章研究了针对形变工程的数据采集和处理系统,设计了系统的整体框架和流程,按照方便性和普适性等原则实现了数据采集软件的工程管理、工程设置、点位测量功能和数据处理系统的用户登录、工程管理、数据管理、数据处理功能.

  第六章主要是对形变监测数据处理系统进行测试和工程应用.在北京建筑大学图书馆顶楼搭建测试场地,通过测试对软件和系统进行不断地调整和优化,验证其有效性和可靠性.结合应县木塔安全监测工程对本文开发的系统进行工程应用.

  …………由于本文篇幅较长,部分内容省略,详细全文见文末附件













  结论与展望

  由于施工因素、环境因素以及人为因素等影响,桥梁、大坝和高层建筑等建筑物的形变监测显得尤为重要.而随着测量信息化系统的研发与应用、测量仪器的更新换代和测量数据量的激增,给传统的形变监测数据处理手段和技术的发展带来了机遇与挑战.针对这一现状,以 Leica TS30 测量机器人为例,初步开发出便于携带、易于使用的数据采集软件和更具有普适性以及符合我国测量规范、行业现状和内业处理人员习惯的形变监测数据处理系统,主要工作和结论如下:

  (1)以 Leica TS30 测量机器人为例,研究现代智能全站仪的通讯接口和通讯协议,开发出基于移动设备的数据采集软件.通过 Leica GeoCom 串行通讯接口控制智能全站仪进行测量,在减轻外业测量人员工作量的同时提高了测量速度.

  (2)探讨了数据处理中的粗差处理方法.针对形变测量中常用的极坐标法进行理论以及精度的分析.分别采用多重实时差分技术和最小二乘 Helmert 坐标转换方法,对设站点在稳定以及不稳定的情况下所获取的数据进行处理.

  (3)设计了形变监测数据处理系统的整体框架、模块和使用流程.结合我国现有的测量标准和规范,使本文开发的系统更具有本土化特征,扩展了其普适性,并且更加符合内业人员的数据处理习惯,提高数据的处理速度和可靠性.

  (4)建立测试场地,对系统进行多次测试,结合应县木塔的形变监测工程,对本文开发的数据处理软件进行实用性和适用性等方面的工程检验.工程应用表明本系统能满足形变监测的要求,实现了形变监测的信息化,具有良好的应用前景.

  本文虽然取得了一定的研究成果,但是由于个人水平以及研究时间等限制,还存在明显的不足,以下问题有待研究:

  (1)虽然研发了数据采集系统,但是其功能不够丰富.因此,在后续的工作中,要完善其功能,增加数据采集的智能性.

  (2)对于形变监测数据处理系统,下一步的工作应该在现有功能的基础上结合更多厂商以及更新的测量仪器,扩大系统的兼容性.
  参考文献
  [1] 陈永奇. 变形观测数据处理[M]. 北京: 测绘出版社, 1988.
  [2] 朱建军等. 变形测量的理论与方法[M]. 长沙: 中南大学出版社, 2004.
  [3] 白迪谋. 工程建筑物变形观测和变形分析[M]. 成都: 西南交通大学出版社, 2002.
  [4] 吴子安. 工程建筑物变形观测数据处理[M]. 北京: 测绘出版社, 1989.
  [5] 黄腾 , 陈光保 , 张书丰 . 自动识别系统 ATR的测角精度研究 [J]. 水电自动化与大坝监测,2004(03):37-40.
  [6] 姚磊. 基于测量机器人的大桥远程控制监测系统开发[D]. 中南大学, 2011.
  [7] 宁津生, 王正涛. 面向信息化时代的测绘科学技术新进展[J]. 测绘科学, 2010,35(05):5-10.
  [8] 杨双旗. 工程测量数据处理系统的研制与开发[D]. 西南交通大学, 2011.
  [9] 梅文胜, 张正禄, 郭际明, 等. 测量机器人变形监测系统软件研究[J]. 武汉大学学报(信息科学版),2002(02):165-171.
  [10] 黄声享等. 变形监测数据处理[M]. 武汉: 武汉大学出版社, 2003.
  [11] 常浩. 木结构古建筑的变形监测系统设计[D]. 河北大学, 2018.
  [12] 马湛, 袁普生. 赴意大利、法国水情/大坝工情自动化监测代表团报告[J]. 水利水文自动化,2001(03):1-4.
  [13] 李珍照. 意大利的大坝安全监测--赴意大利参加国际大坝委员会第65届年会和第19届大会及进行考察情况纪要[J]. 大坝观测与土工测试, 1998(01):3-6.
  [14] J P 米尔默, T A 约翰斯顿. 英国大坝安全立法与准则展望[J]. 水利水电快报, 1998(21):11-15.
  [15] Eric T, Vincent L, Andrew W. Application of Automatic Deformation Monitoring System for Hong KongRailway Monitoring[J].
  [16] Dipoppa G, D'Alessandro G, Semprini R, et al. Integrating automatic verification of safety requirements inrailway interlocking system design: Proceedings Sixth IEEE International Symposium on High AssuranceSystems Engineering. Special Topic: Impact of NetworkingProceedings Sixth IEEE International Symposium on High Assurance Systems Engineering. Special Topic:Impact of Networking, 2001[C].
  [17] 曹庆磊. 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[D]. 山东科技大学,2011.
  [18] Duffy M, Hill C, Whitaker C, et al. An automated and integrated monitoring program for Diamond ValleyLake in California, 2001[C].2001.
  [19] 钱林. 基于GeoCOM接口技术的测量机器人自动变形监测系统的研究与应用[D]. 北京建筑工程学院,2010.
  [20] 袁成忠. 智能型全站仪自动测量系统集成技术研究[D]. 西南交通大学, 2007.
  [21] 杨松林, 刘维宁, 王梦恕, 等. 自动全站仪隧道围岩变形非接触监测及分析预报系统研究[J]. 铁道学报, 2004(03):93-97.
  [22] 范国庆. 工程变形监测数据处理及其在越南的应用研究[D]. 武汉大学, 2012.
  [23] 罗麒杰, 林俊华 , 丁克良 , 等 . 矩形顶管测量变形监测可视化设计与实现 [J]. 测绘通报,2018(S1):257-261.
  [24] 梅文胜等. 测量机器人开发与应用[M]. 武汉: 武汉大学出版社, 2011.
  [25] 曾勇. 基于TS30测量机器人地壳形变自动数据采集系统的研究与应用[D]. 西安科技大学, 2014.
  [26] 楼楠, 汤廷松, 范百兴, 等. 超站仪的特点分析及功能测试[J]. 测绘技术装备, 2006(03):45-48.
  [27] 张正禄, 沈飞飞, 孔宁, 等. 徕卡新型全站仪TS 30的测评和开发研究[J]. 测绘信息与工程,2011,36(01):52-54.
  [28] Idris K M, Setan H. Automation in Data Capture and Analysis for Industrial/Deformation Surveying UsingRobotic Total Station[Z]. Msc Thesis. University Teknologi Malaysia, 2008.
  [29] 张正禄. 测量机器人[J]. 测绘通报, 2001(05):17.
  [30] 杨健健, 饶国和, 许昌, 等. 测量机器人GeoCOM接口技术的开发与应用[J]. 水电自动化与大坝监测,2008(01):72-74.
  [31] 范本, 许辉熙, 朱坤奠. 测量机器人无仪器高法测设高程[J]. 地理空间信息, 2014,12(04):42-43.
  [32] 张海玲, 于胜文. GeoCOM接口技术及其在测量中的应用[J]. 测绘工程, 2005(02):38-40.
  [33] 孔得辉. 测量机器人开发技术及其应用研究[D]. 西南交通大学, 2018.
  [34] 刘林. 隧道变形实时监测系统的研究[D]. 西南交通大学, 2012.
  [35] 潘正风等. 数字测图原理与方法[M]. 武汉: 武汉大学出版社, 2009.
  [36] 武汉大学测绘学院测量平差学科组. 误差理论与测量平差基础[M]. 武汉: 武汉大学出版社, 2009.
  [37] 张华海等. GPS定位技术在地面形变测量中的应用[M]. 徐州: 中国矿业大学出版社, 2000.
  [38] 方杨, 王广兴, 杜玉军, 等. 三种粗差检测方法的比较及分析[J]. 测绘通报, 2009(09):4-6.
  [39] 於宗俦, 李明峰. 多维粗差的同时定位与定值[J]. 武汉测绘科技大学学报, 1996(04):17-23.
  [40] 张正禄, 张松林, 罗年学, 等. 多维粗差定位与定值的算法研究及实现[J]. 武汉大学学报(信息科学版), 2003(04):400-404.
  [41] 李德仁等. 误差处理与可靠性理论[M]. 武汉: 武汉大学出版社, 2012.
  [42] 邱卫宁等. 测量数据处理理论与方法[M]. 武汉: 武汉大学出版社, 2008.
  [43] 姚宜斌. 基于等价分析法的稳健估计权函数设计[J]. 测绘工程, 2001(02):29-31.
  [44] 杨元喜, 宋力杰, 徐天河. 大地测量相关观测抗差估计理论[J]. 测绘学报, 2002(02):95-99.
  [45] 包欢. 差分方法在测量中的应用[J]. 测绘通报, 2003(05):29-31.
  [46] 徐忠阳, 张良琚, 包欢, 等. 自动极坐标实时差分监测系统及其在大坝外部变形监测中的应用[J]. 测绘通报, 2001(09):28-30.
  [47] 包欢. 大型建筑物实时形变监测系统理论及应用研究[D]. 解放军信息工程大学, 2009.
  [48] 于胜文, 王静, 孙为晨. 顾及测站点变形的数据处理方法[J]. 山东科技大学学报(自然科学版),2009,28(02):8-12.
  [49] 吴敬文, 盛青, 舒国栋. GPS测量中坐标系变换模型及其适用性探讨[J]. 人民长江, 2010,41(17):37-39.
  [50] 任力之, 陈向蕾, 高一鹏, 等. 地以静而方,天以动而圆--北京建筑大学图书馆设计探讨[J]. 建筑技艺, 2015(03):88-99.
  [51] 黄海峰. 大化流行,天人合一--从中庸到和谐的中国古代建筑思想诠释及启示[J]. 建筑设计管理,2009,26(11):31-33.
  [52] 苏超威. 应县木塔安全监测及数据分析方法研究[D]. 北京建筑大学, 2017.

返回本篇论文导航
作者单位:北京建筑大学
原文出处:刘亚杰. 形变监测数据处理系统研发与应用[D].北京建筑大学,2019.
点击下载全文
相关内容推荐
相关标签:测绘工程硕士论文
返回:硕士论文