1 引 言

目前我国隧道工程建设在规模、里程等方面已经成为世界之最。保证隧道及地下工程施工安全十分重要，隧道工程施工存在缺乏网络覆盖、监测仪器设置困难、地下空间受限和工程条件恶劣等问题，因此开展隧道工程综合预警预报系统研究具有重大价值和工程意义。

国内外众多学者对隧道施工预警预测开展了研究。如张俊儒等研发了隧道健康监测与智能信息管理评估系统，并展望了隧道智能监测技术及信息管理系统发展的新趋势。方 昱等基于Java编程语言及Access系统，开发了隧道施工监测数据分析管理系统。甄红锋等研制了基于三维GIS的地铁施工监测信息管理系统，提高了地铁工程信息化施工水平。张耀东等采用自感知钢绞线对在预制管廊拼装过程中的预应力变化进行了监测。李 涛等基于数据驱动原理重新构建业务逻辑，研发新的隧道地质信息系统 TGIS，并通过引入三维激光扫描，构建了基于全息变形监测的隧道支护评估体系。武金博等提出了地质分析技术与物探技术相结合、洞内外相结合、长短距离预报相结合以及多种物性参数互补的综合超前地质预报实施方案，提高了公路隧道施工不良地质超前预报精度。刘泉声等基于现场监控量测，通过数据处理实现信息化施工，保障施工安全和围岩稳定。李术才等提出综合超前地质预报方法的概念，提出四色隧道地质灾害预警机制，初步建立了基于约束联合反演理论的综合预报方法。黎华清等通过Color-CT诊断识别试验，对岩体结构损伤进行研究分析，提出了新的地质灾害预警方法。

目前无线监测系统的大多数监测设备只具备数据采集功能，预警预报指标较为单一。而将智能算法、数据可视化、参数反演等现代化智能技术应用于监测预警系统中具有重要意义。本文基于Python编程语言及大数据，建立具有多源化数据采集反馈分析、数据智能储存、用户交换等功能的综合灾害预警系统。

2 下位机监测系统设计

下位机一般是单片机或 PLC，是通过控制设备来获取设备状况的计算机。下位机通过读取设备的状态数据，将其转化为数字信号发送给上位机进行处理，上位机和下位机之间通过接口协议完成通讯。

2.1 下位机监测系统组成

下位机监测系统如图 1所示，该系统以单片机STM32F103为核心，与数据库模块、无线发射模块、指令读写端口及数据采集模块等共同构建。

图 1 系统组成

（1）数据库模块构建

由于隧道不可视及屏蔽部分信号等特性，传统人工监测无法做到实时监测。自动化监测系统则能实现数据实时采集，并通过远程传输技术把信息传至后台控制中心进行存储和处理分析。监测人员仅在控制中心就可对数据进行实时查询和调用，面对突发险情时有足够的应对时间。采用 STM32F103单片机作为下位机系统核心处理器，如图2所示。

图2 单片机STM32F103

（2）数据采集模块构建

由于现场不可控因素，部分监测点可能会被遮挡、发生错位或损坏，造成监测数据缺失或错误。自动化监测体系能自动对异常数据进行筛分和分析，对异常点进行重复观测，并将错误类数据剔除。非错误类异常点被及时发送到监测平台，供监测人员进一步分析处理，在保证监测精度的同时，反映现场真实情况。数据采集单元如图3所示，该采集单元可有效地剔除和辨别异常数据，较大程度提高了数据采集的精准性。

图3 数据采集单元

（3）单片机核心板构建

AD软件绘制单片机核心板原理图如图4所示，单片机核心板中STM32开发是由ARM公司提供的MDK集成开发环境。CPU频率最高可达72 MHz，采用LQFP48进行封装，3个USART串口，2组10通道的12位同步ADC，RAM（内存条）可写入20 K信息，相同容量FLASH拥有占芯面积小的优势，且成本较低，本单片机核心板采用64 K的FLASH存储器，可满足编译需求。

图4 单片机核心板原理图

该系统采用ST-link仿真器如图5所示，可进行程序烧写，又可同时进行程序仿真，方便排除程序问题。该仿真器的数据传输是通过5 V的USB2.0全速接口，便于内部固件升级。可采用 SWD 模式与STM32系列微控制器连接，可在 0~50 ℃进行工作，且价格便宜。

图5 ST-link仿真器

2.2 下位机程序编译设计

下 位 机 采 集 系 统 采 用 实 时 操 作 系 统 Free RTOS，如图 6 所示。Free RTOS 是一个轻量级实时操作系统内核，该系统可实现任务管理、软件定时器、内存管理和记录功能等，具有开源、可移植和定制等特点，可移植到多种微控制器上运行。以 ISR中断服务程序为核心，判断任务优先级，更高优先级任务为第一序列，高优先级任务为第二序列，低优先级任务最次。

图6 Free RTOS操作系统

本系统在设计过程中，对 STM32CubeMX 单片机配置设计，如图7（a）所示。开启Free RTOS系统，开启 USART1、USART2、USART3，并开启其他需要使用接口。USART 数据收发有专门的发送器和接收器，且支持奇偶校验。在 STM32CubeMX 中对Free RTOS进行配置，如图7（b）所示，使其能满足系统正常运行的要求。

图7 系统配置

2.3 下位机初始化编译实施流程

下位机初始化如图 8所示，首先系统进行初始化，初始化操作系统和各个硬件进行连接。单片机系统初始化结束后，开始进行传感器搜索，默认从senor0开始搜索传感器。查找成功后会在显示屏上显示查找成功，延迟后进入采集模式，并根据上位机需要向上位机传输数据。采集过程中在显示器上显示目前的数据值。

图8 下位机初始化

3 自动化监测网络系统组建

3.1 监测网络无线传输搭建

系统采用广播+分时+从机主动方式，当主机启动时，根据主机储存地址向每个从机发送启动指令。从机监听到主机启动广播指令后启动，进入启动状态同步广播时间，向主机发送握手指令。之后进入休眠，延时设定时间后激活发送数据，等待主机回应ACK，回应正常时进入休眠等待下次唤醒。若延时时间内ACK未正常回应则随机延时后再次发送，发送3次后都无回应则认为主机故障，切换到休眠，等待主机启动指令以节省功耗。该监测系统发射端如图9（a）所示。接收端采用433 MHz频段和高稳定性无线传输模块，如图9（b）所示。

图9 启动模块

3.2 无线传输系统组网形式

由于射频特性，无线串口收发模块能一发多收，但不能多发一收，成为射频组网最大障碍。综合采用3种组网措施：主机轮询组网、分时间片组网和从机主动上传组网（从机指传感器数据发送端）。

（1）主机轮询组网

主机轮询组网是主机逐个查询，点名响应。如主机向从机1发送，因从机的地址设置不同，只有从机1可响应主机；自主机接收到命令后，从机1将数据上传到主机；主机以同样的方式轮询其他从机数据，如图10所示。该组网方式适用于对时间要求不高的组网应用。

图10 主机轮训组网图

（2）分时间片组网

分时间片组网，如图11所示，该网络的数据采集速度快，但对从机的时间同步和传输延迟要求高。主机发起广播时间，从机收到后同步本地时间，然后按照编号延时上传，实现多发一收功能。该组网方式收发数据时间短，可防止数据冲突，但对软件延迟要求高。

图11 分时间片组网图

（3）从机主动上传组网

从机主动上传组网如图12 所示。从机模块根据当前数据决定是否上传，若需上传，则上传成功后主机需要响应确认，决定从机是否需要再次上传。该组网方式节省电量，延长电池使用寿命，但易发生射频冲突，对从机数量要求较高，适用从机模块未知上传数据时间情况。

图12 从机模块示意

3.3 系统与硬件搭建

为满足系统适用性，系统与外设传感器通过USB转ttl连接的443 MHz无线传输模块连接。程序每次启动初始化时向程序储存的每个传感器无线地址发送初始化指令，传感器端收到初始化指令后激活传感器，并向储存的计算机地址发送确认激活指令之后延时5 s进入正常工作循环。

4 隧道自动化监测预警系统搭建

4.1 系统简介

（1）系统组成

预警系统框架结构设计分为数据采集层、功能模块层、操作处理层和数据共享层。数据采集层主要负责对工程数据进行自动采集并存储至数据库；数据库中的监测数据流入功能模块层的各功能模块中以备调用处理分析；将处理分析后的结果传递到操作处理层，监管人员可依据此数据进行工程安全性评价；同时监测数据与处理分析结果流入数据共享层，以达到信息实时共享的目的。该系统基于物联网技术的系统结构框架如图13所示。

图13 预警系统结构

该系统搭建主要包括系统软件搭设与系统硬件搭建两部分。系统硬件搭建模块设计主要是将无线收发器和控制器集成在一起，可达到数据远程无线传输及收发指令目的。系统软件设计采用基于QT所提供的系统时钟模块自动采集数据录入数据库，用户可根据自己的需求来设置数据录入数据库频率，该采集系统不但可实现实时传感器数据可视化，还可调用数据库中存储数据进行可视化分析。最终达到数据自动采集处理及综合预警报警、数据自动储存入数据库和智能反演分析等功能。

（2）系统功能

该系统将物联网技术应用到隧道施工过程中，在物联网及大数据的基础上，建立由多源化数据采集反馈分析、数据智能储存、用户交换及基于智能算法的完善评估预警体系共同构成的综合系统。该系统可实时动态获取隧道及地下工程当前施工状态信息，并对工程当前安全预警指标进行实时监测分析，该系统主要功能特点如下：

① 实时监测隧道工程施工过程中岩土体的压力、位移及渗透水压等参数变化；

② 将监测到的压力、位移和渗透水压等工程参数进行无线传输，并自动存储到数据库；

③ 数据库内数据可供IA-BP算法模块、预警预报模块调用；

④ IA-BP 智能算法对数据库内监测数据进行反演分析；

⑤ 可设定预警预报参数，进行单项阀值和IABP智能算法综合对比分析，进行综合预警预报。

（3）方案设计原则

方案设计遵循智能化、高兼容性、综合预警预报优先性、IA-BP智能算法、远程无线传输、数据共享和智能化反馈施工等原则。在大数据及物联网的基础上，实现软件与硬件设备远距离无线传输，从而实现工程监测数据无人值守自动化采集。系统构架和数据采集采用主流通信协议，市面主流传感器均可接入使用。数据库监测数据首先会进行单项阀值对比，以确保监测部位主控参数安全性；如果监测数据大于阀值则发出警报，否则数据流入预警模块和智能算法模块，经过相应判据进行计算，其计算结果与判据安全阀值进行对比，如果计算阀值大于安全阀值则发出警报，否则安全。

采用IA-BP智能算法进行反分析模块的设置。采用无线传输模块、采集模块及外设模块三大模块和自定义通信协议，共同构成系统无线传输节点，无线传输距离可达数公里，传输稳定可靠。基于互联网，使监测数据和预警预报信息实现网络共享，实现了良好的人机交换，可随时随地对监测数据和预警预报信息进行查看。基于以上模块实现数据信息实时共享和实时反馈施工信息，为工程建设安全保驾护航。

4.2 基于PyQt5可视化模块构建

PyQt 是由 Phil Thompson 开发的一个创建 GUI应用程序的工具包，如图14所示，是Python 编程语言和Qt库的成功融合。PyQt5可使用GPL许可证，该许可证可用于绝大部分平台，且可实现Python模块集，是一个多平台工具包，可在主流操作系统Windows和Mac运行。结合以往的经验以及所选用基础库丰富程度和开发难度、用户基数等因素综合考虑，选择使用PyQt5作为预警系统使用GUI库，能做出优美、流畅和功能丰富的图形界面，为良好用户体验打下坚实基础。

图14 PyQt风格示意

通过Qt Designer 可直观、简单和高效率完成相关可视化模块 UI 界面编辑，如图 15 所示。Qt De⁃signer可视化设计框架符合MVC架构，该图形界面编辑器可实现视图层面和逻辑层面分离，开发便捷，Qt Designer 中对控件操作的方式十分灵活，无需对复杂且繁琐代码进行操作。

图15 Qt Designer 程序图

4.3 界面设计

（1）登录界面

为确保软件的安全性和保密性，设置登录用户名和密码方式进入系统，为使该系统更具人性化，设置忘记密码选项，帮助用户找回密码，如图16所示。

图16 登录界面编译图

（2）主界面

主界面选用一个 Main Window 基类，基类 cen⁃tral Widget 中设置为栅格布局，栅格布局可更好实现窗口大小变化过程动态化调整，如图17所示。主界面划分为四个区域，左上角为logo展示区，显示程序名称；右上角为辅助信息展示区，展示程序相关辅助信息，并显示系统时间；左下角为功能选择区，此区域可选择所需主体功能，且负责右下角中心显示区内容切换；右下角为中心显示区，负责显示主要内容，相关所需主要信息都在此界面刷新显示。

图17 主界面编译图

主界面待机如图18所示，上半部分为指示系统现状，第一个为系统状态，第二个为传感器数量，第三个显示传感器电量是否存在电量过低现象，第四个为串口连接状态，第五个为软件联网状态。左边部分从上到下依次为数据库状态、警报状态、预测状态、分析状态和系统操作权限。直观展示系统目前状态。右部分地图为目前传感器布设具体位置和方式，以及传感器类型。

图18 主界面待机图

（3）传感器初始化界面

传感器初始化界面编译如图19所示，该界面可选择当前工程，选择无线端口，实时显示所选择串口名称和无线连接器状态，选择端口后打开无线连接器，对每个地址传感器进行单独初始化和配置。

图19 传感器初始化界面编译图

（4）数据采集界面

数据采集界面编译如图20所示，该界面可选择合适传感器数量及类型，且可对相关线性样式、时间显示格式、串口状态和单页数据容量等参数进行操作。

图20 数据采集界面编译图

（5）信息管理查看界面

信息管理查看界面如图21所示，把每次检测都作为一个单元查看，可选择通过开始时间和终止时间或者自定义时间方式检索历史数据，且支持通过创建人和监测名称进行筛选，该界面还可进行数据删除、查看及导出等操作。

图21 信息管理查看界面图

数据查看界面如图22所示，左上角显示监测名称、开始时间、结束时间、监测创建人、数据量、及备注等信息，该界面可进行原始曲线 y轴及最小值等数据设置。

图22 数据查看界面编译图

4.4 系统软件开发

（1）主界面的切换

创建一个 Main Window 类作为软件主窗口，Main Window 类负责界面定义 central widget 类中窗口切换，该类继承于Q Main Window。

具体切换函数如下，首先设置将 self.RuningWidget.set Parent(None)父级设置为None；将self.gridLayout.remove Widget(self.Runing Widget)从 grid Lay⁃out布局中移除正在运行的Runing Widget。

（2）串口线程

编写与下位机通信时，选择Pyqt提供的多线程类QThread。QThread类提供跨平台管理线程方法，无需针对 Windows 系统或者 macOS 以及 Linux 来特殊对待。在软件中处理事件需在后台持续运行或耗时操作，建立多线程内槽函数处理事件，可不阻塞主界面，主界面仍能及时响应用户请求操作，提升用户使用体验。

（3）初始化程序

Port-name 函数可显示计算机上所有串口名称和句柄；Port-check函数可监测存在串口，并将串口基本信息都存储在数据字典当中，在界面中实时更新相关内容；Port-open 可开启串口，串口开启即可正常进行数据交换以及通信；yanzheng 函数可验证下位机处于正常状态，是初始化必要过程，对每一个过程进行具体细化和操作，保证后续数据采集工作正常进行，将具体数据进行展示，使用户可直观观看验证过程。

（4）数据库处理

数据库内容如图23所示，本系统采用Sqlite3数据库，是目前最流行的嵌入式数据库，具有小巧、速度快、占用资源少、操作简单、生成数据库文件和易与各个平台兼容等特点。

图23 数据库内容

在各个表中规定各个传感器地址、传感器名称和 remark，在数据库中每个细节进行读取和修改。各种信息都存储在数据库中，sonsor 表中存储各个传感器数据；times表中存储每次监控开始时间-结束时间-名称；传感器开启情况用位运算符号表示，最左位代表传感器1。

5 系统应用

5.1 主界面功能介绍

基于多源信息的地下工程动态施工智能化预警反馈分析系统主界面主要分为实时动态显示区和功能区，功能栏主要包含主界面、数据管理、工程文件管理、参数反分析、系统工具、系统设置等各种功能。系统主界面功能栏，各功能如下：

（1）主界面：负责显示目前程序预警状态各个采集点信息。

（2）数据管理：负责管理历史的监控任务，查看历史数据，删除历史数据。

（3）工程文件管理：查看其他工程文件，在不同工程中切换。

（4）参数反分析：对已采集参数进行统计，并使用IA-BP智能算法对数据进行智能反演，对采集信息进行反分析。

（5）系统工具：在此对连接的传感器进行添加、删除、标定、连接以及预警阈值设置等操作。

（6）系统设置：设置本系统的各种拓展设置，多用户权限分配以及密码更改等业务。

实时动态显示区主要显示地下岩土体隧道施工过程中实时状态情况，可直观对数据库存储使用情况及监测预警状态进行观察，用户更容易对数据库进行管理分析，如图24所示。

图24 预警系统界面

5.2 预警系统使用

（1）传感器初始化

传感器参数初始化设置如图25 所示。在初始化界面中，首先选择试验工程文件，选定无线收发装置所使用端口；打开无线连接器，指定需要启用的传感器模块，可在该界面对每个传感器进行自定义设置；所有传感器选择与配置完成，可针对性选择每个传感器进行初始化或者对所有传感器进行一键初始化，初始化完成后即可进入预备监测状态。传感器通道默认为16通道，可后期拓展。

图25 传感器参数初始化设置

各传感器通道参数及初始化设置完成后，对各监测点进行数据采集。可通过点击功能栏里“数据管理”功能进行实时查看数据采集过程，“数据管理”功能界面共有3个功能分区，分别为传感器选择分区、监测图形分区、监测属性设置分区及绘图属性分区。采集监测数据以txt和Excel文件格式自动储存到数据库中。

（2）数据自动采集界面

数据管理整体界面如图26所示，大体分为3个模块：①选择传感器模块，将监测所需传感器初始化，进入监测状态；②监测属性设置与绘图属性模块，选择采集数据所展现绘图形式，选择开启数据点显示，设置y轴刻度，展现无线模块连接状态；③监测图形模块，该模块将无线传感器实时回传数据生成绘图并在窗口实时显示，根据算法智能拟合填补点与点之间数据间隔。

图26 数据自动采集界面

（3）警报状态

基于多源信息的预警系统，采集监测数据同时也进行预警分析。除对监测数据进行单一阈值预警预报外，还依据系统内置数据智能反分析系统进行综合智能预警预报。系统通过实时采集与分析每个传感器与设定界面状态，根据内置模型对施工状态与未来一段时间可能发生状态进行智能预警，推测其安全因数，当发生预设警报情况时，预警系统会发出声音与图像提醒，并根据系统自动预警分析以及预设方案给出应对此预警情况处理意见，自动处理预设方案，报告报警级别等信息，如图27所示。

图27 智能预警预报信息

6 结 论

（1）通过对数据库模块设计、预警预报模块设计、数据反分析计算模块设计及数据可视化模块设计，将系统功能模块化。以此来实现系统对岩土工程施工过程中岩土体压力、位移、渗透水压等参数变化的监测。

（2）系统自动采集到的监测数据可进行远程无线传输，且自动存储到数据库中；数据库中的监测数据会借助互联网云平台进行数据共享，用户可依据需求在云平台操作层对数据进行分析管理，以实现良好的人机交互功能。

（3）自动采集储存到数据库中的监测数据可供IA-BP算法模块、预警预报模块调用，IA-BP智能算法对数据库内监测数据进行反演及智能分析，达到综合预警预报目的。该系统的建立为工程安全进行带来保障，其工程意义十分巨大。

摘自《现代隧道技术》