CN112362229A - 一种隧道中隔墙风压监测及危险预警方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于风压监测技术领域，针对现有的隧道中隔墙风压监测方法存在的误差大，不能反映中隔墙的真实受力情况的上述问题，提供一种隧道中隔墙风压监测及危险预警方法。步骤一，风压监测断面的选取；步骤二，风压监测系统的安装与布置；步骤三，信号采集仪及传感器底座控制参数的设置、监测周期的设置；步骤四，风压数据的采集与上传；步骤五，数据的方程拟合与叠加；步骤六，整体受力计算；步骤七，中隔墙的稳定性验算及危险预警。本发明解决了在人员无法靠近的开放环境下，进行高频率、高精度、多方位风压监测的问题，并对监测系统所获取的数据提出一种可靠性高的危险预警方法。

Description

一种隧道中隔墙风压监测及危险预警方法

技术领域

本发明属于风压监测技术领域，具体涉及一种隧道中隔墙风压监测及危险预警方法。

背景技术

山岭隧道中，为了减少施工量，常采用单洞双线的形式设计，中间由一道墙体隔开，称之为中隔墙，中隔墙高度约6-8米。列车在隧道中高速行驶时，产生的风压在中隔墙上的分布具有非常的不均匀性。不同列车长度、不同车头形状在隧道中隔墙的不同高度，不同方向的压力也各不相同，特别在车头部位，由于“子弹头”形状的流线型车头形状，使之产生的高速气流斜向吹向中隔墙，对中隔墙造成了强烈的侧向压力，影响其稳定性，所以分析高速列车通过时，中隔墙上的风压分布情况，对保证墙体稳定性具有非常重要的意义。

由于列车运营的原因，高速列车隧道内每次进入前的程序繁琐，作业时间有限，且都必须在晚上列车停运后，这给风压监测工作带来了很多不利的条件。早期的设备由于采样频率低，设备固定方式的影响，在采集的过程只能做到单一位置、单一方向的数据收集，不能有效的反应中隔墙上的受力特征，在数据处理过程中，没有一种系统、科学的方法，总以监测点位置的最大压力来反应整面墙受到的最大压力，与中隔墙的真实受力情况有很大的差距，以至于在中隔墙稳定性验算、附属构件的受力计算过程中误差较大。原始的监测方法显然已不能满足隧道内这种复杂环境下的风压监测。

发明内容

针对现有的隧道中隔墙风压监测方法存在的误差大，不能反映中隔墙的真实受力情况的上述问题，本发明提供一种隧道中隔墙风压监测及危险预警方法，能够多方位、高频率、开放式的远程对隧道中隔墙上不同方向、不同位置的风压进行监测和危险预警。

本发明是通过以下技术方案实现的：

一种隧道中隔墙风压监测方法，包括以下步骤：

步骤一，设置风压监测点：①在隧道出入口部位分别沿中隔墙两侧对称布置i个监测点；②对于隧道中存在的曲面转角区域，则在曲面部位两侧各布设j个监测点；③在隧道内部平直段区域分别沿中隔墙两侧对称布置k个监测点，平直段监测点位置尽量布置在隧道中间区域；以上测点数P满足：P＝2(i+j+k)其中，i、j、k分别代表出入口、曲面段、平直段单侧测点的数量；

步骤二，根据步骤一确定的监测点位置，安装风压监测设备；所述风压监测设备包括：传感器底座，传输线缆，风压传感器，信号采集仪、传感器底座控制模块、红外探测器及测速雷达，所述传感器底座包括竖向驱动装置和旋转构件，所述传感器底座竖直固定于中隔墙，安装部位应满足竖向驱动装置和旋转构件的移动不受影响，传感器安装至旋转构件，测速雷达安装在传感器底座旁，红外探测器安装至列车距离传感器100米距离处；

步骤三，信号采集仪控制参数的设置：采集频率f，通过初始数据的采集来确定，即风压波动时程图能够形成完整的波形图即可；

每次采集的时长T需满足T≥(x₁+x₂+x₃+x₄)/v_车，其中x₁为列车长度，x₂为传感器沿列车方向的布置长度，x₃为红外距离探测器距离传感器的距离，x₄为风压在车尾的影响长度，v_车为列车运行的时速；取x₃、x₄皆为100米计算；

当红外探测器感应到列车到来的信息时，信号采集仪开始工作，根据列车行驶至测点区域引起的风压数值大小及变化时间，每次采集T秒后，信号采集仪发布触发信号至传感器底座控制模块，传感器底座开始工作，调节风压传感器方向或角度，风压传感器的采集位置覆盖步骤一确定的所有监测点；

步骤四，对多辆列车通过隧道时产生的风压数据进行采集，并结合传感器底座控制模块反馈的坐标、角度信息与测速雷达所测的车速信息通过信号采集仪进行数据的上传，上传数据的形式为：X(h，φ，t)，其中：X为风压值，单位Pa；h为风压传感器的高度，单位米；φ为指风压传感器进气口与安装部位墙面形成的水平向夹角，单位度，t为监测数据所对应的时间，云服务器根据同一时间、同一角度、不同高度的方式进行数据分类储存，进而得到采集时长T内的所有风压数值；

步骤五，根据步骤四所采集的风压数值，进行数据的方程拟合与叠加；

①首先对高度不同，角度相同，时间相同的数据划分为一组，每一监测周期内计n组数据，n＝T×f×β；

②对每组数据X(h_x，φ，t)将其按照角度φ全部转化为垂直于墙面的压力X(h_a，t)，X(h_x，t)＝X(h_x，φ，t)sinφ，h_x指风压传感器所在的高度；

③对转化后的每组数据X(h_x，t)进行叠加得到N，其中N＝[N₁ ... N_n]，

其中，x为同一角度竖向监测点数；

④对叠加后的压力值N，分别找出中隔墙两侧的最大正压与最大负压，并提取出累加前各点的压力值X(h_x，t)，将其作为因变量，以传感器高度h_x作为自变量拟合输入至matlab软件拟合中隔墙两侧的最大正压分布方程

和最大负压分布方程

其中，L、R代表中隔墙的左右两面，+代表正压，-代表负压；

⑤通过对方程进行叠加：

来计算中隔墙两侧最不利状态下的压力分布情况，其中两种叠加方式分别为中隔墙左侧正压、右侧负压的叠加和中隔墙左侧负压、右侧正压的叠加。

进一步的，所述监测时长T为60秒，采集频率f为128Hz。

进一步的，所述传感器底座还包括底座支架和滑道，所述滑道固定设置在底座支架上，底座支架的两端设置滑道上限挡板和滑道下限挡板，竖向驱动装置设置在滑道上，旋转构件与竖向装置固定连接。

进一步的，所述传感器底座通过云服务器进行手动调节或者根据风压采集仪的触发信号进行自动调节。

进一步的，所述自动调节方式为：首先通过传感器底座控制模块设定传感器底座竖向滑道的上限高度H_f及下限高度H_u，再次设定竖向驱动装置每次活动的距离H与水平旋转的角度φ，设备自动计算同一角度竖向监测点数α和同一高度水平监测点数β，

其中，同一角度竖向监测点数：

其中：α为正整数；H_f——传感器底座竖向滑道的上限高度，H_u——传感器底座竖向滑道的下限高度，H——每次活动的距离；

同一高度水平监测点数：

β为正整数，φ——每次水平旋转的角度；

传感器底座按照上述控制参数进行自动工作时，传感器底座先竖向调节再旋转调节，即传感器底座控制模块每接收一次触发信号，旋转一次角度，依次类推，当该点的所有角度监测完后，再次接收触发信号时，竖向驱动装置移动至第二位置，旋转构件恢复至初始值，该过程依次类推，直至所有监测点完成；风压传感器从传感器底座的底部开始直至到顶部结束为一个周期。

一种隧道中隔墙风压危险预警方法，在上述风压监测方法的基础上，还包括以下步骤：

步骤六：根据步骤五叠加后的方程P_L、P_R，结合风压传感器所采集数据的影响面积，取中隔墙沿列车前进方向1m的长度为计算单元，计算中隔墙在面积s＝1×(H_u-H_f)范围内所受到的弯矩值M_L和M_R，其中

计算结果取最大值M_max＝max(M_L，M_R)，即中隔墙在最不利状态下所承受的弯矩值；

步骤七：根据步骤六所求得的最大弯矩值M_max，结合中隔墙设计弯矩值M，取危险系数

当γ≥1时，中隔墙处于危险状态；当γ＜1时，中隔墙处于安全状态。

与现有技术相比，本发明具有以下优点：

(1)本发明提出一种隧道中隔墙风压监测方法,解决了在人员无法靠近的开放环境下，进行高频率、高精度、多方位风压监测的问题，并对监测系统所获取的数据提出一种高效的可靠性高的危险预警方法。

(3)提出一种可自动转换的角度、变换位置的传感器底座来实现传感器在工作过程中自动多角度、不同高度的调节，实现了设备在一个部位安装即可自动的获取多个高度、多个方向的实时监测风压数值，减少了监测的成本。

(4)采用红外探测器控制数据采集的开始而不是设置压力阈值来控制数据采集的开始，能够满足监测的数据在时间相同的情况下，列车的位置也相同，从而实现数据的对比。

(5)对于所监测的数据按照一定的方法筛选出最大压力，将其最大正压与最大负压通过软件方程拟合的方法分别获取了最大正压、最大负压沿高度方向在中隔墙两侧的分布方程，通过最不利状态下的方程组合，获得中隔墙在列车交汇时所承受的单向作用力。真实的反应了列车通过时，中隔墙的受力情况，减小了误差。

(6)采用方程积分的方式计算中隔墙的真正受力：能够获取未监测区域的受力情况，使最后的整体受力计算结果更符合现场实际。

附图说明

图1为传感器底座及风压传感器的结构示意图；

图2为传感器底座的分解图；

图3为风压监测流程图。

图中：1-底座支架；2-竖向驱动装置；3-滑道上限挡板；4-风压传感器；5-旋转构件；6-滑道；7-滑道下限挡板。

具体实施方式

下面结合具体实施例及附图对本发明做进一步详细说明。

实施例1

一种隧道中隔墙风压监测方法，包括以下步骤：

步骤一，根据隧道尺寸形状与中隔墙上的附属构件的特征，结合双向列车的交汇情况，设置风压监测点：①在隧道出入口部位分别沿中隔墙两侧对称布置i个监测点；②对于隧道中存在的曲面转角区域，则在曲面部位两侧各布设j个监测点；③在隧道内部平直段区域分别沿中隔墙两侧对称布置k个监测点，平直段监测点位置尽量布置在隧道中间区域；以上测点数P满足：P＝2(i+j+k)其中，i、j、k分别代表出入口、曲面段、平直段单侧测点的数量；

步骤二，根据步骤一确定的监测点位置，安装风压监测设备；所述风压监测设备包括：传感器底座，传输线缆，风压传感器，信号采集仪、传感器底座控制模块、红外探测器、测速雷达及云服务器。

(1)所述传感器底座包括底座支架、滑道、竖向驱动装置和旋转构件，所述滑道固定设置在底座支架上，底座支架的两端设置滑道上限挡板和滑道下限挡板，竖向驱动装置设置在滑道上，旋转构件与竖向装置固定连接。工作过程中可由传感器底座控制模块的控制来进行手动式、自动式的上下滑动、左右旋转；

(2)传输线缆用来进行风压传感器、传感器底座控制模块、红外探测器、与信号采集仪的通讯连接；。

(3)风压传感器采用高精度差压变送器，用来采集风压信号，并将信号放大并转换为电信号；

(4)信号采集仪即微型计算机，内含无线网络模块，主要负责采集、处理、上传数据、人机交流、发布命令、危险预警等功能，其中采集频率可在0-1024Hz之间调节；

(6)传感器底座控制模块主要用来接收信号采集仪传来的触发信号或管理员的直接指令，进行传感器支座的调节；

(7)红外探测器用来采集列车到来信息，当红外探测器捕捉到列车到达监测区域前的某个位置时，会将信息反馈给信号采集仪，信号采集仪开始工作；

(8)云服务器用来进行数据的储存，以及管理员命令的发布；

将传感器底座竖直固定于中隔墙，安装部位应满足竖向驱动装置和旋转构件的移动不受影响，风压传感器安装至旋转构件，测速雷达安装在传感器底座旁，红外探测器安装至列车距离传感器100米距离处；

步骤三，①信号采集仪控制参数的设置：采集频率f，通过初始数据的采集来确定，即风压波动时程图能够形成完整的波形图即可；

每次采集的时长T需满足T≥(x₁+x₂+x₃+x₄)/v_车，其中x₁为列车长度，x₂为传感器沿列车方向的布置长度，x₃为红外距离探测器距离传感器的距离，x₄为风压在车尾的影响长度，v_车为列车运行的时速；取x₃、x₄皆为100米计算；

当红外探测器感应到列车到来的信息时，信号采集仪开始工作，根据列车行驶至测点区域引起的风压数值大小及变化时间，每次采集T秒后，信号采集仪发布触发信号至传感器底座控制模块，传感器底座开始工作，调节风压传感器方向或角度，风压传感器的采集位置覆盖步骤一确定的所有监测点；

②传感器底座控制参数的设置：传感器底座可采用两种方式的任一种启动工作：a.通过云服务器进行手动调节；

b.根据风压采集仪的触发信号进行自动调节；当采用风压采集仪的触发信号进行自动调节时，首先通过风压传感器控制模块输入传感器底座竖向滑道的上限高度H_f及下限高度H_u，再次设定竖向驱动装置每次活动的距离H与水平旋转的角度φ，设备自动计算同一角度竖向监测点数α和同一高度水平监测点数β，

其中，同一角度竖向监测点数：

其中：α为正整数；H_f——传感器底座竖向滑道的上限高度，H_u——传感器底座竖向滑道的下限高度，H——每次活动的距离；

同一高度水平监测点数：

β为正整数，φ——每次水平旋转的角度；

传感器底座按照上述控制参数进行自动工作时，传感器底座先竖向调节再旋转调节，即传感器底座控制模块每接收一次触发信号，旋转一次角度，依次类推，当该点的所有角度监测完后，再次接收触发信号时，竖向驱动装置移动至第二位置，旋转构件恢复至初始值，该过程依次类推，直至所有监测点完成；

③监测周期的设置：风压传感器从传感器底座的底部开始直至到顶部结束为一个周期；

步骤四，根据步骤三设置的控制参数，对多辆列车通过隧道时产生的风压数据进行采集，并结合传感器底座控制模块反馈的坐标、角度信息与测速雷达所测的车速信息通过信号采集仪进行数据的上传，上传数据的形式为：X(h，φ，t)，其中：X为风压值，单位Pa；h为风压传感器的高度，单位米；φ为指风压传感器进气口与安装部位墙面形成的水平向夹角，单位度，t为监测数据所对应的时间，云服务器根据同一时间、同一角度、不同高度的方式进行数据分类储存，进而得到采集时长T内的所有风压数值；

步骤五，根据步骤四所采集的风压数值，进行数据的方程拟合与叠加；

①首先对高度不同，角度相同，时间相同的数据划分为一组，每一监测周期内计n组数据，n＝T×f×β，T取60秒，f取128Hz；

②对每组数据X(h_x，φ，t)将其按照角度φ全部转化为垂直于墙面的压力X(h_a，t)，X(h_x，t)＝X(h_x，φ，t)sinφ，h_x指风压传感器所在的高度；

③对转化后的每组数据X(h_x，t)进行叠加得到N，其中N＝[N₁ ... N_n]，

其中，x为同一角度竖向监测点数；

④对叠加后的压力值N，分别找出中隔墙两侧的最大正压与最大负压，并提取出累加前各点的压力值X(h_x，t)，将其作为因变量，以传感器高度h_x作为自变量拟合输入至matlab软件拟合中隔墙两侧的最大正压分布方程

和最大负压分布方程

其中，L、R代表中隔墙的左右两面，+代表正压，-代表负压；

⑤通过对方程进行叠加：

来计算中隔墙两侧最不利状态下的压力分布情况，其中两种叠加方式分别为中隔墙左侧正压、右侧负压的叠加和中隔墙左侧负压、右侧正压的叠加。

实施例2

隧道中隔墙风压危险预警方法，在实施例1的基础上，进行以下操作步骤。

步骤六：根据步骤五叠加后的方程P_L、P_R，结合风压传感器所采集数据的影响面积，取中隔墙沿列车前进方向1m的长度为计算单元，计算中隔墙在面积s＝1×(H_u-H_f)范围内所受到的弯矩值M_L和M_R，其中

计算结果取最大值M_max＝max(M_L，M_R)，即中隔墙在最不利状态下所承受的弯矩值；

步骤七：根据步骤六所求得的最大弯矩值M_max，结合中隔墙设计弯矩值M，取危险系数

当γ≥1时，中隔墙处于危险状态；当γ＜1时，中隔墙处于安全状态。

以上所述的实施例仅是对本发明的优选实施方式进行描述，并非对本发明的范围进行限定，在不脱离本发明设计精神的前提下，本领域普通技术人员对本发明的技术方案作出的各种变形和改进，均应落入本发明权利要求书确定的保护范围内。

Claims (6)

1.一种隧道中隔墙风压监测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一，设置风压监测点：①在隧道出入口部位分别沿中隔墙两侧对称布置i个监测点；②对于隧道中存在的曲面转角区域，则在曲面部位两侧各布设j个监测点；③在隧道内部平直段区域分别沿中隔墙两侧对称布置k个监测点，平直段监测点位置尽量布置在隧道中间区域；以上测点数P满足：P＝2(i+j+k)其中，i、j、k分别代表出入口、曲面段、平直段单侧测点的数量；

步骤二，根据步骤一确定的监测点位置，安装风压监测设备；所述风压监测设备包括：传感器底座，传输线缆，风压传感器，信号采集仪、传感器底座控制模块、红外探测器及测速雷达，所述传感器底座包括竖向驱动装置和旋转构件，所述传感器底座竖直固定于中隔墙，安装部位应满足竖向驱动装置和旋转构件的移动不受影响，传感器安装至旋转构件，测速雷达安装在传感器底座旁，红外探测器安装至列车距离传感器100米距离处；

步骤三，信号采集仪控制参数的设置：采集频率f，通过初始数据的采集来确定，即风压波动时程图能够形成完整的波形图即可；

每次采集的时长T需满足T≥(x₁+x₂+x₃+x₄)/v_车，其中x₁为列车长度，x₂为传感器沿列车方向的布置长度，x₃为红外距离探测器距离传感器的距离，x₄为风压在车尾的影响长度，v_车为列车运行的时速；取x₃、x₄皆为100米计算；

当红外探测器感应到列车到来的信息时，信号采集仪开始工作，根据列车行驶至测点区域引起的风压数值大小及变化时间，每次采集T秒后，信号采集仪发布触发信号至传感器底座控制模块，传感器底座开始工作，调节风压传感器方向或角度，风压传感器的采集位置覆盖步骤一确定的所有监测点；

步骤四，对多辆列车通过隧道时产生的风压数据进行采集，并结合传感器底座控制模块反馈的坐标、角度信息与测速雷达所测的车速信息通过信号采集仪进行数据的上传，上传数据的形式为:X(h，φ，t)，其中：X为风压值，单位Pa；h为风压传感器的高度，单位米；φ为指风压传感器进气口与安装部位墙面形成的水平向夹角，单位度，t为监测数据所对应的时间，云服务器根据同一时间、同一角度、不同高度的方式进行数据分类储存，进而得到采集时长T内的所有风压数值；

步骤五，根据步骤四所采集的风压数值，进行数据的方程拟合与叠加；

①首先对高度不同，角度相同，时间相同的数据划分为一组，每一监测周期内计n组数据，n＝T×f×β；

②对每组数据X(h_x，φ，t)将其按照角度φ全部转化为垂直于墙面的压力X(h_a，t)，X(h_x，t)＝X(h_x，φ，t)sinφ，h_x指风压传感器所在的高度；

③对转化后的每组数据X(h_x，t)进行叠加得到N，其中N＝[N₁ ... N_n],

其中，x为同一角度竖向监测点数；

④对叠加后的压力值N，分别找出中隔墙两侧的最大正压与最大负压，并提取出累加前各点的压力值X(h_x，t)，将其作为因变量，以传感器高度h_x作为自变量拟合输入至matlab软件拟合中隔墙两侧的最大正压分布方程

和最大负压分布方程

其中，L、R代表中隔墙的左右两面，+代表正压,-代表负压；

⑤通过对方程进行叠加：

来计算中隔墙两侧最不利状态下的压力分布情况，其中两种叠加方式分别为中隔墙左侧正压、右侧负压的叠加和中隔墙左侧负压、右侧正压的叠加。

2.根据权利要求1所述的监测方法，其特征在于，所述监测时长T为60秒，采集频率f为128Hz。

3.根据权利要求1所述的监测方法，其特征在于，所述传感器底座还包括底座支架和滑道，所述滑道固定设置在底座支架上，底座支架的两端设置滑道上限挡板和滑道下限挡板，竖向驱动装置设置在滑道上，旋转构件与竖向装置固定连接。

4.根据权利要求1所述的监测方法，其特征在于，所述传感器底座通过云服务器进行手动调节或者根据风压采集仪的触发信号进行自动调节。

5.根据权利要求4所述的监测方法，其特征在于，所述自动调节方式为：首先通过传感器底座控制模块设定传感器底座竖向滑道的上限高度H_f及下限高度H_u，再次设定竖向驱动装置每次活动的距离H与水平旋转的角度φ，设备自动计算同一角度竖向监测点数α和同一高度水平监测点数β，

其中，同一角度竖向监测点数:

其中：α为正整数；H_f——传感器底座竖向滑道的上限高度，H_u——传感器底座竖向滑道的下限高度，H——每次活动的距离；

同一高度水平监测点数：

β为正整数，φ——每次水平旋转的角度；

传感器底座按照上述控制参数进行自动工作时，传感器底座先竖向调节再旋转调节，即传感器底座控制模块每接收一次触发信号，旋转一次角度，依次类推，当该点的所有角度监测完后，再次接收触发信号时，竖向驱动装置移动至第二位置，旋转构件恢复至初始值，该过程依次类推，直至所有监测点完成。

6.一种隧道中隔墙风压危险预警方法，其特征在于，在权利要求1的基础上，还包括以下步骤：

步骤六：根据步骤五叠加后的方程P_L、P_R，结合风压传感器所采集数据的影响面积，取中隔墙沿列车前进方向1m的长度为计算单元，计算中隔墙在面积s＝1×(H_u-H_f)范围内所受到的弯矩值M_L和M_R，其中

计算结果取最大值M_max＝max(M_L，M_R)，即中隔墙在最不利状态下所承受的弯矩值；

步骤七：根据步骤六所求得的最大弯矩值M_max,结合中隔墙设计弯矩值M,取危险系数

当γ≥1时，中隔墙处于危险状态；当γ＜1时，中隔墙处于安全状态。

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