CN116697923B - 一种铁路隧道变形全自动监测方法及装置 - Google Patents
一种铁路隧道变形全自动监测方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116697923B CN116697923B CN202310981201.3A CN202310981201A CN116697923B CN 116697923 B CN116697923 B CN 116697923B CN 202310981201 A CN202310981201 A CN 202310981201A CN 116697923 B CN116697923 B CN 116697923B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- railway tunnel
- distance
- sensor
- deformation
- ranging
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims abstract description 88
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 66
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 50
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 29
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 27
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 15
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 12
- 238000013459 approach Methods 0.000 claims description 11
- 238000012806 monitoring device Methods 0.000 claims description 8
- 238000004904 shortening Methods 0.000 claims description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 abstract description 13
- 238000001514 detection method Methods 0.000 abstract description 6
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 19
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 230000008859 change Effects 0.000 description 7
- 230000006870 function Effects 0.000 description 6
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 4
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 3
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 3
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 3
- 238000013461 design Methods 0.000 description 3
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 230000002706 hydrostatic effect Effects 0.000 description 1
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 1
- 238000012804 iterative process Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 230000001932 seasonal effect Effects 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 238000002604 ultrasonography Methods 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
- G01B11/00—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
- G01B11/16—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring the deformation in a solid, e.g. optical strain gauge
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Optical Radar Systems And Details Thereof (AREA)
Abstract
本发明提供一种铁路隧道变形全自动监测方法及装置,涉及铁路隧道技术领域。本发明通过在铁路隧道的多个断面处设置多个相互对应的激光测距传感器和反射光板,进行激光测距,并根据激光的发射时间和接收时间,计算测距距离,之后根据测距距离,确定铁路隧道是否发生变形。该过程无需人工参与,实现了铁路隧道变形全自动监测,提高了铁路隧道变形的检测效率。
Description
技术领域
本发明涉及铁路隧道技术领域,尤其涉及一种铁路隧道变形全自动监测方法及装置。
背景技术
在铁路隧道运行期间,由于受到周围地理环境的影响,内部会出现拱顶沉降、地表下沉以及周边收敛等安全状况,严重影响过往车辆与人员的安全。因此为保证隧道结构的稳定性,及时发现异常变化,需要实时观测隧道变形情况,从而对其稳定性和安全性做出判断,对隧道的形变做出合理预警,以便采取措施处理,防止发生安全事故。
目前我国隧道形变监测常用的仪器包括:全站仪、收敛计、静力水准仪、无线雷达以及超声波。采用全站仪、收敛计、静力水准仪测量时,需要人工进行持续监测,效率较低,无法实现自动化监测。
发明内容
本发明提供了一种铁路隧道变形全自动监测方法及装置,能够实现铁路隧道变形全自动监测。
第一方面,本发明提供了一种铁路隧道变形全自动监测方法,应用于变形监测系统,变形监测系统在铁路隧道的多个断面处设置激光测距装置;激光测距装置包括多个相互对应的激光测距传感器和反射光板,该方法包括:通过激光测距传感器向反射光板发射激光,并记录发射时间;接收反射光板反射的激光,并记录接收时间;基于多个激光测距传感器的发射时间和接收时间,计算得到每个断面处各激光测距传感器的测距距离;基于每个断面处各激光测距传感器的测距距离,确定铁路隧道是否发生变形。
在一种可能的实现方式中,该方法还包括:获取历史时期内每个断面处多个激光测距传感器的发射时间和接收时间;基于历史时期内每个断面处多个激光测距传感器的发射时间和接收时间,计算历史时期内每个断面处各激光测距传感器的平均测距距离;基于历史时期内每个断面处各激光测距传感器的平均测距距离,确定每个断面处的基础标准数据。
在一种可能的实现方式中,基于每个断面处各激光测距传感器的测距距离,确定铁路隧道是否发生变形,包括:计算每个断面处各激光测距传感器的测距距离,与基础标准数据之间的差值;若所述差值小于等于预警值,则确定所述铁路隧道的变形在正常范围之内;若差值大于预警值且小于安全值,则生成黄色预警信息,黄色预警信息用于指示铁路隧道存在变形风险;若差值大于等于安全值,则生成红色预警信息,红色预警信息用于指示铁路隧道发生变形,需要停运;其中,所述预警值小于所述安全值。
在一种可能的实现方式中,若差值大于预警值且小于安全值,则生成黄色预警信息之后,还包括:将激光测距传感器的扫描周期由第一时长缩短至第二时长,其中,第二时长小于第一时长。
在一种可能的实现方式中,基于每个断面处各激光测距传感器的测距距离,确定铁路隧道是否发生变形,包括:基于每个断面处各激光测距传感器的测距距离,以及基础标准数据,确定每个断面是否发生变形;统计发生变形的断面的数量,基于发生变形的断面的数量,确定铁路隧道是否发生变形。
在一种可能的实现方式中,变形监测系统在铁路隧道出口处设置5G通信模块;基于每个断面处各激光测距传感器的测距距离,确定铁路隧道是否发生变形之后,还包括:生成铁路隧道状态信息,铁路隧道状态信息包括铁路隧道发生变形的位置;通过5G通信模块向数据终端系统发送铁路隧道状态信息。
在一种可能的实现方式中,该方法还包括:接收列车靠近指令;列车靠近指令用于指示列车靠近铁路隧道;基于列车靠近指令,通过激光测距传感器,检测铁路隧道是否发生变形;基于铁路隧道是否发生变形,生成铁路隧道安全响应;铁路隧道安全响应用于指示是否允许列车靠近;向列车发送铁路隧道安全响应。
在一种可能的实现方式中,每个断面处,多个激光测距传感器沿断面的中轴线对称均匀分布;相互对应的激光测距传感器和反射光板位于同一垂直线上。
在一种可能的实现方式中,方法还包括:获取第一传感器的发射时间和接收时间,以及第二传感器的发射时间和接收时间;第一传感器和第二传感器为同一断面处多个激光测距传感器中沿中轴线对称的两个传感器;基于第一传感器的发射时间和接收时间,计算第一传感器的第一测距距离;基于第二传感器的发射时间和接收时间,计算第二传感器的第二测距距离;计算第一测距距离和第二测距距离之间的差值;基于第一测距距离和第二测距距离之间的差值,确定铁路隧道是否发生变形。
第二方面,本发明实施例提供了一种铁路隧道变形全自动监测装置,应用于变形监测系统,变形监测系统在铁路隧道的多个断面处设置激光测距装置;激光测距装置包括多个相互对应的激光测距传感器和反射光板,该监测装置包括:通信模块,用于通过激光测距传感器向反射光板发射激光,并记录发射时间;接收反射光板反射的激光,并记录接收时间;处理模块,用于基于多个激光测距传感器的发射时间和接收时间,计算得到每个断面处各激光测距传感器的测距距离;基于每个断面处各激光测距传感器的测距距离,确定铁路隧道是否发生变形。
第三方面,本发明实施例提供了一种电子设备,该电子设备包括存储器和处理器,该存储器存储有计算机程序,所述处理器用于调用并运行所述存储器中存储的计算机程序执行如上述第一方面以及第一方面中任一种可能的实现方式所述方法的步骤。
第五方面,本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面以及第一方面中任一种可能的实现方式所述方法的步骤。
本发明提供一种铁路隧道变形全自动监测方法及装置,本发明通过在铁路隧道的多个断面处设置多个相互对应的激光测距传感器和反射光板,进行激光测距,并根据激光的发射时间和接收时间,计算测距距离,之后根据测距距离,确定铁路隧道是否发生变形。该过程无需人工参与,实现了铁路隧道变形全自动监测,提高了铁路隧道变形的检测效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的一种变形监测系统的结构示意图;
图2是本发明实施例提供的另一种变形监测系统的结构示意图;
图3是本发明实施例提供的一种铁路隧道变形全自动监测方法的流程示意图;
图4是本发明实施例提供的另一种铁路隧道变形全自动监测方法的流程示意图;
图5是本发明实施例提供的再一种铁路隧道变形全自动监测方法的流程示意图;
图6是本发明实施例提供的一种铁路隧道变形全自动监测装置的结构示意图;
图7是本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
以下描述中,为了说明而不是为了限定,提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节,以便透彻理解本发明实施例。然而,本领域的技术人员应当清楚,在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中,省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明,以免不必要的细节妨碍本发明的描述。
在本发明的描述中,除非另有说明,“/”表示“或”的意思,例如,A/B可以表示A或B。本文中的“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系,表示可以存在三种关系,例如,A和/或B,可以表示:单独存在A,同时存在A和B,单独存在B这三种情况。此外,“至少一个”“多个”是指两个或两个以上。“第一”、“第二”等字样并不对数量和执行次序进行限定,并且“第一”、“第二”等字样也并不限定一定不同。
在本申请实施例中,“示例性的”或者“例如”等词用于表示作例子、例证或说明。本申请实施例中被描述为“示例性的”或者“例如”的任何实施例或设计方案不应被解释为比其它实施例或设计方案更优选或更具优势。确切而言,使用“示例性的”或者“例如”等词旨在以具体方式呈现相关概念,便于理解。
此外,本申请的描述中所提到的术语“包括”和“具有”以及它们的任何变形,意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或模块的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或模块,而是可选的还包括其他没有列出的步骤或模块,或可选的还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或模块。
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明的附图通过具体实施例来进行说明。
如图1所示,本发明实施例提供了一种变形监测系统的结构示意图。该变形监测系统在铁路隧道的多个断面处设置激光测距装置;激光测距装置包括多个相互对应的激光测距传感器和反射光板。
其中,1为工字型支架及激光测距传感器。2为工字型支架及反射光板。
在一些实施例中,变形监测系统在铁路隧道出口处设置5G通信模块。
在一些实施例中,每个断面处,多个激光测距传感器沿断面的中轴线对称均匀分布;相互对应的激光测距传感器和反射光板位于同一垂直线上。
示例性的,将铁路隧道每隔10m设置一个监测断面;在每个监测断面左侧距地面高度1m和2m处分别设置监测点,用于监测隧道内壁水平方向的变形;在隧道拱顶处设置监测点,在拱顶左右两侧各设置两个监测点并均匀分布,用于监测隧道内壁垂直方向的变形;在每个监测断面左侧距地面高度1m和2m监测点处安装工字型支架,并在工字型支架上安装激光测距传感器;在每个监测断面右侧的内壁上安装工字型支架,在工字型支架上安装反射光板,并使对应的激光测距传感器和反射光板处于同一水平线上;在每个监测断面的拱顶处及左右两侧的监测点处安装工字型支架,并在工字型支架上安装激光测距传感器;在每个监测断面底部上安装工字型支架,在工字型支架上安装反射光板,并使对应的激光测距传感器和反射光板处于同一垂直线上。
如图2所示,本发明实施例提供了另一种变形监测系统的结构示意图。该系统包括激光测距传感器系统、数据中继系统和数据终端系统。
激光测距传感器系统包括工字型安装支架、激光测距传感器、反射光板。工字型安装支架用于在隧道顶部和侧壁安装激光测距传感器和反射光板,在隧道底面安装反射光板。激光测距传感器用于测量隧道变形,测量精度1mm。反射光板用于激光测距传感器发射光发射,提高测量精度和准确性。
数据中继系统包括供电模块、数据采集及处理模块、数据传输模块。供电模块用于给数据中继系统和激光测距传感器供电。数据采集及处理模块用于对激光测距传感器输出的数据进行采集并进行相应的处理。数据传输模块用于将激光测距传感器输出的数据传输到数据中继系统,并将数据采集及处理模块处理后的数据通过5G无线传输模块传输给数据终端系统。
数据终端系统包括数据传输模块和主控机。数据传输模块用于接收数据中继系统传输的数据。主控机用于按照监测要求设定监测时间、测量限差、观测点组等信息,实时处理数据中继系统传输的监测数据,求解出各监测点的空间变形数据,并通过图表等可视化方式对结果进行直观显示,超过阈值时进行报警。
示例性的,在靠近隧道出口处的控制室安装数据中继系统,用于激光测距传感器的信息采集和处理,并给激光测距传感器供电。数据中继系统与激光测距传感器之间数据传输方式采用网线以串联的形式连接,构成局域网;供电系统同样以串联形式连接;在靠近隧道出口处外面高处和数据终端系统附近架设5G通信网络;数据中继系统和靠近隧道出口处的5G通信网络之间、5G通信网络和数据终端系统之间通过无线传输形式进行数据传输;在进行监测时,数据终端系统主控机向数据中继系统发送数据采集命令;数据中继系统根据命令顺序采集各激光测距传感器的数据,并进行相应处理,之后将数据通过5G通信网络传输给数据终端系统主控机。
如图3所示,本发明实施例提供一种铁路隧道变形全自动监测方法。应用于图1和图2所示的变形监测系统。该方法包括步骤S101-S104。
S101、通过激光测距传感器向反射光板发射激光,并记录发射时间。
S102、接收反射光板反射的激光,并记录接收时间。
S103、基于多个激光测距传感器的发射时间和接收时间,计算得到每个断面处各激光测距传感器的测距距离。
S104、基于每个断面处各激光测距传感器的测距距离,确定铁路隧道是否发生变形。
作为一种可能的实现方式,步骤S104可以实现为S1041-S1043。
S1041、计算每个断面处各激光测距传感器的测距距离,与基础标准数据之间的差值。
S1042、若差值大于预警值且小于安全值,则生成黄色预警信息。
其中,黄色预警信息用于指示铁路隧道存在变形风险。
在一些实施例中,预警值为铁路隧道可能发生变形的阈值。
在一些实施例中,安全值为铁路隧道已发生变形的阈值;预警值小于安全值。
示例性的,预警值可以为2mm,安全值可以为5mm。
需要说明的是,由于列车行驶导致铁路隧道振动,以及温度变化等因素的影响,各激光测距传感器的测距距离可能发生微小变化,因此,本发明实施例设置预警值,减小铁路隧道变形监测的误判。若差值小于且等于预警值,表示铁路隧道的变形在正常范围之内。若差值大于预警值,表示铁路隧道的变形处于异常范围。
示例性的,在生成黄色预警信息之后,本发明实施例还可以将激光测距传感器的扫描周期由第一时长缩短至第二时长,其中,第二时长小于第一时长。如此,本发明实施例可以在确定铁路隧道可能存在变形风险时,减小激光测距的扫描周期,增加激光测距的扫描频次,实现铁路隧道变形的及时监测,提高铁路隧道监测的安全性。
S1043、若差值大于等于安全值,则生成红色预警信息。
其中,红色预警信息用于指示铁路隧道发生变形,需要停运。
需要说明的是,若差值大于预警值且小于安全值,表示铁路隧道的变形处于异常范围,铁路隧道可能发生变形,列车仍可正常行驶。若差值大于等于安全值,表示铁路隧道的变形过大,列车行驶存在较大风险,需要停运列车,对铁路隧道进行检修。
如此,本发明实施例可以将各激光测距传感器的测距距离和基础标准数据之间的差值,与预警值和安全值进行比较,判断铁路隧道的风险程度,生成不同的预警信息,便于人员维护勘察。
作为一种可能的实现方式,步骤S104可以实现为A1-A2。
A1、基于每个断面处各激光测距传感器的测距距离,以及基础标准数据,确定每个断面是否发生变形。
A2、统计发生变形的断面的数量,基于发生变形的断面的数量,确定铁路隧道是否发生变形。
本发明提供一种铁路隧道变形全自动监测方法,通过在铁路隧道的多个断面处设置多个相互对应的激光测距传感器和反射光板,进行激光测距,并根据激光的发射时间和接收时间,计算测距距离,之后根据测距距离,确定铁路隧道是否发生变形。该过程无需人工参与,实现了铁路隧道变形全自动监测,提高了铁路隧道变形的检测效率。
可选的,本发明实施例提供的铁路隧道变形全自动监测方法,在进行自动监测之前,还包括步骤S201- S203。
S201、获取历史时期内每个断面处多个激光测距传感器的发射时间和接收时间。
S202、基于历史时期内每个断面处多个激光测距传感器的发射时间和接收时间,计算历史时期内每个断面处各激光测距传感器的平均测距距离。
S203、基于历史时期内每个断面处各激光测距传感器的平均测距距离,确定每个断面处的基础标准数据。
如此,本发明可以在自动化监测之前,对铁路隧道内各断面处进行测距检测,形成基础标准数据,并于自动化监测过程中的数据比对,实现铁路隧道变形全自动监测,提高了铁路隧道变形的检测效率。
需要说明的是,由于季节变换,冬季温度较低,夏季温度较高,铁路隧道整体尺寸会发生变化,相应的,在铁路隧道发生变形时,铁路隧道在冬季的变形尺寸和在夏季的变形尺寸不同。因此,本发明实施例可以针对历史时期内每个断面处各激光测距传感器的平均测距距离,确定基础标准数据。例如,历史时期可以为1个月或半个月。如此,本发明实施例可以通过对基础标准数据进行实时校正,减小温度变化导致的铁路隧道变形监测错误的问题,提高铁路隧道变形监测的准确度。
可选的,变形监测系统在铁路隧道出口处设置5G通信模块。
相应的,本发明实施例提供的铁路隧道变形全自动监测方法,在步骤S104之后,还包括步骤S301- S302。
S301、生成铁路隧道状态信息,铁路隧道状态信息包括铁路隧道发生变形的位置。
S302、通过5G通信模块向数据终端系统发送铁路隧道状态信息。
如此,本发明实施例可以通过5G通信模块将铁路隧道状态信息发送给数据终端系统,实现铁路隧道变形全自动监测。
可选的,本发明实施例提供的铁路隧道变形全自动监测方法,还包括步骤S401-S404。
S401、接收列车靠近指令。
在一些实施例中,列车靠近指令用于指示列车靠近铁路隧道。
S402、基于列车靠近指令,通过激光测距传感器,检测铁路隧道是否发生变形。
S403、基于铁路隧道是否发生变形,生成铁路隧道安全响应。
其中,铁路隧道安全响应用于指示是否允许列车靠近;
S404、向列车发送铁路隧道安全响应。
如此,本发明实施例可以在列车靠近铁路隧道时,对铁路隧道进行变形检测,提高铁路隧道安全性。
在一些实施例中,每个断面处,多个激光测距传感器沿断面的中轴线对称均匀分布;相互对应的激光测距传感器和反射光板位于同一垂直线上。
可选的,本发明实施例提供的铁路隧道变形全自动监测方法,还包括步骤S501-S504。
S501、获取第一传感器的发射时间和接收时间,以及第二传感器的发射时间和接收时间。
其中,第一传感器和第二传感器为同一断面处多个激光测距传感器中沿中轴线对称的两个传感器。
S502、基于第一传感器的发射时间和接收时间,计算第一传感器的第一测距距离。
S503、基于第二传感器的发射时间和接收时间,计算第二传感器的第二测距距离。
S504、计算第一测距距离和第二测距距离之间的差值。
S505、基于第一测距距离和第二测距距离之间的差值,确定铁路隧道是否发生变形。
如此,本发明实施例可以基于相互对称的两个传感器,进行比较处理,提高铁路隧道变形检测的准确率。
示例性的,如图4所示,本发明实施例提供了一种铁路隧道变形全自动监测方法,包括步骤B1-B8。
B1、开始。
B2、发送命令进行数据采集。
B3、发送数据帧。
B4、判断数据是否接收完毕。若是,则执行B5。若否,则执行B3。
B5、数据解析。
B6、数据显示及报警。
B7、判断是否继续。若是,则执行B2。若否,则执行B8。
例如,在步骤B7中,可基于循环次数判断是否要继续。例如,预设循环执行B2-B6步骤三次。若累计执行次数小于3次,则继续执行B2。若累计执行次数等于3次,则执行B8。
再例如,在步骤B7中,可基于步骤B6中报警的等级判断是否要继续。例如,若报警等级为异常,则重复执行B2-B6步骤若干次,以排除误报警。若报警登记为正常,则执行B8。
B8、结束。
示例性的,如图5所示,本发明实施例提供了一种铁路隧道变形全自动监测方法,包括步骤C1-C8。
C1、主机接收到采集的数据。
示例性的,主机接收到采集的数据为每个断面处各激光测距传感器的测距距离。
C2、采用阈值法和中位值法对数据进行滤波。
C3、比较数据是否大于预警值;若是,则执行步骤C4。若否,则执行步骤C7。
示例性的,本发明实施例对主机采集的数据进行滤波后,可以先计算测距距离与基础标准数据的差值,将测距距离与基础标准数据的差值,与预警值进行比较。若差值大于预警值,表示铁路隧道存在变形风险,则对差值进行进一步判断,和安全值比较,确定铁路隧道是否发生变形,也即执行步骤C4。
若差值小于且等于预警值,表示铁路隧道不存在变形风险,则重复迭代过程,周期性对铁路隧道进行变形监测,也即执行步骤C7。
C4、比较数据是否小于安全值。若是,则执行步骤C5。若否,则执行步骤C6。
示例性的,本发明实施例可以判断差值是否小于安全值。若差值小于安全值,表示铁路隧道未发生变形, 则生成黄色预警,执行步骤C5,增加传感器扫描频次,对铁路隧道实时监测。若差值大于且等于安全值,则生成红色预警,执行步骤C6,列车停运,对铁路隧道进行检修,并采取保护运行、限速、停运等措施,派人员进行现场勘察,采取相应措施处理。
C5、黄色预警,增加传感器扫描频次。执行步骤C8。
C6、红色预警,采取相应措施处理。执行步骤C8。
C7、基础标准数据迭代。执行步骤C8。
示例性的,本发明实施例可以基于步骤S201-S203,根据历史时期内检测到的平均测距距离,对基础标准数据进行迭代更新。示例性的,本发明实施例可以基于当前迭代之前一个月内每个断面处各激光测距传感器的平均测距距离,重新确定每个断面处的基础标准数据。
如此,本发明实施例可以减小季节温度变化导致的温度变形对铁路隧道形状的影响,减小铁路隧道变形监测过程中误判的概率,提高铁路隧道变形监测的准确度。
C8、数据显示及报警。
需要说明的是,铁路隧道变形可以是骤然变化的过程,也可以是缓慢变化的过程。例如,铁路隧道在几秒之内发生坍塌。又例如,铁路隧道在多年使用过程中发生微小变形,存在变形加大的隐患。
当铁路隧道发生短时间快速坍塌时,可以根据上述实施例中所述的铁路隧道变形全自动监测方法,进行变形监测。
当铁路隧道在多年使用过程中发生微小变形时,采用如步骤S101-S104,以及步骤S201-S203所述的步骤,可能导致基础标准数据随铁路隧道的微小变形不断变化,使得铁路隧道的变形无法监测到,存在较大的安全隐患。
为解决该技术问题,本发明实施例可以在变形监测系统安装后检测并存储每个断面处各激光测距传感器的初始测距距离,并在之后的监测过程中,将计算得到的测距距离与初始测距距离进行比较,得到比较结果,根据比较结果,确定铁路隧道的变形情况。
示例性的,本发明实施例可以计算每个断面处各激光测距传感器的测距距离,与初始测距距离之间的差值;若该差值小于且等于预警值,则表示铁路隧道无变形风险;若该差值大于预警值且小于安全值,则表示铁路隧道存在变形风险,生成黄色预警信息;若该差值大于等于安全值,则表示铁路隧道发生变形,需要停运,生成红色预警信息。
示例性的,初始测距距离可以包括夏季的初始测距距离和冬季的初始测距距离。当处于夏季时,本发明实施例将检测到的测距距离与夏季的初始测距距离比较,确定铁路隧道的变形情况。当处于冬季时,本发明实施例将检测到的测距距离与冬季的初始测距距离比较,确定铁路隧道的变形情况。
如此,本发明实施例既可以以不断变化的基础标准数据衡量铁路隧道的变形情况,又可以以不变的初始测距距离衡量铁路隧道的变形情况,实现对铁路隧道变形的综合考量,更加全面的对铁路隧道变形进行评估,提高铁路隧道监测的安全性。
应理解,上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后,各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定,而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
以下为本发明的装置实施例,对于其中未详尽描述的细节,可以参考上述对应的方法实施例。
图6示出了本发明实施例提供的一种铁路隧道变形全自动监测装置的结构示意图。该监测装置600包括通信模块601和处理模块602。
通信模块601,用于通过激光测距传感器向反射光板发射激光,并记录发射时间;接收反射光板反射的激光,并记录接收时间。
处理模块602,用于基于多个激光测距传感器的发射时间和接收时间,计算得到每个断面处各激光测距传感器的测距距离;基于每个断面处各激光测距传感器的测距距离,确定铁路隧道是否发生变形。
在一种可能的实现方式中,通信模块601,还用于获取历史时期内每个断面处多个激光测距传感器的发射时间和接收时间;处理模块602,还用于基于历史时期内每个断面处多个激光测距传感器的发射时间和接收时间,计算历史时期内每个断面处各激光测距传感器的平均测距距离;基于历史时期内每个断面处各激光测距传感器的平均测距距离,确定每个断面处的基础标准数据。
在一种可能的实现方式中,处理模块602,具体用于计算每个断面处各激光测距传感器的测距距离,与基础标准数据之间的差值;若所述差值小于等于预警值,则确定所述铁路隧道的变形在正常范围之内;若差值大于预警值且小于安全值,则生成黄色预警信息,黄色预警信息用于指示铁路隧道存在变形风险;若差值大于等于安全值,则生成红色预警信息,红色预警信息用于指示铁路隧道发生变形,需要停运;其中,所述预警值小于所述安全值。
在一种可能的实现方式中,处理模块602,还用于将激光测距传感器的扫描周期由第一时长缩短至第二时长,其中,第二时长小于第一时长。
在一种可能的实现方式中,处理模块602,具体用于基于每个断面处各激光测距传感器的测距距离,以及基础标准数据,确定每个断面是否发生变形;统计发生变形的断面的数量,基于发生变形的断面的数量,确定铁路隧道是否发生变形。
在一种可能的实现方式中,变形监测系统在铁路隧道出口处设置5G通信模块;处理模块602,还用于生成铁路隧道状态信息,铁路隧道状态信息包括铁路隧道发生变形的位置;通信模块601,还用于通过5G通信模块向数据终端系统发送铁路隧道状态信息。
在一种可能的实现方式中,通信模块601,还用于接收列车靠近指令;列车靠近指令用于指示列车靠近铁路隧道;处理模块602,还用于基于列车靠近指令,通过激光测距传感器,检测铁路隧道是否发生变形;基于铁路隧道是否发生变形,生成铁路隧道安全响应;铁路隧道安全响应用于指示是否允许列车靠近;通信模块601,还用于向列车发送铁路隧道安全响应。
在一种可能的实现方式中,每个断面处,多个激光测距传感器沿断面的中轴线对称均匀分布;相互对应的激光测距传感器和反射光板位于同一垂直线上。
在一种可能的实现方式中,通信模块601,还用于获取第一传感器的发射时间和接收时间,以及第二传感器的发射时间和接收时间;第一传感器和第二传感器为同一断面处多个激光测距传感器中沿中轴线对称的两个传感器;处理模块602,还用于基于第一传感器的发射时间和接收时间,计算第一传感器的第一测距距离;基于第二传感器的发射时间和接收时间,计算第二传感器的第二测距距离;计算第一测距距离和第二测距距离之间的差值;基于第一测距距离和第二测距距离之间的差值,确定铁路隧道是否发生变形。
图7是本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。如图7所示,该实施例的电子设备700包括:处理器701、存储器702以及存储在所述存储器702中并可在所述处理器701上运行的计算机程序703。所述处理器701执行所述计算机程序703时实现上述各方法实施例中的步骤,例如图3所示的步骤S101-S104。或者,所述处理器701执行所述计算机程序703时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能,例如,图6所示通信模块601和处理模块602的功能。
示例性的,所述计算机程序703可以被分割成一个或多个模块/单元,所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器702中,并由所述处理器701执行,以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段,该指令段用于描述所述计算机程序703在所述电子设备700中的执行过程。例如,所述计算机程序703可以被分割成图6所示通信模块601和处理模块602。
所称处理器701可以是中央处理单元(Central Processing Unit,CPU),还可以是其他通用处理器、数字信号处理器 (Digital Signal Processor,DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、现场可编程门阵列 (Field-Programmable Gate Array,FPGA) 或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
所述存储器702可以是所述电子设备700的内部存储单元,例如电子设备700的硬盘或内存。所述存储器702也可以是所述电子设备700的外部存储设备,例如所述电子设备700上配备的插接式硬盘,智能存储卡(Smart Media Card,SMC),安全数字(SecureDigital,SD)卡,闪存卡(Flash Card)等。进一步地,所述存储器702还可以既包括所述电子设备700的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器702用于存储所述计算机程序以及所述终端所需的其他程序和数据。所述存储器702还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为了描述的方便和简洁,仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明,实际应用中,可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成,即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块,以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中,上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。另外,各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分,并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
在上述实施例中,对各个实施例的描述都各有侧重,某个实施例中没有详述或记载的部分,可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到,结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤,能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行,取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能,但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
在本发明所提供的实施例中,应该理解到,所揭露的装置/终端和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置/终端实施例仅仅是示意性的,例如,所述模块或单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口,装置或单元的间接耦合或通讯连接,可以是电性,机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程,也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中,该计算机程序在被处理器执行时,可实现上述各个方法实施例的步骤。其中,所述计算机程序包括计算机程序代码,所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括:能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory,RAM)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。
以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种铁路隧道变形全自动监测方法,其特征在于,应用于变形监测系统,所述变形监测系统在铁路隧道的多个断面处设置激光测距装置;所述激光测距装置包括多个相互对应的激光测距传感器和反射光板,每个断面处多个激光测距传感器沿所述断面的中轴线对称均匀分布;相互对应的激光测距传感器和反射光板位于同一垂直线上,所述方法包括:
通过所述激光测距传感器向所述反射光板发射激光,并记录发射时间;
接收反射光板反射的激光,并记录接收时间;
基于所述多个激光测距传感器的发射时间和接收时间,计算得到每个断面处各激光测距传感器的测距距离;
基于每个断面处各激光测距传感器的测距距离,以及基础标准数据,确定所述铁路隧道是否发生变形;
所述方法还包括:获取历史时期内每个断面处多个激光测距传感器的发射时间和接收时间;基于所述历史时期内每个断面处多个激光测距传感器的发射时间和接收时间,计算历史时期内每个断面处各激光测距传感器的平均测距距离;基于所述历史时期内每个断面处各激光测距传感器的平均测距距离,确定每个断面处的基础标准数据;
所述基于每个断面处各激光测距传感器的测距距离,以及基础标准数据,确定所述铁路隧道是否发生变形之前,还包括:检测并存储每个断面处各激光测距传感器的初始测距距离,并将计算得到的测距距离与初始测距距离进行比较,得到比较结果,根据比较结果,确定铁路隧道的变形情况。
2.根据权利要求1所述的铁路隧道变形全自动监测方法,其特征在于,所述基于每个断面处各激光测距传感器的测距距离,以及基础标准数据,确定所述铁路隧道是否发生变形,包括:
计算所述每个断面处各激光测距传感器的测距距离,与所述基础标准数据之间的差值;
若所述差值小于等于预警值,则确定所述铁路隧道的变形在正常范围之内;
若所述差值大于预警值且小于安全值,则生成黄色预警信息,所述黄色预警信息用于指示所述铁路隧道存在变形风险;
若所述差值大于等于所述安全值,则生成红色预警信息,所述红色预警信息用于指示所述铁路隧道发生变形,需要停运;
其中,所述预警值小于所述安全值。
3.根据权利要求2所述的铁路隧道变形全自动监测方法,其特征在于,所述若所述差值大于预警值且小于安全值,则生成黄色预警信息之后,还包括:
将所述激光测距传感器的扫描周期由第一时长缩短至第二时长,其中,所述第二时长小于所述第一时长。
4.根据权利要求1所述的铁路隧道变形全自动监测方法,其特征在于,所述基于每个断面处各激光测距传感器的测距距离,以及基础标准数据,确定所述铁路隧道是否发生变形,包括:
统计发生变形的断面的数量,基于所述发生变形的断面的数量,确定所述铁路隧道是否发生变形。
5.根据权利要求1所述的铁路隧道变形全自动监测方法,其特征在于,所述变形监测系统在所述铁路隧道出口处设置5G通信模块;
所述基于每个断面处各激光测距传感器的测距距离,以及基础标准数据,确定所述铁路隧道是否发生变形之后,还包括:
生成铁路隧道状态信息,所述铁路隧道状态信息包括所述铁路隧道发生变形的位置;
通过所述5G通信模块向数据终端系统发送所述铁路隧道状态信息。
6.根据权利要求1所述的铁路隧道变形全自动监测方法,其特征在于,所述方法还包括:
接收列车靠近指令;所述列车靠近指令用于指示列车靠近所述铁路隧道;
基于所述列车靠近指令,通过所述激光测距传感器,检测所述铁路隧道是否发生变形;
基于所述铁路隧道是否发生变形,生成铁路隧道安全响应;所述铁路隧道安全响应用于指示是否允许所述列车靠近;
向所述列车发送所述铁路隧道安全响应。
7.根据权利要求1所述的铁路隧道变形全自动监测方法,其特征在于,所述方法还包括:
获取第一传感器的发射时间和接收时间,以及第二传感器的发射时间和接收时间;所述第一传感器和所述第二传感器为同一断面处多个激光测距传感器中沿所述中轴线对称的两个传感器;
基于所述第一传感器的发射时间和接收时间,计算所述第一传感器的第一测距距离;
基于所述第二传感器的发射时间和接收时间,计算所述第二传感器的第二测距距离;
计算所述第一测距距离和所述第二测距距离之间的差值;
基于所述第一测距距离和所述第二测距距离之间的差值,确定所述铁路隧道是否发生变形。
8.一种铁路隧道变形全自动监测装置,其特征在于,应用于变形监测系统,所述变形监测系统在铁路隧道的多个断面处设置激光测距装置;所述激光测距装置包括多个相互对应的激光测距传感器和反射光板,每个断面处多个激光测距传感器沿所述断面的中轴线对称均匀分布;相互对应的激光测距传感器和反射光板位于同一垂直线上,所述监测装置包括:
通信模块,用于通过所述激光测距传感器向所述反射光板发射激光,并记录发射时间;接收反射光板反射的激光,并记录接收时间;
处理模块,用于基于所述多个激光测距传感器的发射时间和接收时间,计算得到每个断面处各激光测距传感器的测距距离;基于每个断面处各激光测距传感器的测距距离,以及基础标准数据,确定所述铁路隧道是否发生变形;
所述通信模块,还用于获取历史时期内每个断面处多个激光测距传感器的发射时间和接收时间;
所述处理模块,还用于基于所述历史时期内每个断面处多个激光测距传感器的发射时间和接收时间,计算历史时期内每个断面处各激光测距传感器的平均测距距离;基于所述历史时期内每个断面处各激光测距传感器的平均测距距离,确定每个断面处的基础标准数据;
所述通信模块,还用于检测并存储每个断面处各激光测距传感器的初始测距距离;
所述处理模块,还用于将计算得到的测距距离与初始测距距离进行比较,得到比较结果,根据比较结果,确定铁路隧道的变形情况。
9.根据权利要求8所述的铁路隧道变形全自动监测装置,其特征在于,所述处理模块,具体用于计算所述每个断面处各激光测距传感器的测距距离,与所述基础标准数据之间的差值;若所述差值小于等于预警值,则确定所述铁路隧道的变形在正常范围之内;若所述差值大于预警值且小于安全值,则生成黄色预警信息,所述黄色预警信息用于指示所述铁路隧道存在变形风险;若所述差值大于等于所述安全值,则生成红色预警信息,所述红色预警信息用于指示所述铁路隧道发生变形,需要停运;其中,所述预警值小于所述安全值。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202310981201.3A CN116697923B (zh) | 2023-08-07 | 2023-08-07 | 一种铁路隧道变形全自动监测方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202310981201.3A CN116697923B (zh) | 2023-08-07 | 2023-08-07 | 一种铁路隧道变形全自动监测方法及装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN116697923A CN116697923A (zh) | 2023-09-05 |
CN116697923B true CN116697923B (zh) | 2023-10-27 |
Family
ID=87832593
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202310981201.3A Active CN116697923B (zh) | 2023-08-07 | 2023-08-07 | 一种铁路隧道变形全自动监测方法及装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN116697923B (zh) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117232422B (zh) * | 2023-11-15 | 2024-01-23 | 中铁八局集团第二工程有限公司 | 考虑车辆随机激励作用的隧道变形实时检测装置 |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2000304531A (ja) * | 1999-04-23 | 2000-11-02 | Maeda Corp | トンネル計測システム |
KR20170099185A (ko) * | 2016-02-23 | 2017-08-31 | 한국도로공사 | 레이저 거리측정에 의한 파형강판 암거 모니터링 시스템 및 그 방법 |
CN107655420A (zh) * | 2017-11-14 | 2018-02-02 | 云南省建筑科学研究院 | 一种在建隧道围岩变形自动监测装置 |
CN112415528A (zh) * | 2020-10-26 | 2021-02-26 | 福建省交通规划设计院有限公司 | 隧道形变在线监测系统及其检测控制方法 |
CN213021544U (zh) * | 2020-10-17 | 2021-04-20 | 江西科维结构工程技术有限公司 | 一种测量隧道沉降及收敛的激光监测装置 |
CN214537809U (zh) * | 2021-01-26 | 2021-10-29 | 贵州民族大学 | 一种隧道变形监测装置及监测系统 |
CN113847879A (zh) * | 2020-06-28 | 2021-12-28 | 中铁上海工程局集团有限公司 | 一种隧道断面收敛变形的自动化监测系统及其方法 |
CN115683040A (zh) * | 2022-11-21 | 2023-02-03 | 山东科技大学 | 一种隧道变形监测方法和预警系统 |
CN219200347U (zh) * | 2022-12-21 | 2023-06-16 | 中电投工程研究检测评定中心有限公司 | 矩形隧道变形监测装置 |
-
2023
- 2023-08-07 CN CN202310981201.3A patent/CN116697923B/zh active Active
Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2000304531A (ja) * | 1999-04-23 | 2000-11-02 | Maeda Corp | トンネル計測システム |
KR20170099185A (ko) * | 2016-02-23 | 2017-08-31 | 한국도로공사 | 레이저 거리측정에 의한 파형강판 암거 모니터링 시스템 및 그 방법 |
CN107655420A (zh) * | 2017-11-14 | 2018-02-02 | 云南省建筑科学研究院 | 一种在建隧道围岩变形自动监测装置 |
CN113847879A (zh) * | 2020-06-28 | 2021-12-28 | 中铁上海工程局集团有限公司 | 一种隧道断面收敛变形的自动化监测系统及其方法 |
CN213021544U (zh) * | 2020-10-17 | 2021-04-20 | 江西科维结构工程技术有限公司 | 一种测量隧道沉降及收敛的激光监测装置 |
CN112415528A (zh) * | 2020-10-26 | 2021-02-26 | 福建省交通规划设计院有限公司 | 隧道形变在线监测系统及其检测控制方法 |
CN214537809U (zh) * | 2021-01-26 | 2021-10-29 | 贵州民族大学 | 一种隧道变形监测装置及监测系统 |
CN115683040A (zh) * | 2022-11-21 | 2023-02-03 | 山东科技大学 | 一种隧道变形监测方法和预警系统 |
CN219200347U (zh) * | 2022-12-21 | 2023-06-16 | 中电投工程研究检测评定中心有限公司 | 矩形隧道变形监测装置 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN116697923A (zh) | 2023-09-05 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN116697923B (zh) | 一种铁路隧道变形全自动监测方法及装置 | |
CN105486243B (zh) | 基于可见光成像技术的桥梁挠度监测系统 | |
JP6773603B2 (ja) | 斜面崩壊早期警報システム | |
CN109556897A (zh) | 一种桥梁工程领域的桥梁施工系统 | |
CN111045021B (zh) | 一种井盖智能监测方法及系统 | |
EP2899705B1 (en) | Laser scan sensor | |
WO2021190004A1 (zh) | 一种基坑施工中人员定位系统及风险评估方法 | |
CN109373928A (zh) | 一种车辆外廓尺寸测量系统 | |
JP2023538474A (ja) | ケーブル切断防止のための統計的画像処理に基づく異常検出 | |
CN111780855A (zh) | 基于光纤径向振源测距振动识别的电缆防外破方法及系统 | |
CN117198032B (zh) | 一种基于雷达传感器的隧道积水预警方法及系统 | |
CN113650649A (zh) | 轨道列车定位方法及系统 | |
CN113235545A (zh) | 建筑工程基坑监测的方法 | |
CN112082519A (zh) | 轨道交通中地面应答器位置校核方法及装置 | |
CN111765958A (zh) | 基于分布式光纤振动径向测距的振动类型识别方法及系统 | |
EP3076138B1 (en) | A meter and method for detection of a meter having been tampered with | |
CN116189389A (zh) | 滑坡监测数据处理方法、系统、计算机及存储介质 | |
US11844973B2 (en) | Remote monitoring of a pipe network by means of sensors | |
CN116112872A (zh) | 一种矿用装备人员预警方法及装置 | |
CN113074694B (zh) | 用于隧道断面变形的自动监测装置 | |
CN111090133B (zh) | 一种雨量雷达数据质量控制方法 | |
CN211453952U (zh) | 一种融合多传感器的建筑物自动化监测预警系统 | |
CN113074651A (zh) | 单路激光测距隧道变形监测系统及方法 | |
CN107356935A (zh) | 一种激光轮轴识别系统及其识别方法 | |
KR102554760B1 (ko) | 교량협착 감지 시스템 및 방법 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |