[发明专利]具有现地自校准功能的智能测斜方法

权利要求书

1.具有现地自校准功能的智能测斜方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一，根据被监测对象可能变形场设置好校准采样空间点坐标群和各个测斜单元的倾斜方位

在被监测部位安装智能测斜装置，智能测斜装置包括地面采集控制通讯电源设备和安装在地下的若干首尾相连的测斜单元，测斜单元之间通过中空柔性结构连接；每个测斜单元包括设置在测斜单元上下两端的X方向高精度定量顶出装置、Y方向高精度定量顶出装置、在两顶出装置之间的不锈钢管、以及不锈钢管内的倾斜及方位传感器；高精度定量顶出装置包括不锈钢筒体，以及设置在筒体内的高精度步进电机、精密丝杆，其中高精度步进电机旋转轴与精密丝杆连接，精密丝杆远端与顶出帽紧密连接，在电机驱动下，实现精密丝杆相对测斜单元端部X或Y方向水平伸缩运动，从而使得测斜单元按设定的角度和方位倾斜；

步骤二，控制X、Y电机启动使得测斜单元方位与坐标与预先设置测点群坐标逐一对应；

步骤三，记录每一个校准点对应的测斜单元传感器读数以及影响因素实测数据；

步骤四，建立离线校准模型，将预先设置的各点坐标对应的X、Y位移作为模型输出，不锈钢管内的倾斜及方位传感器读数和附近相关渗压、土壤含水率、温度等影响因素实测数据作为模型输入，训练神经网络模型如下：

D＝[X,Y]＝F(E,T,M,P,t,ξ)，

式中D为测斜装置神经网络模型的输出，训练时根据预先设置的顶出装置逐点的顶出距离，对应的各个测斜单元测点的X、Y方向的位移值，X、Y的维数由测斜装置的测斜单元的数量确定；T为土壤温度测值；M为表层墒情监测仪器实测的土壤湿度；P为测斜装置对应的不同深度的渗压值；t为时间；E为倾斜及方位传感器读数；ξ为神经网路训练后得到的参数向量，E,T,M,P和t为对应的实测数据作为模型输入；

步骤五，检验离线校准模型的收敛情况和泛化能力，满足要求后将训练或更新参数好的模型保存后供正常监测岩土体变形时应用；

步骤六，控制电机恢复到校准前状态；

步骤七，在线测量

正常运行在线测量时，将对应的传感器读数和影响因素实测数据输入已经训练好的神经网络模型，获得输出测值即为需要的被监测对象的倾斜变形值。

2.根据权利要求1所述的具有现地自校准功能的智能测斜方法，其特征在于，所述地面采集控制通讯电源设备包括嵌入式计算机、远程通讯及电源装置，所述计算机用于计算、存储、控制。

3.根据权利要求1所述的具有现地自校准功能的智能测斜方法，其特征在于，所述倾斜及方位传感器至少包括静态高精度三轴加速度计和电子罗盘。

4.根据权利要求1所述的具有现地自校准功能的智能测斜方法，其特征在于，所述顶出帽内部嵌入轴承，轴承和精密丝杆同轴。

5.根据权利要求1所述的具有现地自校准功能的智能测斜方法，其特征在于，所述精密丝杆远端锚固入岩土体。