吳天華，閔 銳，吳恩啟，孫海力

（1.上海理工大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院，上海 200093；2.上海隧道工程股份有限公司機(jī)械制造分公司，上海 200137）

0 引言

近年來(lái)，我國(guó)對(duì)地鐵、隧道等基建項(xiàng)目的投入不斷增大，對(duì)盾構(gòu)機(jī)設(shè)備產(chǎn)生了大量需求［1-3］。然而，盾構(gòu)機(jī)在地下掘進(jìn)過(guò)程中，盾殼承受了土體壓力等載荷，盾尾又是盾殼最薄弱的部分，最容易產(chǎn)生形變，引發(fā)漏漿現(xiàn)象，影響工程施工進(jìn)程［4］。因此運(yùn)用信息手段對(duì)盾尾形變狀況進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

傳統(tǒng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)大多通過(guò)本地設(shè)備檢測(cè)盾構(gòu)機(jī)。例如，Wu 等［5］開發(fā)了盾構(gòu)機(jī)刀盤振動(dòng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，采集施工過(guò)程中刀盤的振動(dòng)信息并進(jìn)行顯示。Lan 等［6］基于渦輪傳感器開發(fā)了一套盾構(gòu)機(jī)檢測(cè)系統(tǒng)，能夠在線監(jiān)測(cè)圓盤切割機(jī)的運(yùn)行參數(shù)。Tang 等［7］結(jié)合氣體檢測(cè)、氣體提取和無(wú)線通信技術(shù)，提出了隧道掘進(jìn)過(guò)程中生物氣體引發(fā)的瓦斯爆炸問(wèn)題的預(yù)防和控制方法。然而，此類監(jiān)測(cè)系統(tǒng)僅供用戶在工程現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行實(shí)地監(jiān)測(cè)，不便于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和轉(zhuǎn)移，靈活性較低。

隨著信息技術(shù)不斷發(fā)展，許多學(xué)者將互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用于盾構(gòu)機(jī)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中。例如，孟祥波等［8］結(jié)合軟硬件設(shè)備實(shí)現(xiàn)了一套基于互聯(lián)網(wǎng)的盾構(gòu)機(jī)遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)。黃惠群等［9］提出基于OPC 接口技術(shù)的監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，通過(guò)匯總不同品牌和類型的盾構(gòu)機(jī)信息，實(shí)現(xiàn)了多臺(tái)盾構(gòu)機(jī)設(shè)備的集群監(jiān)測(cè)。肖敏等［10］采用B/S 架構(gòu)，通過(guò)ASP.NET 技術(shù)實(shí)現(xiàn)了遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)監(jiān)控。趙炯等［11］為了解決B/S 模式負(fù)載、網(wǎng)頁(yè)延遲過(guò)大的問(wèn)題，使用Redis 技術(shù)使系統(tǒng)具有高效的數(shù)據(jù)處理能力。孫振川等［12］通過(guò)建立行業(yè)Hadoop 集群生態(tài)架構(gòu)，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)解決了傳統(tǒng)隧道掘進(jìn)工程信息化平臺(tái)兼容性和擴(kuò)展性較弱的問(wèn)題。然而，此類監(jiān)測(cè)系統(tǒng)大多通過(guò)盾構(gòu)機(jī)設(shè)備接口，利用軟件技術(shù)將設(shè)備數(shù)據(jù)上傳至互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程在線監(jiān)測(cè)，僅局限性于只收集盾構(gòu)機(jī)設(shè)備的本地信息，無(wú)法采集挖掘過(guò)程中的結(jié)構(gòu)性形變數(shù)據(jù)，并且系統(tǒng)框架構(gòu)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、成本較高。

為此，本文以盾構(gòu)機(jī)盾尾變的形變程度為研究對(duì)象，針對(duì)隧道掘進(jìn)工程引起的數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)處理及數(shù)據(jù)可視化等難題，結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際監(jiān)測(cè)狀況，利用多線程設(shè)計(jì)、云服務(wù)器、Python 可視化等技術(shù)［13-15］，基于B/S 模式搭建了一套盾構(gòu)機(jī)盾尾形變遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。經(jīng)過(guò)長(zhǎng)時(shí)期的實(shí)驗(yàn)測(cè)試和工程檢驗(yàn)表明，系統(tǒng)耦合性低、靈活性強(qiáng)、運(yùn)行高效、穩(wěn)定，提供了良好的可視化交互界面，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)監(jiān)測(cè)界面單調(diào)、異地通訊困難的不足，提升了信息傳輸速率。

1 系統(tǒng)框架

盾構(gòu)機(jī)盾尾形變遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)系統(tǒng)根據(jù)實(shí)際工程需求分為數(shù)據(jù)采集模塊、云計(jì)算中心和可視化模塊3 個(gè)子系統(tǒng)，如圖1 所示。具體的，數(shù)據(jù)采集模塊主要由應(yīng)變傳感器、應(yīng)變采集儀和本地PC 機(jī)構(gòu)成。其中，應(yīng)變傳感器用來(lái)測(cè)量盾尾表面各測(cè)點(diǎn)處的應(yīng)變值；應(yīng)變采集儀收集各測(cè)點(diǎn)的測(cè)量數(shù)值，然后通過(guò)光纖將數(shù)據(jù)發(fā)送至工程現(xiàn)場(chǎng)PC 機(jī)；本地PC 機(jī)上自主開發(fā)的TCP 通訊程序能夠?qū)?yīng)變采集數(shù)據(jù)發(fā)送至云計(jì)算中心。云計(jì)算中心負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的濾波去噪、數(shù)值計(jì)算和結(jié)構(gòu)存儲(chǔ)等數(shù)據(jù)處理操作。可視化層中的Web應(yīng)用通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)接口動(dòng)態(tài)獲取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，并可視化實(shí)時(shí)顯示盾尾的形變數(shù)據(jù)，提供歷史查詢、預(yù)警等功能。

Fig.1 System framework圖1 系統(tǒng)框架

2 數(shù)據(jù)通訊與處理

2.1 并發(fā)連接服務(wù)器設(shè)計(jì)

為實(shí)現(xiàn)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)與云計(jì)算中心的實(shí)時(shí)通訊，通過(guò)Socket 網(wǎng)絡(luò)接口建立TCP 連接。TCP 連接具有超時(shí)重傳和有序傳輸?shù)奶攸c(diǎn)，適合穩(wěn)定交互工程數(shù)據(jù)。Socket 在通信機(jī)制中被稱為套接字，由IP 地址和端口號(hào)組成，通過(guò)Sock?et 建立服務(wù)器和客戶端的TCP 網(wǎng)絡(luò)連接，整個(gè)連接過(guò)程被稱為“三次握手”［16］，如圖2 所示。在連接建立后，通過(guò)數(shù)據(jù)采集模塊將現(xiàn)場(chǎng)采集的原始數(shù)據(jù)傳送至云計(jì)算中心。

Fig.2 Socket communication process圖2 Socket通訊流程

由于工程現(xiàn)場(chǎng)通常存在多個(gè)需要同時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)交互的監(jiān)測(cè)點(diǎn)，傳統(tǒng)阻塞式服務(wù)器程序以隊(duì)列方式依次排隊(duì)處理數(shù)據(jù)，效率較低。多線程的并發(fā)服務(wù)器充分利用了系統(tǒng)的計(jì)算、讀寫和網(wǎng)絡(luò)傳輸性能，能夠大幅度提升數(shù)據(jù)吞吐量和處理效率。多線程技術(shù)設(shè)計(jì)并發(fā)式服務(wù)器的具體結(jié)構(gòu)如圖3所示。

Fig.3 Parallel server process structure圖3 并發(fā)式服務(wù)器進(jìn)程結(jié)構(gòu)

由圖3 可見(jiàn)，在主服務(wù)器進(jìn)程綁定套接字后，可為每一個(gè)新申請(qǐng)的連接創(chuàng)建從線程，多個(gè)從線程能夠相對(duì)單獨(dú)地執(zhí)行相同業(yè)務(wù)。并且，由于Python 是一種具有良好兼容性和跨平臺(tái)性的腳本語(yǔ)言，提供了Socket 和Socketserver 兩個(gè)模塊開發(fā)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器。其中，Socket模塊是單線程設(shè)計(jì)，適用于單點(diǎn)連接；Socketserver 模塊則適用于多線程多連接。本文選擇Python 的Socketserver 網(wǎng)絡(luò)模塊結(jié)合Thread?ing 多線程模塊開發(fā)服務(wù)器程序，以提供快速、有效地多線程通信管道。

2.2 數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理

出于對(duì)工程數(shù)據(jù)安全性的考慮，需要對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程進(jìn)行加密。首先，上位機(jī)向服務(wù)器發(fā)送指定的ID 驗(yàn)證信息，服務(wù)器程序在確認(rèn)ID 有效后建立連接。然后，服務(wù)器讀取現(xiàn)場(chǎng)PC 機(jī)傳輸?shù)淖止?jié)流形式的原始數(shù)據(jù)。最后，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理得到盾尾測(cè)點(diǎn)的有效形變數(shù)值，并將其保存至數(shù)據(jù)庫(kù)的相應(yīng)字段中。為了避免頻繁的數(shù)據(jù)交互而造成端口數(shù)據(jù)通道擁堵的情況，在每次循環(huán)結(jié)束前使用time（）函數(shù)設(shè)置30s 的系統(tǒng)延遲。服務(wù)器程序流程如圖4所示。

Fig.4 Server program flow圖4 服務(wù)器程序流程

在實(shí)際測(cè)量過(guò)程中，由于盾尾形變數(shù)據(jù)的時(shí)間跨度較長(zhǎng)，短時(shí)間內(nèi)不顯著。本文在數(shù)據(jù)處理過(guò)程中采用逐段數(shù)據(jù)平均法進(jìn)行預(yù)處理。具體的，取固定時(shí)間段（通常為1min）作為樣本周期，將連續(xù)時(shí)間段內(nèi)的數(shù)據(jù)按小段時(shí)間等分為一組子序列，然而實(shí)際測(cè)量的數(shù)據(jù)樣本通常存在數(shù)值極大的粗差，因此采用中值濾波法對(duì)序列進(jìn)行處理。該方法既縮小了數(shù)據(jù)規(guī)模，又對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了一定程度的濾波，提升了數(shù)據(jù)處理效率。

2.3 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)

由于MySQL 是目前最主流的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)，具有體積小、速度快、成本低等優(yōu)點(diǎn)［17］。系統(tǒng)采用開源型數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL 存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。其中，數(shù)據(jù)采集模塊上傳的原始數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在原始表中，內(nèi)容主要包括測(cè)點(diǎn)編號(hào)、傳感器方位、采集設(shè)備編號(hào)、盾尾應(yīng)變數(shù)據(jù)、記錄時(shí)間等，相關(guān)字段如表1所示。

為滿足系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性要求，Web 會(huì)以較高頻率刷新數(shù)據(jù)，通過(guò)數(shù)據(jù)接口與數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行頻繁交互，若數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)不合理，則會(huì)在一定程度上增加查詢時(shí)間。例如，當(dāng)讀取原始表時(shí)，由于MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)的自身特性，表格冗余信息較多會(huì)降低數(shù)據(jù)的搜索速度。為此，在設(shè)計(jì)查詢表結(jié)構(gòu)時(shí)以固定間隔的時(shí)間戳屬性為表格主鍵，并與計(jì)算處理后得到的n個(gè)測(cè)點(diǎn)的形變數(shù)值組成二級(jí)查詢表（見(jiàn)表2），以提升數(shù)據(jù)查詢效率。

由表2 可知，根據(jù)測(cè)點(diǎn)編號(hào)和時(shí)間戳可確定某一時(shí)刻的盾構(gòu)機(jī)盾尾被監(jiān)測(cè)位置的形變情況，并且每隔一定時(shí)間間隔，Web前端會(huì)更新最新數(shù)據(jù)，達(dá)到實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)目的。

3 可視化界面設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

3.1 Web可視化

系統(tǒng)基于B/S 模式，采用Python 語(yǔ)言的開源框架Dash開發(fā)了Web 系統(tǒng)，Dash 使用Python 語(yǔ)言構(gòu)建了高度自定義的數(shù)據(jù)可視化應(yīng)用程序，融合了Flask、Plotly.js 和React.js技術(shù)。其中，F(xiàn)lask 是基于工具箱Werkzeug 的輕量級(jí)Web應(yīng)用框架［18］；Plotly.js 提供了強(qiáng)大的圖表庫(kù)，適合大規(guī)模數(shù)據(jù)展示；React.js 提供網(wǎng)頁(yè)的UI 設(shè)計(jì)規(guī)范，采用聲明式設(shè)計(jì)，具有靈活、高效的優(yōu)點(diǎn)。

Dash 應(yīng)用流程如圖5所示，具體流程為：

（1）利用Dash 的Layout 組件進(jìn)行網(wǎng)頁(yè)整體布局，DIV、IMG、Table等html標(biāo)簽由React進(jìn)行動(dòng)態(tài)渲染。

Table 1 Original table storage structure表1 原始表存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)

Table 2 Secondary query table structure表2 二級(jí)查詢表結(jié)構(gòu)

Fig.5 Dash application process圖5 Dash應(yīng)用流程

（2）編寫回調(diào)函數(shù)（Callback）對(duì)圖表進(jìn)行個(gè)性化設(shè)置，回調(diào)函數(shù)與html標(biāo)簽通過(guò)關(guān)鍵字ID 進(jìn)行關(guān)聯(lián)。

（3）通過(guò)MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)API 接口獲取各圖、表所需的初始數(shù)據(jù)。

（4）通過(guò)HTTP 請(qǐng)求傳遞JSON 格式的數(shù)據(jù)包至瀏覽器，利用Plotly.js和CSS文件進(jìn)行圖形渲染。

3.2 網(wǎng)頁(yè)部署實(shí)現(xiàn)

網(wǎng)站構(gòu)建完成后，為了使外部網(wǎng)絡(luò)瀏覽到監(jiān)測(cè)界面，需要將Dash 部署到云服務(wù)器上。本文采用Nginx 作為HTTP 代理服務(wù)器，WSGI 協(xié)議作為服務(wù)器網(wǎng)關(guān)接口，Web應(yīng)用程序會(huì)分配視圖函數(shù)一個(gè)URL。當(dāng)用戶通過(guò)瀏覽器訪問(wèn)時(shí)，首先對(duì)該域名進(jìn)行DNS 解析，再將函數(shù)返回值顯示至瀏覽器上，整個(gè)通信過(guò)程基于HTTP 協(xié)議［19］，具體工作原理如圖6所示。

Fig.6 Working principle of HTTP protocol圖6 HTTP協(xié)議工作原理

4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

4.1 數(shù)據(jù)可視化功能

以溫州市甌江口隧道工程為例，在盾構(gòu)機(jī)盾尾處的某一縱向觀測(cè)斷面設(shè)置7 處監(jiān)測(cè)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)采樣，截面近似圓形，7 處測(cè)量點(diǎn)等間隔分布在圓周上。2020 年7 月14日，對(duì)系統(tǒng)監(jiān)測(cè)狀況進(jìn)行測(cè)試，Dash 搭建的盾尾形變可視化主界面如圖7所示。

Fig.7 Overall interface圖7 總體界面

由圖7 可見(jiàn)，系統(tǒng)可直觀顯示監(jiān)測(cè)點(diǎn)的形變量位置信息、形變量實(shí)時(shí)折線圖、形變量直方圖及歷史數(shù)據(jù)表格等實(shí)時(shí)信息和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。其中，頁(yè)面左上角為實(shí)時(shí)形變監(jiān)測(cè)圖，設(shè)置了下拉框便于用戶檢測(cè)7 個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，根據(jù)盾尾20min 內(nèi)的形變數(shù)據(jù)繪制了實(shí)時(shí)波形和三次樣條擬合曲線，以便于用戶直觀觀察盾尾形變值的變化趨勢(shì)；頁(yè)面右上角的互動(dòng)插件可將當(dāng)前時(shí)刻的曲線圖保存到本地，圖中還標(biāo)出了安全預(yù)警線，當(dāng)超過(guò)安全預(yù)警線時(shí)，后臺(tái)程序會(huì)自動(dòng)發(fā)送郵件提醒工作人員及時(shí)進(jìn)行處理；頁(yè)面右側(cè)提供了形變數(shù)據(jù)的直方圖統(tǒng)計(jì)報(bào)告和測(cè)點(diǎn)方位指示器，設(shè)置了滑動(dòng)方式的頁(yè)面交互控件，測(cè)點(diǎn)方位指示器顯示了該測(cè)量點(diǎn)在盾尾截面所處的方位，歷史數(shù)據(jù)查詢功能設(shè)計(jì)為表單形式，在選定日期、時(shí)間后即可在滑動(dòng)表格中查看所有測(cè)點(diǎn)的具體形變數(shù)值。

4.2 網(wǎng)絡(luò)性能

利用Python 的Socket 模塊定義TCP 請(qǐng)求函數(shù)，模擬客戶端向服務(wù)器發(fā)起連接操作，測(cè)試單線程和多線程網(wǎng)絡(luò)模型的性能差異，設(shè)置請(qǐng)求總數(shù)從5～100 次不等，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖8所示。

Fig.8 Comparison of network model optimization圖8 網(wǎng)絡(luò)模型優(yōu)化比較

由圖8 實(shí)驗(yàn)結(jié)果可見(jiàn)，多線程網(wǎng)絡(luò)模型完成100 次連接請(qǐng)求的總耗時(shí)為72ms，相較于單線程網(wǎng)絡(luò)模型約提升了10倍。

4.3 壓力測(cè)試

為檢驗(yàn)網(wǎng)站在短時(shí)間內(nèi)應(yīng)對(duì)大量用戶同時(shí)進(jìn)行訪問(wèn)的并發(fā)性能，使用Web 壓力測(cè)試工具對(duì)網(wǎng)站進(jìn)行壓力測(cè)試，模擬100 個(gè)用戶并發(fā)進(jìn)行訪問(wèn)，在3s 內(nèi)向網(wǎng)站持續(xù)發(fā)送Get請(qǐng)求，測(cè)試結(jié)果如圖9所示。

Fig.9 Response time histogram圖9 響應(yīng)時(shí)間直方圖

由圖9 可見(jiàn)，網(wǎng)站在高負(fù)載下，仍然保持通信穩(wěn)定，信息傳遞的延遲較低，服務(wù)器后臺(tái)平均每秒可處理649 次請(qǐng)求，平均響應(yīng)時(shí)間為150ms。

5 結(jié)語(yǔ)

針對(duì)盾構(gòu)法施工過(guò)程中的實(shí)際需求，提出一種盾構(gòu)機(jī)盾尾形變遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。實(shí)踐結(jié)果表明，該系統(tǒng)不僅實(shí)現(xiàn)了對(duì)盾尾形變數(shù)據(jù)進(jìn)行傳輸、存儲(chǔ)、處理、顯示等功能，還通過(guò)Dash 框架的可視化技術(shù)搭建了Web 平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的可視化交互。

在經(jīng)過(guò)網(wǎng)絡(luò)壓力測(cè)試和實(shí)際工程中的長(zhǎng)期檢驗(yàn)表明，系統(tǒng)通信穩(wěn)定，延遲較低，能夠滿足用戶快速、直觀地了解盾尾形變狀況，滿足了跨地域、跨終端的日常監(jiān)測(cè)需求。

此外，由于本文采用了解耦設(shè)計(jì)，后續(xù)可根據(jù)實(shí)際需求，靈活定制盾尾變形監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的迭代功能，以便于將系統(tǒng)應(yīng)用于數(shù)據(jù)分析、參數(shù)優(yōu)化、故障預(yù)警等方面。