堆石坝具有施工容易、充分利用施工堆石料进行就地取材,对坝基的适应性好、抗震性能较好等优点。随着社会经济的发展以及水电技术的加快,我国西南部正在建设一批超过300m高的堆石坝（大型堆石坝）,高坝大库的安全直接影响下游人民群众的人身财产安全,因此,高坝大库的变形监测至关重要。但是,大型堆石坝监测技术发展较慢,尤其是堆石坝内部变形监测技术落后,传统的内部变形监测技术已经无法满足大型堆石坝变形的需求,对于300m级的大型堆石坝传统监测技术已难以适应。本文以大型堆石坝内部变形监测为研究核心,具体研究堆石坝的堆石体和心墙变形监测数据采集和分析。通过学科交叉去解决传统监测面临的工程难题,提升大型堆石坝内部变形监测技术水平,结合实际工程对本文中的新技术和方法进行应用。主要研究工作如下:1、提出基于管道机器人的堆石体变形监测方法。针对大型堆石坝堆石体变形传统监测手段的定点式、测量周期长、管道堵塞、使用寿命短等不足,本文首次提出了预先在堆石体内部埋设柔性管道,再配合机器人测量系统来监测内部变形的新思路,得到了堆石体内部变形的三维曲线。详细介绍管道机器人的测量原理、测量系统、水平和垂直位移推算方法。对理论精度进行估计,在实验室进行了实验,实验结果表明:相对测量精度为测量管道长度的10-5。在两河口和夹岩工程中进行了应用,和传统方法测量结果进行了对比分析,分析结果表明,管道机器人与传统监测方法差值在1.8mm以内,进一步证明了管道机器人新方法在大型堆石坝的堆石体变形监测中的可行性。2、提出基于阵列式机器人的心墙变形监测方法。管道机器人用于堆石坝的堆石体变形监测,采用横向埋设管路的方式。对于心墙部位竖直埋设不便利的难题,本文提出一种基于阵列式机器人的心墙变形监测方法。详细介绍了阵列式机器人的测量原理、测量系统、累计位移量推算方法。对理论精度进行了估计,结合具体实验数据,与传统监测手段精度相比,新方法能提升约54%的观测精度。结合两河口心墙的实际测量成果,分析堆石坝心墙的沉降变化,揭示了大型堆石坝高心墙沿坝轴线不均匀沉降的变形规律。3、提出大型堆石坝的变形监测数据分析模型。在管道机器人、阵列式机器人采集数据的基础上,基于机器学习提出大型堆石坝的变形监测数据分析模型,该模型相比较传统多元线性回归而言,具有建模稳定、成果可靠、泛化能力强等特点。详细介绍模型的建模原理、异常值判断、多重共线性诊断、数据预测等方法,结合实验数据对施工期和蓄水期的数据分析模型进行建立,实验结果表明:施工期大坝位移的主要影响因子为大坝填筑高程和施工时间,蓄水期大坝位移的主要影响因子为上游库水位和蓄水时间。在两河口和糯扎渡工程中进行了应用,揭示大型堆石坝的施工期和蓄水期的变形规律,构建了大型堆石坝变形监控模型技术体系。