山体滑坡中声发射信号的检测及定位方法研究

发布时间：2017-09-16 01:40

  本文关键词：山体滑坡中声发射信号的检测及定位方法研究

  更多相关文章： 声发射 信号检测 信号降噪 声源定位 滑坡预警

【摘要】：我国地质类型丰富,多种地形相互交叠重合造成我国地质灾害频发,其中滑坡灾害所占比例最高。仅在2015年全国发生的8224起地质灾害中,滑坡灾害就占5616起。滑坡是山体内部各部分受力不均导致应力重分配造成的,应力重分配会伴随弹性波释放应力的过程,这种弹性波就是一种声发射,它蕴含了声发射源(破裂点)的位置、强度等信息。声发射检测技术被用于材料与结构的无损检测中,具有动态、实时检测等优点。利用声发射检测技术来预测滑坡发生的时间和规模已成为滑坡预警研究的一个热点。研究滑坡声发射信号的产生机理与特征,对于滑坡预警以及正确认识滑坡过程具有重要意义。本文的主要研究内容和成果如下:首先,搭建滑坡声发射信号采集平台。系统选用FalconTM系列的4193型精密电容传声器采集滑坡声发射信号;然后采用成熟的Zig Bee无线传输技术实现声发射信号的传输;声发射信号采集节点的主控制器选择带有浮点数运算器的STM32F407。声源定位精度对信号采集节点的位置坐标和节点间的时间同步具有敏感性。为了减小节点位置坐标和时间不同步对声源定位精度的影响,系统采用高精度的GPS模块获取节点位置坐标并同步各节点的时间。其次,分析处理监测节点采集所得的声发射信号。分析滑坡声发射信号源所处的环境及声波的传播路径,发现滑坡声发射信号容易受环境噪声、电子仪器设备噪声的干扰。于是,利用盲源分离中常用的独立分量分析(ICA)从混合了噪声的信号中分离出山体滑坡的声发射信号,得到各个相互独立的声源信号。然后,使用小波分析和经验模态分解(EMD)算法对独立声源信号进行降噪处理。结果发现:选择适合的ICA求解混矩阵的判据,可以从多个节点的监测信号中分离出各独立声源信号和部分的噪声信号;不同小波基函数的小波阈值降噪法重构得到的信号具有全局最佳特性,选取合适的分解层数和消失矩阶次可以得到较好的降噪效果;而经验模态分解中IMF分量的直接阈值和部分重构降噪法,可以获得声发射信号局部最佳特性。最后,通过多个监测节点所得的声发射信号实现声源定位。在分析时差定位、区域定位、质心定位以及BP和RBF智能定位算法基本原理的基础上,对比了这几种定位算法在滑坡声发射源定位应用中的优缺点。在监测节点时间同步、位置坐标与信号传播速度已知的前提下,时差定位法可以获得准确的声源位置坐标;区域定位算法通过信号到达的先后顺序,只能定位出声发射源的大概区域,不能得到准确的位置坐标;质心定位对节点的时间同步的精度要求低,利用各节点测得信号的强度,选取合适的权值可以计算得到较为准确的声源位置坐标;BP和RBF这两种智能定位方法,可以克服时差定位和质心定位的不足,仿真结果表明将声发射信号的到达时间、信号幅值、信号能量、节点位置坐标作为神经网络的输入,能实现声源位置的准确定位。
【关键词】：声发射 信号检测 信号降噪 声源定位 滑坡预警
【学位授予单位】：成都理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：P642.22
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-14
• 1.1 选题依据与意义10-11
• 1.1.1 选题的依据10
• 1.1.2 选题的意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-12
• 1.3 主要研究内容12-13
• 1.4 本文章节结构13-14
• 第2章 山体滑坡中声发射信号采集14-21
• 2.1 山体滑坡声发射信号特征分析14-15
• 2.2 山体滑坡声发射信号采集节点设计15-17
• 2.2.1 声发射信号采集15-16
• 2.2.2 声发射信号存储16-17
• 2.3 山体滑坡声发射信号采集系统设计17-20
• 2.3.1 采集节点定位和时间同步18
• 2.3.2 采集节点组网18-20
• 2.4 本章小结20-21
• 第3章 声发射信号的分析与处理21-34
• 3.1 声发射信号噪声分析21-23
• 3.2 声发射信号的ICA分析23-26
• 3.2.1 独立分量分析理论23-24
• 3.2.2 声发射信号的独立分量分离24-26
• 3.3 声发射信号的小波分析26-30
• 3.3.1 小波变换理论26-27
• 3.3.2 基于小波变换的降噪方法27-28
• 3.3.3 声发射信号的小波阈值降噪法28-30
• 3.4 声发射信号的EMD分析30-33
• 3.4.1 经验模态分解理论30-32
• 3.4.2 声发射信号的经验模态分解降噪32-33
• 3.5 本章小结33-34
• 第4章 山体滑坡声发射信号源定位34-47
• 4.1 声发射源的时差定位34-38
• 4.1.1 二维时差定位模型35-36
• 4.1.2 三维时差定位模型36-37
• 4.1.3 基于LSE的TDOA定位算法37-38
• 4.2 声发射源的质心定位38-40
• 4.3 声发射源的区域定位40-41
• 4.4 声发射源的智能定位41-46
• 4.4.1 误差反向传播定位算法41-44
• 4.4.2 径向基函数神经网络定位算法44-46
• 4.5 本章小结46-47
• 第5章 山体滑坡信号处理与定位算法测试47-57
• 5.1 信号处理算法测试47-55
• 5.1.1 ICA信号分离处理47-48
• 5.1.2 小波降噪48-52
• 5.1.3 EMD降噪52-55
• 5.2 声源定位效果测试55-56
• 5.3 本章小结56-57
• 结论57-59
• 致谢59-60
• 参考文献60-62
• 攻读学位期间取得学术成果62

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本文编号：860169