本文關(guān)鍵詞：山體滑坡中聲發(fā)射信號(hào)的檢測及定位方法研究

  更多相關(guān)文章： 聲發(fā)射 信號(hào)檢測 信號(hào)降噪 聲源定位 滑坡預(yù)警

【摘要】：我國地質(zhì)類型豐富,多種地形相互交疊重合造成我國地質(zhì)災(zāi)害頻發(fā),其中滑坡災(zāi)害所占比例最高。僅在2015年全國發(fā)生的8224起地質(zhì)災(zāi)害中,滑坡災(zāi)害就占5616起�；率巧襟w內(nèi)部各部分受力不均導(dǎo)致應(yīng)力重分配造成的,應(yīng)力重分配會(huì)伴隨彈性波釋放應(yīng)力的過程,這種彈性波就是一種聲發(fā)射,它蘊(yùn)含了聲發(fā)射源(破裂點(diǎn))的位置、強(qiáng)度等信息。聲發(fā)射檢測技術(shù)被用于材料與結(jié)構(gòu)的無損檢測中,具有動(dòng)態(tài)、實(shí)時(shí)檢測等優(yōu)點(diǎn)。利用聲發(fā)射檢測技術(shù)來預(yù)測滑坡發(fā)生的時(shí)間和規(guī)模已成為滑坡預(yù)警研究的一個(gè)熱點(diǎn)。研究滑坡聲發(fā)射信號(hào)的產(chǎn)生機(jī)理與特征,對(duì)于滑坡預(yù)警以及正確認(rèn)識(shí)滑坡過程具有重要意義。本文的主要研究內(nèi)容和成果如下:首先,搭建滑坡聲發(fā)射信號(hào)采集平臺(tái)。系統(tǒng)選用FalconTM系列的4193型精密電容傳聲器采集滑坡聲發(fā)射信號(hào);然后采用成熟的Zig Bee無線傳輸技術(shù)實(shí)現(xiàn)聲發(fā)射信號(hào)的傳輸;聲發(fā)射信號(hào)采集節(jié)點(diǎn)的主控制器選擇帶有浮點(diǎn)數(shù)運(yùn)算器的STM32F407。聲源定位精度對(duì)信號(hào)采集節(jié)點(diǎn)的位置坐標(biāo)和節(jié)點(diǎn)間的時(shí)間同步具有敏感性。為了減小節(jié)點(diǎn)位置坐標(biāo)和時(shí)間不同步對(duì)聲源定位精度的影響,系統(tǒng)采用高精度的GPS模塊獲取節(jié)點(diǎn)位置坐標(biāo)并同步各節(jié)點(diǎn)的時(shí)間。其次,分析處理監(jiān)測節(jié)點(diǎn)采集所得的聲發(fā)射信號(hào)。分析滑坡聲發(fā)射信號(hào)源所處的環(huán)境及聲波的傳播路徑,發(fā)現(xiàn)滑坡聲發(fā)射信號(hào)容易受環(huán)境噪聲、電子儀器設(shè)備噪聲的干擾。于是,利用盲源分離中常用的獨(dú)立分量分析(ICA)從混合了噪聲的信號(hào)中分離出山體滑坡的聲發(fā)射信號(hào),得到各個(gè)相互獨(dú)立的聲源信號(hào)。然后,使用小波分析和經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)算法對(duì)獨(dú)立聲源信號(hào)進(jìn)行降噪處理。結(jié)果發(fā)現(xiàn):選擇適合的ICA求解混矩陣的判據(jù),可以從多個(gè)節(jié)點(diǎn)的監(jiān)測信號(hào)中分離出各獨(dú)立聲源信號(hào)和部分的噪聲信號(hào);不同小波基函數(shù)的小波閾值降噪法重構(gòu)得到的信號(hào)具有全局最佳特性,選取合適的分解層數(shù)和消失矩階次可以得到較好的降噪效果;而經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解中IMF分量的直接閾值和部分重構(gòu)降噪法,可以獲得聲發(fā)射信號(hào)局部最佳特性。最后,通過多個(gè)監(jiān)測節(jié)點(diǎn)所得的聲發(fā)射信號(hào)實(shí)現(xiàn)聲源定位。在分析時(shí)差定位、區(qū)域定位、質(zhì)心定位以及BP和RBF智能定位算法基本原理的基礎(chǔ)上,對(duì)比了這幾種定位算法在滑坡聲發(fā)射源定位應(yīng)用中的優(yōu)缺點(diǎn)。在監(jiān)測節(jié)點(diǎn)時(shí)間同步、位置坐標(biāo)與信號(hào)傳播速度已知的前提下,時(shí)差定位法可以獲得準(zhǔn)確的聲源位置坐標(biāo);區(qū)域定位算法通過信號(hào)到達(dá)的先后順序,只能定位出聲發(fā)射源的大概區(qū)域,不能得到準(zhǔn)確的位置坐標(biāo);質(zhì)心定位對(duì)節(jié)點(diǎn)的時(shí)間同步的精度要求低,利用各節(jié)點(diǎn)測得信號(hào)的強(qiáng)度,選取合適的權(quán)值可以計(jì)算得到較為準(zhǔn)確的聲源位置坐標(biāo);BP和RBF這兩種智能定位方法,可以克服時(shí)差定位和質(zhì)心定位的不足,仿真結(jié)果表明將聲發(fā)射信號(hào)的到達(dá)時(shí)間、信號(hào)幅值、信號(hào)能量、節(jié)點(diǎn)位置坐標(biāo)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,能實(shí)現(xiàn)聲源位置的準(zhǔn)確定位。
【關(guān)鍵詞】：聲發(fā)射 信號(hào)檢測 信號(hào)降噪 聲源定位 滑坡預(yù)警
【學(xué)位授予單位】：成都理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：P642.22
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-14
• 1.1 選題依據(jù)與意義10-11
• 1.1.1 選題的依據(jù)10
• 1.1.2 選題的意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 主要研究內(nèi)容12-13
• 1.4 本文章節(jié)結(jié)構(gòu)13-14
• 第2章 山體滑坡中聲發(fā)射信號(hào)采集14-21
• 2.1 山體滑坡聲發(fā)射信號(hào)特征分析14-15
• 2.2 山體滑坡聲發(fā)射信號(hào)采集節(jié)點(diǎn)設(shè)計(jì)15-17
• 2.2.1 聲發(fā)射信號(hào)采集15-16
• 2.2.2 聲發(fā)射信號(hào)存儲(chǔ)16-17
• 2.3 山體滑坡聲發(fā)射信號(hào)采集系統(tǒng)設(shè)計(jì)17-20
• 2.3.1 采集節(jié)點(diǎn)定位和時(shí)間同步18
• 2.3.2 采集節(jié)點(diǎn)組網(wǎng)18-20
• 2.4 本章小結(jié)20-21
• 第3章 聲發(fā)射信號(hào)的分析與處理21-34
• 3.1 聲發(fā)射信號(hào)噪聲分析21-23
• 3.2 聲發(fā)射信號(hào)的ICA分析23-26
• 3.2.1 獨(dú)立分量分析理論23-24
• 3.2.2 聲發(fā)射信號(hào)的獨(dú)立分量分離24-26
• 3.3 聲發(fā)射信號(hào)的小波分析26-30
• 3.3.1 小波變換理論26-27
• 3.3.2 基于小波變換的降噪方法27-28
• 3.3.3 聲發(fā)射信號(hào)的小波閾值降噪法28-30
• 3.4 聲發(fā)射信號(hào)的EMD分析30-33
• 3.4.1 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解理論30-32
• 3.4.2 聲發(fā)射信號(hào)的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解降噪32-33
• 3.5 本章小結(jié)33-34
• 第4章 山體滑坡聲發(fā)射信號(hào)源定位34-47
• 4.1 聲發(fā)射源的時(shí)差定位34-38
• 4.1.1 二維時(shí)差定位模型35-36
• 4.1.2 三維時(shí)差定位模型36-37
• 4.1.3 基于LSE的TDOA定位算法37-38
• 4.2 聲發(fā)射源的質(zhì)心定位38-40
• 4.3 聲發(fā)射源的區(qū)域定位40-41
• 4.4 聲發(fā)射源的智能定位41-46
• 4.4.1 誤差反向傳播定位算法41-44
• 4.4.2 徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定位算法44-46
• 4.5 本章小結(jié)46-47
• 第5章 山體滑坡信號(hào)處理與定位算法測試47-57
• 5.1 信號(hào)處理算法測試47-55
• 5.1.1 ICA信號(hào)分離處理47-48
• 5.1.2 小波降噪48-52
• 5.1.3 EMD降噪52-55
• 5.2 聲源定位效果測試55-56
• 5.3 本章小結(jié)56-57
• 結(jié)論57-59
• 致謝59-60
• 參考文獻(xiàn)60-62
• 攻讀學(xué)位期間取得學(xué)術(shù)成果62

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