一种用于检测锚杆脱粘的系统技术方案

本发明专利技术公开了用于检测锚杆脱粘的系统，包括加速度传感器、信号采集设备和分析处理模块，所述加速度传感器用于采集锚杆被激励后的振动加速度信号，振动加速度信号经由所述信号采集设备输入到分析处理模块；所述分析处理模块采用解析模式分解方法得到振动加速度信号的一阶加速度分量，对其积分得到一阶位移分量；分析处理模块对一阶位移分量作希尔伯特变换，获得锚杆的频率‑振幅曲线；根据频率‑振幅曲线判断其非线性振动程度；根据非线性振动程度，进行脱粘识别。本发明专利技术基于对锚杆杆体与胶结体界面以及锚杆胶结体与岩土体界面的无损检测，对锚杆的锚固状态做出评价，它对于安全生产以及保障工程结构安全都具有十分重要的意义。

【技术实现步骤摘要】
一种用于检测锚杆脱粘的系统
本专利技术涉及锚杆锚固状态检测领域，具体涉及一种用于检测锚杆脱粘的系统。
技术介绍
近年来，随着工程建设的大规模开展，锚杆技术得到了广泛的应用。锚杆虽然性能优良，但由于在服役过程中处于复杂的受力环境，通常需要对锚杆进行状态监测，以便及时发现出现的损伤(比如锚固脱粘)，保证结构的安全稳定。锚杆锚固质量的无损检测技术已成为国内外学者的热门研究课题，但目前的锚杆检测方法仍有各种局限和不足，亟待理论研究的进展和检测方法的改进。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的是提供一种用于检测锚杆脱粘的系统。本专利技术的目的是通过以下技术方案来实现的，一种用于检测锚杆脱粘的系统，包括加速度传感器、信号采集设备和分析处理模块，所述加速度传感器用于采集锚杆被激励后的振动加速度信号，振动加速度信号经由所述信号采集设备输入到分析处理模块；所述分析处理模块采用解析模式分解(AMD)得到振动加速度信号的一阶加速度分量，对其积分得到一阶位移分量；分析处理模块对一阶位移分量作希尔伯特变换，获得锚杆的频率-振幅曲线；根据频率-振幅曲线判断其非线性振动程度；根据非线性振动程度，进行脱粘识别。进一步，采用力锤激励锚杆，振动时需要敲击锚杆的端头。进一步，所述力锤锤头上包裹有橡胶皮层。进一步，对位移信号采用镜像法进行处理，然后再进行希尔伯特变换。有益技术效果：本专利技术基于对锚杆杆体与胶结体界面以及锚杆胶结体与岩土体界面的无损检测，对锚杆的锚固状态做出评价，它对于安全生产以及保障工程结构安全都具有十分重要的意义。附图说明为了使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本专利技术作进一步的详细描述，其中：图1为本专利技术的流程图；图2为信号x1振幅-时间图；图3为信号x1功率谱；图4为信号x2振幅-时间图；图5为信号x2功率谱；图6为混合后y1位移时间图；图7为混合后y1功率谱；图8为混合后y2位移时间图；图9为混合后y2功率谱；图10为AMD分解后一阶信号振幅-时间图；图11为AMD分解后一阶信号功率谱；图12为AMD分解后二阶信号振幅-时间图；图13为AMD分解后二阶信号功率谱；图14为加速度信号SJ1-A-20；图15为加速度信号SJ1-A-20的功率谱；图16为信号一阶加速度分量；图17为信号一阶加速度分量的功率谱；图18为信号一阶速度分量；图19为信号一阶位移分量；图20为振幅时程图；图21为瞬时频率时程图；图22为信号SJ1-A-20振幅-频率曲线；图23为信号SJ1-A-20振幅-频率归一化曲线。具体实施方式以下将结合附图，对本专利技术的优选实施例进行详细的描述；应当理解，优选实施例仅为了说明本专利技术，而不是为了限制本专利技术的保护范围。非线性振动特性是指构件或结构在自由振动过程中自身瞬时频率不断变化的性质。锚杆通过杆体与锚固胶结体接触面和锚固胶结体与岩土体接触面两个界面传递锚固力。当界面粘结良好时，锚杆在振动过程中，锚杆杆体与锚固体以及锚固体与岩土体不产生相对位移，两个接触界面上均不会产生摩擦。当界面发生脱粘时，锚杆在振动过程中，脱粘处接触面上会发生相对位移产生摩擦，摩擦会导致能量的损耗，产生非线性振动。当界面出现脱空时，脱空部位没有接触产生，界面摩擦消失。摩擦是导致非线性振动的原因。当界面脱粘时，由于界面上摩擦的存在，在一次自由振动过程中，振幅越大，锚杆的频率就越低。在界面粘结良好的情况下，振动过程中界面摩擦较弱，非线性振动特性相应较弱。当脱粘面积不同时，脱粘面积较大的锚杆摩擦面积大，脱粘面积小的锚杆摩擦面较小，所以脱粘面积大的锚杆非线性振动特性比脱粘小的锚杆更加明显。解析模式分解(AMD)是由Chan和Wang提出的一种基于希尔伯特变换的信号分解方法。通过设置确定的截断频率，解析模式分解能够方便地将信号中各频带内的成分分离开来。解析模式分解方法的本质是利用希尔伯特变换把每一个具有特定频率成分的信号解析地分解出来。对于具有多个密集频率信号分量的复杂信号，AMD通过构造一对具有相同特定频率的正交函数，利用这对正交函数与原复杂信号的乘积的希尔伯特变换，把任意频率小于正交函数频率的信号解析地分解出来。基于希尔伯特变换的解析模式分解理论的表述如下：对于任意由n个信号分量组成的原信号x(t)如果它每一个分量的时变频率ω1(t),ω2(t),...,ωn(t)满足：|ω1(t)|＜ωb1(t)，ωb1(t)＜|ω2(t)|＜ωb2(t)...ωb(n-2)(t)＜|ωn-1(t)|＜ωb(n-1)(t)，ωb(n-1)(t)＜|ωn(t)|。其中，ωbi(t)∈(ωi(t),ωi+1(t))(i＝1,2,...,n-1)为选取的截止频率。那么它的每一个信号分量可以解析地给出。si(t)＝sin[ωbi(t)]H{x(t)cos[ωbi(t)]}-cos[ωbi(t)]H{x(t)sin[ωbi(t)]}(i＝1,2,…n-1)(3)式中，H[.]表示希尔伯特变换运算。对于具有时变频率的非平稳信号，解析模式分解定理式x(t)＝ξ(t)z(t)可拓展为：si(t)＝sin[θbi(t)]H{x(t)cos[θbi(t)]}-cos[θbi(t)]H{x(t)sin[θbi(t)]},(i＝1,2,...,n-1)(4)式中为截止频率的积分，即相位角。原信号可以表示为2个信号之和：和表示s1(t)和的傅里叶变换，并分别在|ω|＞ωb和|ω|＜ωb为0。ωb代表任意的正数，称为截止频率。根据Parseval理论和附录A中证得结论，可得：因此，s1(t)和在(-∞，+∞)是实函数。令sc(t)＝cos(ωbt)，ss(t)＝sin(ωbt)。则sk(t)c(t)，(k＝c，s)的希尔伯特变换可表示为：因为s1(t)和的希尔伯特变换只有在ω＝ωb时非零，根据Bedrosian理论，式8可化为：将k＝c，s带入式8，并解方程组，可得：sc(t)和ss(t)的希尔伯特变换可表示为：H[sc(t)]＝sin(ωbt)与H[ss(t)]＝-cos(ωbt)(12)则有，ss(t)H[sc(t)]-sc(t)H[ss(t)]＝1(13)公式6、7可化为：s1(t)＝sin(ωbt)H[x(t)cos(ωbt)]-cos(ωbt)H[x(t)sin(ωbt)](14)故信号和s1(t)的希尔伯特变换由式(1)得：由附录A中结论，可以得到公式(14)中s1(t)的傅里叶变换，在ω＜ωb时等于在ω＞ωb时为0。同样的公式(16)中的傅里叶变换，在ω＞ωb时等于在ω＜ωb时为0。公式3是在截止频率取ωbi(i＝1,2,...,n-1)时，公式(12)的应用。信号分解：令截止频率ωb＝ωb1,ωb2,...,ωb(n-1)，则原信号可被分解为：公式(2)则可表示为：其中，si(t)(i＝1,2,...,n-1)和可通过令公式(14)、(16)中ωb＝ωbi和ωb＝ωb(n-1)得到。这个处理过程被称为原信号的分解过程。数值积分：对于边续的加速度曲线a(t)，对其进行两次积分可得位移曲线s(t)，即∫a(t)dt＝v(t)，∫v(t)dt＝s(t)(20)。实际测得的加速度信号，是离散的时间序列，无法直接积分。在此利用积分原理，将测得的t时刻前的n个离散加本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于检测锚杆脱粘的系统，其特征在于：包括加速度传感器、信号采集设备和分析处理模块，所述加速度传感器用于采集锚杆被激励后的振动加速度信号，振动加速度信号经由所述信号采集设备输入到分析处理模块；所述分析处理模块采用解析模式分解方法得到振动加速度信号的一阶加速度分量，对其积分得到一阶位移分量；分析处理模块对一阶位移分量作希尔伯特变换，获得锚杆的频率‑振幅曲线；根据频率‑振幅曲线判断其非线性振动程度；根据非线性振动程度，进行脱粘识别。

【技术特征摘要】
1.一种用于检测锚杆脱粘的系统，其特征在于：包括加速度传感器、信号采集设备和分析处理模块，所述加速度传感器用于采集锚杆被激励后的振动加速度信号，振动加速度信号经由所述信号采集设备输入到分析处理模块；所述分析处理模块采用解析模式分解方法得到振动加速度信号的一阶加速度分量，对其积分得到一阶位移分量；分析处理模块对一阶位移分量作希尔伯特变换，获得锚杆的频率-振幅曲线；根据频率-振幅...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹永红，曹晖，华建民，刘贤静，
申请(专利权)人：重庆大学，
类型：发明
国别省市：重庆,50