一种基于声发射信号的三段式锁固型滑坡前兆识别方法技术

本发明专利技术公开了一种基于声发射信号的三段式锁固型滑坡前兆识别方法，包括以下步骤：S1、输入声发射信号x

【技术实现步骤摘要】
一种基于声发射信号的三段式锁固型滑坡前兆识别方法


[0001]本专利技术属于信号处理与分析领域，具体涉及基于声发射信号的三段式锁固型滑坡前兆识别方法。

技术介绍

[0002]岩石在外荷载作用下裂隙不断演化，部分能量以瞬态弹性波的形式释放，这一现象被称为声发射(AE)。声发射分析方法主要有参数和波形分析两种。AE 特征参数主要用于分析AE信号到达时间、持续时间、AE事件率、振铃计数、振幅(A)、AE能量、上升时间(RT)和峰值频率等。参数分析方法只是对波形进行简单的统计分析，无法获取声发射波形携带的岩体内部关键信息；波形分析法可以更全面地反映岩石破坏机制和破裂信息，其研究主要集中在主频(Heet al.2010)和幅频特征(Ji et al.2012)方面。但是，目前对于声发射信号的研究主要集中在对声发射信号整体演化特征的分析。近年来，部分学者对声发射信号进行分类研究。例如，张艳博等(Zhang et al.2019)和王创业等(Wang et al.2020) 根据主频和次主频特征对声发射信号进行分类。刘国华(Liu 2008)和赵静荣 (Zhao 2010)根据其波形特征将声发射信号分成突发型信号和连续型信号。突发型信号是指在时域上可以分离的波形，其波形为脉冲波形。当多个事件同时发生时，其波形在时域上无法分离，变为连续型信号。若将关注点仅局限于AE整体特性，容易丢失潜在的岩石破裂信息。

技术实现思路

[0003]针对现有技术中的上述不足，本专利技术提供一种基于声发射信号的三段式锁固型滑坡前兆识别方法。该方法通过研究声发射信号波形特征，将其分为突发型信号和连续型信号，分别研究其特征参数演化规律，并提取出破裂前兆信息。与传统方法相比，基于声发射信号分类的前兆识别方法能挖掘出潜在的破裂前兆信息，为其预警提供科学依据。
[0004]为了达到上述专利技术目的，本专利技术采用的技术方案为：一种基于声发射信号的三段式锁固型滑坡前兆识别方法，包括以下步骤：
[0005]S1、输入待分析的声发射信号，分别用x
l
(t)表示，其中l＝1,2,
…
,m，x
l
(t) 为第l个待分析的声发射信号，m为待分析的声发射信号的总个数，取l＝1；
[0006]S2、对声发射信号x
l
(t)波形进行包络线拟合，并对其拟合波形进行寻峰，即实现对峰值(幅值：)与峰位(时间：t
i
)的捕捉。计算最大峰值为统计的峰值个数n，其中k为经验参数，k∈(0,1)， i为拟合波形峰的序号，i＝1,2,
…
,I，I为拟合波形峰的总个数；
[0007]S3、若1<n≤N，则执行S4，若n＝＝1，则为突发型信号(执行S6)，否则为连续型信号(执行S6)，其中N为经验参数；
[0008]S4、判断满足的峰之间是否相邻，若是，则执行S5，否则为连续型信号(执行S6)；
[0009]S5、计算满足的相邻峰之间的距离L
j
，j＝1,
…
,n
‑
1，其中L1代表满足条件中的第一个峰与第二个峰之间的距离；L2代表满足条件中的第二个峰与第三个峰之间的距离，依次类推。若则为突发型信号，否则为连续型信号，其中L是通过对波形特征进行统计分析得出的经验值；
[0010]S6、计算l＝l+1，若l>m，即所有待分析声发射信号都已分析，执行S7，否则返回S2；
[0011]S7、根据上述获得的声发射信号分类结果，分别提取两类信号的特征参数(事件率、累计事件数、波形最大幅值和主频)：
[0012]其中，声发射事件率是指每秒释放的声发射信号个数，反映其活跃度和裂纹扩展情况；累计事件数是指当前时刻累计的声发射信号个数，反映其增长趋势。
[0013]波形最大幅值为：
[0014]x
l
(t)
max
＝max[x
l
(t)]ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
[0015]其中t表示时间，x
l
(t)为第l个待分析的声发射信号。
[0016]主频的计算方法如下：
[0017][0018]其中，t表示时间，f表示频率。|X
l
(f)|为信号x
l
(t)的振幅谱，求振幅谱的最大值|X
l
(f
i
)|
max
，其对应的频率f
i
，即为主频。
[0019]S8、分析上述步骤提取的特征参数，识别三段式锁固型滑坡前兆信息：
[0020]①
突发型信号预示着微裂纹的产生，因此可将突发型信号的产生作为破裂前兆信息；
[0021]②
AE信号中，高频对应微裂纹的萌生，低频对应大裂隙的形成。因此高频声发射信号的产生同样也能作为破裂前兆信息；
[0022]③
声发射事件率的突然增加预示着岩体裂纹进行不稳定扩展，可作为破裂前兆信息。
[0023]作为优选，所述步骤S2对信号x
l
(t)波形进行包络线拟合的方法为：对信号 x
l
(t)波形进行寻峰，并利用三次样条插值法，使峰与峰之间用平滑的曲线连接起来；
[0024]作为优选，所述步骤S2计算拟合波形的最大峰值为统计统计的峰值个数n，其中k为通过对声发射数据波形特征进行分析得到的经验参数，k∈(0,1)。根据三段式锁固型模型试验声发射信号特征发现，连续型信号峰值几乎都处于较高水平，而突发型信号虽为脉冲波形，但在最大峰值附近可能会出现一些峰值大于等于的峰，因此取k＝0.5；
[0025]作为优选，所述步骤S3判断若1<n≤N，则执行S4，若n＝1，则为突发型信号(执行S6)，否则为连续型信号(执行S6)，其中N为经验参数。通过对三段式锁固型模型试验声发射信号特征分析发现，突发型信号波形在最大峰值附近，可能会出现一些峰值大于等于的峰，且出现的位置大多为最大峰左右两边各一个，因此选取N＝3。考虑到以上情况，若1<n≤N，该波形可能为突发型信号，需进一步判断。值得注意的是，当只有一个峰
的峰值大于等于即n＝1时，当前波形必定为突发型。当有N以上的峰的峰值大于等于即n>N时，当前波形为连续型；
[0026]作为优选，所述步骤S4判断满足的峰之间是否相邻，若是，则执行S5，否则为连续型信号(执行S6)；由上文可知，突发型信号波形在最大峰值附近，可能会出现一些峰值大于等于的峰，且出现的位置大多为左右两边各一个。当波形满足有多个峰的峰值大于等于时,需要考虑峰之间是否相邻，若相邻，则满足其在最大峰值附近，为突发型信号，否则为连续型信号；
[0027]作为优选，所述步骤S5根据相邻峰之间的距离，判断与L之间的关系，进而确定其波形类型，其中L是通过对波形特征进行本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于声发射信号的三段式锁固型滑坡前兆识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、输入待分析的声发射信号，分别用x
l
(t)表示，其中l＝1，2，...，m，x
l
(t)为第l个待分析的声发射信号，m为待分析的声发射信号的总个数，取l＝1；S2、对声发射信号x
l
(t)波形进行包络线拟合，并对其拟合波形进行寻峰，即实现对峰值(幅值：与峰位(时间：t
i
)的捕捉，计算最大峰值为统计的峰值个数n，其中k为经验参数，k∈(0，1)，i为拟合波形峰的序号，i＝1，2，...，I，I为拟合波形峰的总个数；S3、若1＜n≤N，则执行S4，若n＝＝1，则为突发型信号(执行S6)，否则为连续型信号(执行S6)，其中N为经验参数；S4、判断满足的峰之间是否相邻，若是，则执行S5，否则为连续型信号(执行S6)；S5、计算满足的相邻峰之间的距离L
j
，j＝1，...，n
‑
1，其中L1代表满足条件中的第一个峰与第二个峰之间的距离；L2代表满足条件中的第二个峰与第三个峰之间的距离，依次类推，若则为突发型信号，否则为连续型信号，其中L是通过对波形特征进行统计分析得出的经验值；S6、计算l＝l+1，若l＞m，即所有待分析声发射信号都已分析，执行S7，否则返回S2；S7、根据上述获得的声发射信号分类结果，分别提取两类信号的特征参数(事件率、累计事件数、波形最大幅值和主频)：其中，声发射事件率是指每秒释放的声发射信号个数，反映其活跃度和裂纹扩展情况；累计事件数是指当前时刻累计的声发射信号个数，反映其增长趋势；波形最大幅值为：x
l
(t)
max
＝max[x
l
(t)]
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)其中t表示时间，x
l
(t)为第l个待分析的声发射信号；主频的计算方法如下：其中，t表示时间，f表示频率，|X
l
(f)|为信号x
l
(t)的振幅谱，求振幅谱的最大值|X
l
(f
i
)|
max
，其对应的频率f
i
，即为主频；S8、分析上述步骤提取的特征参数，识别三段式锁固型滑坡前兆信息：
①
突发型信号预示着微裂纹的产生，因此可将突发型信号的产生作为破裂前兆信息；
②
声发射信号中，高频对应微裂纹的萌生，低频对应大裂隙的形成，因此高频声发射信号的产生同样也能作为破裂前兆信息；
③

【专利技术属性】
技术研发人员：陈辉，杨述梅，李蕊，胡英，
申请(专利权)人：成都理工大学，
类型：发明
国别省市：