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CN110568073B - 一种在噪声环境中拾取击打信号的方法 - Google Patents

一种在噪声环境中拾取击打信号的方法 Download PDF

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CN110568073B CN201910871148.5A CN201910871148A CN110568073B CN 110568073 B CN110568073 B CN 110568073B CN 201910871148 A CN201910871148 A CN 201910871148A CN 110568073 B CN110568073 B CN 110568073B
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Abstract

本发明公开了一种在噪声环境中拾取击打信号的方法，该方法包括：步骤S1：通过敲击方式采集隧道衬砌的声频信号，记作为采样信号；步骤S2：根据步骤S1获得的采样信号，通过短时傅里叶变化分析法，从采样信号中提取并分离开敲击信号和噪声信号，从而抽取出激振信号，其中，敲击信号位置前的信号为噪声信号；步骤S3：对步骤S2提取的激振信号、噪声信号均进行海明窗滤波并FFT频谱分析，将有效信号区间频谱减去噪声信号频谱，获得真实的激振信号频谱；同时，分析真实激振信号频谱的卓越周期、重心周期，进行敲击检测缺陷分析。本发明方法能够有效的滤除噪声，能够实现在环境噪声下进行敲击检测，极大提高了敲击检测的精度及其适用性。

Description

一种在噪声环境中拾取击打信号的方法
技术领域
本发明涉及无损检测方法技术领域，尤其涉及一种在噪声环境中拾取击打信号的方法。
背景技术
在工程检测领域，打声法是一种简单有效的方法。使用激振锤敲击测试结构表面来产生振动信号，通过人听声辨别或者使用拾音装置拾取该信号后分析辨别结构有无脱空缺陷。尤其是在铁路隧道衬砌检测领域，应用更为广泛，国家铁路局发布的《铁路隧道工程施工质量验收标准》TB 10417 2018规范中，明确指出铁路虽大衬砌质量验收中采用敲击(打声法)的检测技术来进行检测验收。
在实际工程应用中，往往采取工人敲击人耳听取声音的办法来进行辨别，人耳听声受主观影响较大，精确度同个人经验相关，且无法对现场敲击的信号进行保存回溯，存在较大的可操作性。
因此在此基础上发展出了一种采用专业的拾音装置来对敲击信号接收的并分析的方法，从而客观的对敲击信号进行判读，能有效提升检测精度，但采用拾音装置进行接收信号时，无可避免的会接收到很多的噪声信号，尤其是在施工现场，例如在建隧道中，通风系统和车辆人声等噪声等情况下，噪声影响会更大，使得在接收的信号中很难提取出有效的信号。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是在实际工程中，噪声信号是十分复杂的，如在建隧道中，就包含有通风机噪声、车辆噪声、施工噪声、人声噪声等多种形式噪声。因此，现场拾取的声频信号如不经过去噪处理是无法找到实际敲击产生的有效信号的，而现有的在噪声环境中拾取击打信号方法效率低，不能有效地提取滤除噪声信号。
本发明提供了解决上述问题的一种在噪声环境中拾取击打信号的方法，研究设计了一种信号去噪方式，在不同环境噪声中均可以有效的滤除噪声信号。
本发明通过下述技术方案实现：
一种在噪声环境中拾取击打信号的方法，该方法包括如下步骤：
步骤S1：通过敲击方式采集隧道衬砌的声频信号，记作为采样信号；
步骤S2：根据步骤S1获得的采样信号，通过短时傅里叶变化分析法，从采样信号中提取并分离开敲击信号和噪声信号，从而抽取出激振信号，其中，敲击信号位置前的信号为噪声信号；
步骤S3：对步骤S2提取的激振信号、噪声信号均进行海明窗滤波并FFT频谱分析，将有效信号区间频谱减去噪声信号频谱，获得真实的激振信号频谱；同时，分析真实激振信号频谱的卓越周期、重心周期，进行敲击检测缺陷分析。
工作原理是：对于隧道衬砌敲击拾取的声频信号，噪声频率同敲击信号的频率是有较大差别的，针对实际施工现场噪声情况，本发明提出一种在噪声环境中拾取击打信号的方法，它为一种基于短时傅里叶变换STFT法的敲击信号去噪方法，通过短时傅里叶变化分析(短时FFT，FFT就是把波形(即时域信号)变换到频域)，将声频信号分为多个短区间，对每个区间的声频信号进行海明窗滤波并且FFT频谱变换，提取其频谱值，然后将各区间频谱值进行对比，频谱突变位置即为敲击信号起点位置，从而抽出激振信号；对抽取的有效激振信号进行频谱分析，同时将有效信号起点前的信号认定为噪声信号进行频谱分析；频谱分析后，将有效信号区间频谱减去噪声信号频谱，所得到的频谱值即为真实的激振信号频谱。并通过分析真实激振信号频谱的卓越周期、重心周期，进行敲击检测缺陷分析。本发明方法能够快速准确的对声频信号进行去噪，从而提取处有效的激振信号；能够实现在环境噪声下进行敲击检测，极大提高了敲击检测的精度及其适用性。
进一步地，所述步骤S2中通过短时傅里叶变化分析法，从采样信号中抽取并分离开敲击信号和噪声信号，其中，提取敲击信号具体包括如下步骤：
S21：通过短时傅里叶变化分析法STFT，将采样信号分为多个短区间，对每个区间的信号进行海明窗滤波并且FFT频谱变换，提取其频谱值；
S22：将各区间频谱值进行对比分析，频谱突变位置作为敲击信号起点位置，从而抽出激振信号；具体地：
S221：对步骤S21提取的各短时域FFT的频谱计算其重心周期、卓越周期及最大幅值；
S222：对各区间段的最大幅值求其平均值和标准偏差，以及对平均值和标准偏差求和；
S223：各区间段中最大幅值超过其和的部分中，重心周期变化最大的作为敲击信号；
S224：通过在测试波形中找出敲击信号起点，提取出一组敲击信号，其中，一组敲击信号为1024个采样点。
进一步地，所述短时傅里叶变化分析法包括如下步骤：
1)设总的采样信号个数为NT；
2)计算采样数据的Gibor权函数ω(j)并保存到数组，j取0～255，ω(j)公式如下：
Figure BDA0002202854730000021
其中，m取127，a取1024；
3)在测试数据区间中，从0～NT-256，每间隔64个数据，取出一组数据xi(j)，一组为256个，j取0～255，来进行短时域FFT频谱分析；
4)将xi(j)进行Gibor变换：
yi(j)＝xi(j)ω(j)
5)将yi进行FFT频谱变换，并计算其重心频率fci，fci为重心周期Tci的倒数；
6)计算各区间段FFT频谱的最大幅值Ai及卓越频率fdi。
进一步地，所述步骤S222至步骤S224的步骤流程具体包括：
1)对各区间段的最大幅值Ai求其均值
Figure BDA0002202854730000031
和标准偏差σA，并计算截断阈值
Figure BDA0002202854730000032
2)对各区间段的前128组的重心频率fci和卓越频率fdi求均值，得到重心频率均值
Figure BDA0002202854730000033
和卓越频率均值
Figure BDA0002202854730000034
3)当Ai≥CA时，认为该区间段中含有激振信号，对相关组的fci和fdi，求其与
Figure BDA0002202854730000035
和
Figure BDA0002202854730000036
的偏差率δi：
Figure BDA0002202854730000037
4)δi最大的一组中，认为含有激振信号，并找到该组中最大值δi对应的数据采样点号；
5)提取1024个采样点作为激振信号。
进一步地，所述步骤S2中通过短时傅里叶变化分析法，从采样信号中抽取并分离开敲击信号和噪声信号，其中，敲击信号位置前的信号为噪声信号，提取出五组噪声信号，每组噪声信号为1024个采样点。
进一步地，步骤S3中对提取的激振信号、噪声信号均进行海明窗滤波并FFT频谱分析，得到激励信号的频谱幅值和噪声频谱幅值，将激振信号的频谱幅值减去噪声频谱幅值，得到激振信号的频谱特征。
本发明与现有技术相比，具有如下的优点和有益效果：
1、本发明是一种能够在噪声环境下击打信号的方法，能够有效的滤除噪声；
2、本发明一种在噪声环境中拾取击打信号的方法，该方法针对无损检测中的敲击打声法中所拾取声频信号的一种信号去噪方法，能够实现在环境噪声下进行敲击检测，极大提高了敲击检测的精度及其适用性。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明实施例的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本发明实施例的限定。在附图中：
图1为本发明一种在噪声环境中拾取击打信号的方法流程图。
图2为本发明实施例中郑万铁路某隧道衬砌检测中实测数据图。
图3为本发明实施例中郑万铁路某隧道衬砌检测中，直接对原始数据进行频谱分析并计算其重心周期而得出的原始信号重心周期统计图。
图4为本发明所提方法实施例中对实测信号去噪图。
图5为本发明所提方法去噪信号重心周期统计图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例和附图，对本发明作进一步的详细说明，本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明，并不作为对本发明的限定。
实施例
如图1至图5所示，本发明一种在噪声环境中拾取击打信号的方法，该方法包括如下步骤：
步骤S1：通过敲击方式采集隧道衬砌的声频信号，记作为采样信号；
步骤S2：根据步骤S1获得的采样信号，通过短时傅里叶变化分析法，从采样信号中提取并分离开敲击信号和噪声信号，从而抽取出激振信号，其中，敲击信号位置前的信号为噪声信号；
具体地，提取敲击信号具体包括如下步骤：
S21：通过短时傅里叶变化分析法STFT，将采样信号分为多个短区间，对每个区间的信号进行海明窗滤波并且FFT频谱变换，提取其频谱值；
其中，所述短时傅里叶变化分析法包括如下步骤：
1)设总的采样信号个数为NT；
2)计算采样数据的Gibor权函数ω(j)并保存到数组，j取0～255，ω(j)公式如下：
Figure BDA0002202854730000041
其中，m取127，a取1024；
3)在测试数据区间中，从0～NT-256，每间隔64个数据，取出一组数据xi(j)，一组为256个，j取0～255，来进行短时域FFT频谱分析；
4)将xi(j)进行Gibor变换：
yi(j)＝xi(j)ω(j)
5)将yi进行FFT频谱变换，并计算其重心频率fci，fci为重心周期Tci的倒数；
6)计算各区间段FFT频谱的最大幅值Ai及卓越频率fdi。
S22：将各区间频谱值进行对比分析，频谱突变位置作为敲击信号起点位置，从而抽出激振信号；具体地：
1)对各区间段的最大幅值Ai求其均值
Figure BDA0002202854730000051
和标准偏差σA，并计算截断阈值
Figure BDA0002202854730000052
2)对各区间段的前128组的重心频率fci和卓越频率fdi求均值，得到重心频率均值
Figure BDA0002202854730000053
和卓越频率均值
Figure BDA0002202854730000054
3)当Ai≥CA时，认为该区间段中含有激振信号，对相关组的fci和fdi，求其与
Figure BDA0002202854730000055
和
Figure BDA0002202854730000056
的偏差率δi：
Figure BDA0002202854730000057
4)δi最大的一组中，认为含有激振信号，并找到该组中最大值δi对应的数据采样点号；
5)提取1024个采样点作为激振信号，一组敲击信号为1024个采样点。
具体地，提取噪声信号具体包括：
敲击信号(有效信号)位置前的信号为噪声信号，提取出五组噪声信号，每组噪声信号为1024个采样点。
步骤S3：对步骤S2提取的激振信号、噪声信号均进行海明窗滤波并FFT频谱分析，将有效信号区间频谱幅值减去噪声信号频谱幅值，获得真实的激振信号频谱；同时，分析真实激振信号频谱的卓越周期、重心周期，进行敲击检测缺陷分析。
具体地，对步骤S2提取的激振信号、噪声信号均进行海明窗滤波并FFT频谱分析，包括：
(1)对提取的激振信号进行海明窗滤波，并FFT频谱分析；
(2)对提取的五组噪声信号分别进行海明窗滤波和FFT频谱分析；
(3)对噪声FFT频谱幅值进行平均，得到噪声频谱特征。
工作原理是：对于隧道衬砌敲击拾取的声频信号，噪声频率同敲击信号的频率是有较大差别的，针对实际施工现场噪声情况，本发明提出一种在噪声环境中拾取击打信号的方法，它为一种基于短时傅里叶变换STFT法的敲击信号去噪方法，通过短时傅里叶变化分析(短时FFT，FFT就是把波形(即时域信号)变换到频域)，将声频信号分为多个短区间，对每个区间的声频信号进行海明窗滤波并且FFT频谱变换，提取其频谱值，然后将各区间频谱值进行对比，频谱突变位置即为敲击信号起点位置，从而抽出激振信号；对抽取的有效激振信号进行频谱分析，同时将有效信号起点前的信号认定为噪声信号进行频谱分析；频谱分析后，将有效信号区间频谱减去噪声信号频谱，所得到的频谱值即为真实的激振信号频谱。并通过分析真实激振信号频谱的卓越周期、重心周期，进行敲击检测缺陷分析。本发明方法能够快速准确的对声频信号进行去噪，从而提取处有效的激振信号；能够实现在环境噪声下进行敲击检测，极大提高了敲击检测的精度及其适用性。
在郑万铁路某隧道衬砌检测中应用了敲击声频检测法，提取了相关数据。该隧道为在建施工隧道，实测数据(即原始数据)如图2所示，噪声干扰致使无法直接从波形中拾取敲击信号。
直接对原始数据进行频谱分析并计算其重心周期，密实脱空位置的敲击信号重心周期统计图如图3所示，图3中，密实位置同缺陷位置信号重心周期无明显差别，因此直接对含噪信号进行分析无法辨别敲击位置是否密实。
因此，对所采集的数据使用本发明一种在噪声环境中拾取击打信号的方法进行去噪分析，去噪过程如图4所示，图4中，可以明确看出采用本发明方法可以有效的在含噪信号中提取出敲击信号的频谱值。对现场实测信号进行去噪处理后，其重心周期统计如图5，密实与缺陷位置重心周期区别明显。
可见，本发明方法中敲击信号去噪方法去噪效果极佳，适用性广。
以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种在噪声环境中拾取击打信号的方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：
步骤S1：通过敲击方式采集隧道衬砌的声频信号，记作为采样信号；
步骤S2：根据步骤S1获得的采样信号，通过短时傅里叶变化分析法，从采样信号中提取并分离开敲击信号和噪声信号，从而抽取出激振信号，其中，敲击信号位置前的信号为噪声信号；
步骤S3：对步骤S2提取的激振信号、噪声信号均进行海明窗滤波并FFT频谱分析，将有效信号区间频谱减去噪声信号频谱，获得真实的激振信号频谱；同时，分析真实激振信号频谱的卓越周期、重心周期，进行敲击检测缺陷分析；
所述步骤S2中通过短时傅里叶变化分析法，从采样信号中抽取并分离开敲击信号和噪声信号，其中，提取敲击信号具体包括如下步骤：
S21：通过短时傅里叶变化分析法STFT，将采样信号分为多个短区间，对每个区间的信号进行海明窗滤波并且FFT频谱变换，提取其频谱值；
S22：将各区间频谱值进行对比分析，频谱突变位置作为敲击信号起点位置，从而抽出激振信号；具体地：
S221：对步骤S21提取的各短时域FFT的频谱计算其重心周期、卓越周期及最大幅值；
S222：对各区间段的最大幅值求其平均值和标准偏差，以及对平均值和标准偏差求和；
S223：各区间段中最大幅值超过其和的部分中，重心周期变化最大的作为敲击信号；
S224：通过在测试波形中找出敲击信号起点，提取出一组敲击信号，其中，一组敲击信号为1024个采样点；
步骤S222至步骤S224的步骤流程具体包括：
1)对各区间段的最大幅值Ai求其均值
Figure FDA0003245289270000011
和标准偏差σA，并计算截断阈值
Figure FDA0003245289270000012
2)对各区间段的前128组的重心频率fci和卓越频率fdi求均值，得到重心频率均值
Figure FDA0003245289270000013
和卓越频率均值
Figure FDA0003245289270000014
3)当Ai≥CA时，认为该区间段中含有激振信号，对相关组的fci和fdi，求其与
Figure FDA0003245289270000015
和
Figure FDA0003245289270000016
的偏差率δi：
Figure FDA0003245289270000017
4)δi最大的一组中，认为含有激振信号，并找到该组中最大值δi对应的数据采样点号；
5)提取1024个采样点作为激振信号。
2.根据权利要求1所述的一种在噪声环境中拾取击打信号的方法，其特征在于，所述短时傅里叶变化分析法包括如下步骤：
1)设总的采样信号个数为NT；
2)计算采样数据的Gabor权函数ω(j)并保存到数组，j取0～255，ω(j)公式如下：
Figure FDA0003245289270000021
其中，m取127，a取1024；
3)在测试数据区间中，从0～NT-256，每间隔64个数据，取出一组数据xi(j)，一组为256个，j取0～255，来进行短时域FFT频谱分析；
4)将xi(j)进行Gibor变换：
yi(j)＝xi(j)ω(j)
5)将yi进行FFT频谱变换，并计算其重心频率fci，fci为重心周期Tci的倒数；
6)计算各区间段FFT频谱的最大幅值Ai及卓越频率fdi。
3.根据权利要求1所述的一种在噪声环境中拾取击打信号的方法，其特征在于，所述步骤S2中通过短时傅里叶变化分析法，从采样信号中抽取并分离开敲击信号和噪声信号，其中，敲击信号位置前的信号为噪声信号，提取出五组噪声信号，每组噪声信号为1024个采样点。
4.根据权利要求1所述的一种在噪声环境中拾取击打信号的方法，其特征在于，步骤S3中对提取的激振信号、噪声信号均进行海明窗滤波并FFT频谱分析，得到激励信号的频谱幅值和噪声频谱幅值，将激振信号的频谱幅值减去噪声频谱幅值，得到激振信号的频谱特征。
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