[發明專利]一種基于變分模態分解的錨桿檢測方法

在審

• 申請號: 201711000918.6
• 申請日: 2017-10-24
• 公開（公告）號: CN107730494A
• 公開（公告）日: 2018-02-23
• 發明（設計）人: 許軍才;任青文;沈振中;沈心哲
• 申請（專利權）人: 河海大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T5/00;G01H17/00
• 代理公司: 南京縱橫知識產權代理有限公司32224
• 代理人: 董建林,張賞

技術領域

本發明涉及一種基于變分模態分解的錨桿檢測方法，屬于土木結構工程檢測技術領域。

背景技術

錨桿錨固系統屬于隱蔽工程，受到地質條件、施工工藝等環境影響，如果存在隱患難以覺察，聲波法是目前錨桿錨固檢測最主要的一種無損檢測方法。在錨桿檢測過程中，直接獲得反射波到達時間常常比較困難，為了獲得有效的信號，提出了很多數據處理方法，如短時傅立葉變換、Gabor變換、Wigner-ville變換及小波變換等，其中以小波變換研究最多，小波變換的成效往往受限小波基和分解層數的選擇。經驗模態分解(empirical mode decomposition，EMD)可以根據信號的特征自適應選擇基底來對信號進行多分辨率分析的特點，而且還克服了小波基的選擇問題，但EMD在處理的過程中，會出現模態混疊問題。集成變分模態分解(EEMD)修正了EMD出現的模態混疊問題，但由于該方法加人不同的白噪聲，分解后的可能會產生虛假模態，同樣造成誤差。近年來提出的變分模態分解(VMD，variational modal decomposition)方法，該方法通過維納濾波與希爾伯特變換將一個輸入信號變成若干個約束問題，并通過迭代每個分量的中心頻率及帶寬實現信號的自適應分解，結果顯示該方法明顯優越于傳統的EMD方法。但實際的檢測信號常常伴隨有噪聲干擾，VMD方法能否有效處理強噪聲背景下的聲振信號鮮見相關報道。

發明內容

本發明所要解決的技術問題是克服現有技術的缺陷，提供一種基于變分模態分解的錨桿檢測方法，可以壓制噪聲干擾，提高錨桿檢測信號的分辨率，增強方法的適用性和可靠性。

為解決上述技術問題，本發明提供一種基于變分模態分解的錨桿檢測方法，包括以下步驟：

1)根據現場測量環境要求，選擇測量參數和設備工作參數，采集錨桿聲振檢測信號；

2)采用濾波法對錨桿聲振檢測信號進行去噪處理；

3)根據去噪后的錨桿聲振檢測信號，設定變分模態分解中的參數；

4)利用變分模態分解方法將去噪后的錨桿聲振檢測信號分解為不同特征模態函數；

5)根據特征模態函數，分析特征模態函數變化規律，評價錨桿錨固質量。

前述的步驟2)中，采用形態濾波法對錨桿聲振檢測信號進行去噪處理。

前述的采用形態濾波法對錨桿聲振檢測信號進行去噪處理，具體為：

(2-1)采用形態開、形態閉的級聯形式構造開-閉和閉-開組合形態濾波器，其形式如下：

式中，f₁(t)為錨桿聲振檢測信號，g為結構元素序列，為開運算，·為閉運算；

(2-2)采用直線形結構元素對錨桿聲振檢測信號濾波，以濾波前、后的錨桿聲振檢測信號的相關性達到最大作為選擇準則選擇濾波寬度值；

(2-3)利用設計的濾波器對錨桿聲振檢測信號進行去噪處理。

前述的步驟(2-2)中，相關性ρ計算如下：

式中，f₂(t)為濾波后的錨桿聲振檢測信號，為濾波前的錨桿聲振檢測信號的平均值，為濾波后的錨桿聲振檢測信號的平均值。

前述的步驟3)中，變分模態分解中的參數包括特征模態數n和懲罰因子α。

前述的步驟4)中，變分模態分解方法具體如下：

(4-1)假設將錨桿聲振檢測信號分解為n個特征模態函數：

其中，u_k(t)表示第k個特征模態函數，t表示t時刻；

(4-2)對每個特征模態函數進行Hilbert變換得到解析信號：

其中，δ(t)是狄利克來函數，j是虛數符號；

(4-3)通過移頻方式，將各解析信號的頻譜變換到基帶上：

其中，ω_k表示中心頻率；

(4-4)計算解析信號的歐式距離，估計各特征模態函數的帶寬，變分問題如下：

(4-4)利用二次罰函數項和Lagrange乘子將變分問題轉化為無約束問題：

其中，α為懲罰因子，λ(t)為Lagrange乘子，表示范數，<·>表示內積運算；

(4-5)利用乘子交替方向算法求取式(5)的無約束變分問題，最終得到多個不同尺度的特征模態函數。

前述的采用小波變換、短時傅立葉變換或經驗模態分解方法代替變分模態分解方法。