一种钢管混凝土界面脱粘的声振检测和评估方法技术

本发明专利技术公开了一种钢管混凝土界面脱粘的声振检测和评估方法，采集锤击钢管混凝土所产生的声音信号，提取有效数据后，经带通滤波以及振幅归一化的预处理后再进行小波变换处理，获得小波时频图，定义低于f

【技术实现步骤摘要】
一种钢管混凝土界面脱粘的声振检测和评估方法


[0001]本专利技术涉及结构无损检测领域，具体为一种钢管混凝土界面脱粘的声振检测和评估方法。

技术介绍

[0002]钢管混凝土是一种将钢管和混凝土两种材料结合的一种组合结构，由于其良好的抗震性能、延伸性以及施工速度快等优点，被广泛应用于高层建筑以及桥梁工程中。但随着服役时间的增加或者施工不达标等原因，钢管混凝土会发生界面脱粘缺陷，界面脱粘会导致钢管混凝土构件刚度和承载力下降。根据GB50923
‑
2013《钢管混凝土拱桥技术规范》要求，当钢管混凝土拱肋脱粘率大于20％或脱粘空隙厚度大于3mm时，应对脱粘处进行钻孔压浆补强处理。因此需要对钢管混凝土结构进行定时检测。对于钢管混凝土界面脱粘的检测，多种无损检测方法在实验室内进行了试验，并展现了一定的效果。但在实际工程中，由于敲击法效率高、操作简单等优点，被大量应用在实际工程的检测中。然而这个方法是通过操作人员的主观判断，依赖操作人员的经验，而且其准确性易受到操作人员听力生理疲劳的影响以及缺乏数据对检测结果的支持。声振法检测的原理是基于敲击钢管混凝土时所激发不同的振动模态。钢管混凝土界面密实时激发的是厚度拉伸模态；钢管混凝土脱粘时激发的是弯曲振动模态。两个模态之间的能量在频域上的分布存在差异，可以通过能量分布的差异快速识别钢管混凝土界面的脱粘状况。因此，急需开发基于声振法的钢管混凝土界面脱粘缺陷快速判别方法，解决大规模检测中缺乏科学数据支撑以及检测准确率低等问题。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的是提供一种钢管混凝土界面脱粘的声振检测和评估方法，解决了上述背景中大规模检测中缺乏数据支持以及检测准确率低等问题。
[0004]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种钢管混凝土界面脱粘的声振检测和评估方法，具体按照以下步骤实施：
[0005]步骤S1：利用声音传感器采集锤子敲击钢管混凝土声音数据；
[0006]在待检测的钢管混凝土区域布置网格，网格大小视现场情况确定，用检测锤敲击网格的中心，并通过麦克风记录敲击的声音数据，麦克风距离敲击点5cm左右，保证采集到的声音信号完整；
[0007]步骤S2：对步骤1的声音数据进行提取和预处理；
[0008]对声音数据的提取采用的是滑动时窗的能量比值法。能量比值是定义相邻的两个时窗内信号能量的比值。
[0009][0010]式(1)中：F(a)表示a样点处后一时窗与前一时窗的能量比值函数；a表示信号中的某一采样点；L1表示a样点前一时窗的窗长；L2表示a样点后一时窗的窗长；x(i)表示声音信号；为该信号的相对能量；N为该信号的样点总数；α为稳定系数，通常取0.5～2.0。能量比值函数对声振数据起跳点较为敏感，当后一时窗刚好完全进入有效信号时，能量比值到达最大值。因此可以用来拾取声振数据起跳点。
[0011]对提取出来的信号进行带通滤波和幅值归一化预处理。
[0012]步骤S3：对预处理后的信号进行小波变换；
[0013]传统的傅里叶变换是平稳信号的常用方法，但是声音信号是非平稳信号，并不能直接采用傅里叶变换处理。而时频分析中，小波变化具有更好的时频分辨率，能在多个尺度上分解，便于观察信号在不同尺度上不同的时间特性。对于信号x(t)∈L2(R)，其连续小波变化定义为内积：
[0014][0015]式(2)中x(t)是声音信号；f和τ是频率和时间；f
s
是信号采样频率；f
c
是小波的中心频率；ψ
*
是小波函数ψ(τ)的共轭复数。小波函数是复Morlet函数，其公式为：
[0016][0017]式(3)中f
b
是小波的带宽；j是虚数。
[0018]步骤S4：计算能量比值R；
[0019]通过小波变换得到信号的时频数据，计算频率低于f
low
频率区域和频率高于f
high
频率区域的能量总和，通过两者比值R来判断钢管混凝土是否发生界面脱粘，计算公式如下：
[0020][0021][0022]R＝log(E
L
/E
H
)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(6)
[0023]当R值大于等于零时，定义为钢管混凝土界面脱粘，反之为钢管混凝土界面密实。
[0024]与现有技术相比，本专利技术的有益效果如下：
[0025](1)本专利技术通过对信号的小波变化后的能量比值计算，对信号在时频域内的能量分布进行量化分析，确定能量比值大小，使疑似脱粘的判定更为客观，降低对从业人员的专业知识水平要求；
[0026](2)本专利技术需要的信号采集方法简单，信号处理速度快，大量降低检测成本，减少从业人员在信号处理上的工作量和降低数据解译的难度；
[0027](3)能够准确定位脱粘区域，能为声振法提供数据支持，且算法复杂度较低，便于集成到其他系统进行实际应用。
附图说明
[0028]图1为本专利技术实基于声振法和小波变换的钢管混凝土界面脱粘缺陷识别方法的流程图；
[0029]图2为本专利技术基于声振法和小波变换的钢管混凝土界面脱粘缺陷识别方法的声振信号提取示意图；
[0030]图3为本专利技术对典型的钢管混凝土界面脱粘和密实信号进行小波变换后的时频结果；
[0031]图4为本专利技术通过R值来判断室内模型试验中钢管混凝土柱脱粘和密实位置的检测结果；
[0032]图5为三组情况每组50个样本统计的R值均值和标准差。
具体实施方式
[0033]下面将结合本专利技术实施例中的本专利技术附图，对本专利技术实施例中的本专利技术技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0034]如图1
‑
4所示，本专利技术一种钢管混凝土界面脱粘的声振检测和评估方法，具体按照以下步骤实施：
[0035]步骤S1：利用声音传感器采集锤子敲击钢管混凝土声音数据；
[0036]在待检测的钢管混凝土区域布置网格，网格大小视现场情况确定，用检测锤敲击网格的中心，并通过麦克风记录敲击的声音数据，麦克风距离敲击点5cm左右，保证采集到的声音信号完整；
[0037]步骤S2：对步骤1的声音数据进行提取和预处理；
[0038]对声音数据的提取采用的是滑动时窗的能量比值法。能量比值是定义相邻的两个时窗内信号能量的比值。
[0039][0040]式中：F(a)表示a样点处后一时窗与前一时窗的能量比值函数；a表示信号中的某一采样点；L1表示a样点前一时窗的窗长；L2表示a样点后一时窗的窗长；x(i)表示声音信号；为该信号的相对能量；N为该信号的样点总数；α为稳定系数，通常取0.5～2.0。能量比值函数对声振数据起本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种钢管混凝土界面脱粘的声振检测和评估方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤S1：利用声音传感器采集锤子敲击钢管混凝土声音数据；在待检测的钢管混凝土区域布置网格，网格大小视现场情况确定，用检测锤敲击网格的中心，并通过麦克风记录敲击的声音数据，麦克风距离敲击点5cm左右，保证采集到的声音信号完整；步骤S2：对步骤1的声音数据进行提取和预处理；对声音数据的提取采用的是滑动时窗的能量比值法；能量比值是定义相邻的两个时窗内信号能量的比值；公式(1)中：F(a)表示a样点处后一时窗与前一时窗的能量比值函数；a表示信号中的某一采样点；L1表示a样点前一时窗的窗长；L2表示a样点后一时窗的窗长；x(i)表示声音信号；为该信号的相对能量；N为该信号的样点总数；α为稳定系数，通常取0.5～2.0；能量比值函数对声振数据起跳点较为敏感，当后一时窗刚好完全进入有效信号时，能量比值到达最大值；因此可以用来拾取声振数据起跳点；对提取出来的信号进行带通滤波和幅值归一化预处理；步骤S3：对预处理后的信号进行小波变换；传统的傅里叶变换是平稳信号的常用方法，但是声音信号是非平...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘海，廖境毅，陈志杰，马一航，林杞旋，姚梓洛，刘义捷，陈洋洋，杜彦良，周福霖，
申请(专利权)人：广州大学，
类型：发明
国别省市：