【技术实现步骤摘要】
本申请涉及地基施工，具体涉及一种基于振动信号的施工参数获取方法及装置。
技术介绍
1、近年来软弱地基处理是基础设施建设的基本需求。现有技术根据加固机理和施工工艺的不同将地基处理方法分为换填法、预压法、强夯法和振冲法等。其中，强夯法和振冲法由于技术经济效果好，操作简单等优点，得到了广泛的应用。工程实践表明，强夯法有效地解决浅层土的不均匀性问题，改善土基的整体变形协调性。振冲法则能有效处理中深层地基加固的问题。
2、强夯法是通过反复将夯锤提到高处使其自由落下，给地基以冲击和振动能量，进而将地基土密实。振冲法是通过振冲器水平振动和高压水共同作用下，将填料(碎石或砂土)挤入土体并振密，同时也将其周围松散土层密实。
3、不论是强夯法还是振冲法，施工时都需要控制施工参数，使施工参数达到设计要求，方能保证施工质量。比如，根据《水利水电工程振冲法地基处理技术规范》，振冲法处理地基需要确定如留振时间、留振次数等施工技术参数。目前，提取施工参数时还存在两个方面的问题。一方面，这些参数主要由施工单位依靠施工设备记录的深度、电流等信息确定，缺少第三方校核手段，准确性较差。另一方面，近年来，我国以公路、铁路、机场等为代表的大型基础设施建设呈现出建设覆盖面广、数量多、规模大、标准高等特点，均涉及到大面积地基的加固问题。针对大面积地基处理时形成的大量施工数据，可以进一步挖掘利用，但是依靠人工获取施工参数费时费力，尚缺乏准确高效的数据处理手段。
技术实现思路
1、本申请旨在解决地基处理过程
2、本申请解决上述技术问题所采用的技术方案是：
3、第一方面，本申请提供一种基于振动信号的施工参数获取方法，所述方法包括：
4、步骤1、采集施工全过程中施工场地内由施工产生的振动信号；
5、步骤2、对所述振动信号进行滤波处理后，提取获得振动信号的信号包络线，将施工全过程划分为不同的施工阶段，并筛选出关键施工阶段内的振动信号，根据关键施工阶段内的振动信号获得施工参数；
6、步骤3、根据工作段和非工作段对筛选获得的振动信号进行标记，并根据振动信号的标记结果及信号包络线训练神经网络模型，基于训练后的神经网络模型判断待检测振动信号是否为工作段，从待检测振动信号中筛选出工作段振动信号，根据筛选获得的工作段振动信号提取对应的施工参数。
7、进一步地，所述步骤2具体包括：
8、步骤21、根据信号时频特征对采集到的振动信号进行滤波处理，获得纯净振动信号，并提取出纯净振动信号的信号包络线；
9、步骤22、根据施工方法的种类以及纯净振动信号的信号时频特征和信号幅值特征的变化，将施工全过程划分为不同的施工阶段，并从所有的施工阶段中选出关键施工阶段；
10、步骤23、利用关键施工阶段内的纯净振动信号的幅值变化率，将关键施工阶段划分为工作段和非工作段两个阶段，通过工作段内纯净振动信号的信号包络线，获取工作段内的施工参数。
11、进一步地，所述步骤3具体包括：
12、步骤31、分别对关键施工阶段中的工作段和非工作段进行标记，利用纯净振动信号的信号包络线和对应的标记结果构建数据集合，并将数据集合按照预设比例分为训练集和测试集；
13、步骤32、构建用于区分工作段的神经网络模型，神经网络模型以纯净振动信号的信号包络线数据作为输入，以该纯净振动信号所对应的工作段或非工作段的标记结果作为输出；
14、步骤33、将所述训练集输入到构建好的神经网络模型进行训练，利用所述测试集对训练好的神经网络模型进行测试，当神经网络模型的输出结果准确率大于预设阈值时，将该神经网络模型作为训练好的神经网络模型；
15、步骤s34、将待检测振动信号的信号包络线输入到训练好的神经网络模型中，根据输出结果判断该振动信号是否为工作段所采集到的振动信号，并利用工作段振动信号提取对应的施工参数。
16、进一步地，步骤22中，所述施工方法包括强夯施工法和振冲施工法；
17、所述的强夯施工法包括场地平整阶段、夯击阶段和回填复夯阶段，其中，将夯击阶段作为强夯施工法的关键施工阶段；
18、所述的振冲施工法包括造孔阶段、留振成桩阶段和拔护筒阶段，其中，将留振成桩阶段作为振冲施工法的关键施工阶段。
19、进一步地，所述步骤23中，将关键施工阶段划分为工作段和非工作段两个阶段，具体包括：
20、若采用强夯施工法，则将夯击阶段划分为下落工作段和非下落工作段，所述下落工作段的施工参数包括下落高度和下落次数；
21、若采用振冲施工法，则将留振成桩阶段划分为留振工作段和非留振工作段；所述留振工作段的施工参数包括留振时长和留振次数。
22、进一步地，将夯击阶段划分为下落工作段和非下落工作段，具体包括：
23、若纯净振动信号的幅值变化率大于预设的变化率阈值时，则将该阶段作为下落工作段；否则，则将该阶段作为非下落工作段；
24、将留振成桩阶段划分为留振工作段和非留振工作段，具体包括：
25、若纯净振动信号的幅值变化率小于预设的变化率阈值时，则将该阶段作为留振工作段；否则，则将该阶段作为非留振工作段。
26、进一步地，所述下落高度为各个下落工作段中夯锤的下落高度，下落次数具体为下落工作段的总个数；所述的留振时长为各个留振工作段的持续时长，留振次数具体为留振工作段的总个数。
27、第二方面，本申请提供一种基于振动信号的施工参数获取装置，所述装置包括：
28、采集模块，用于采集施工全过程中施工场地内由施工产生的振动信号；
29、处理模块，用于对所述振动信号进行滤波处理后，提取获得振动信号的信号包络线，将施工全过程划分为不同的施工阶段，并筛选出关键施工阶段内的振动信号，根据关键施工阶段内的振动信号获得施工参数；
30、提取模块，用于根据工作段和非工作段对筛选获得的振动信号进行标记，并根据振动信号的标记结果及信号包络线训练神经网络模型，基于训练后的神经网络模型判断待检测振动信号是否为工作段，从待检测振动信号中筛选出工作段振动信号，根据筛选获得的工作段振动信号提取对应的施工参数。
31、进一步地，所述处理模块，具体用于：
32、根据信号时频特征对采集到的振动信号进行滤波处理，获得纯净振动信号，并提取出纯净振动信号的信号包络线；
33、根据施工方法的种类以及纯净振动信号的信号时频特征和信号幅值特征的变化，将施工全过程划分为不同的施工阶段，并从所有的施工阶段中选出关键施工阶段；
34、利用关键施工阶段内的纯净振动信号的幅值变化率，将关键施工阶段划分为工作段和非工作段两个阶段，通过工作段内纯净振动信号的信号包络线，获取工作段内的施工参数。
3本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于振动信号的施工参数获取方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于振动信号的施工参数获取方法，其特征在于，所述步骤2具体包括：
3.根据权利要求2所述的基于振动信号的施工参数获取方法，其特征在于，所述步骤3具体包括：
4.根据权利要求2所述的基于振动信号的施工参数获取方法，其特征在于，步骤22中，所述施工方法包括强夯施工法和振冲施工法；
5.根据权利要求4所述的基于振动信号的施工参数获取方法，其特征在于，所述步骤23中，将关键施工阶段划分为工作段和非工作段两个阶段，具体包括：
6.根据权利要求5所述的基于振动信号的施工参数获取方法，其特征在于，将夯击阶段划分为下落工作段和非下落工作段，具体包括：
7.根据权利要求5所述的基于振动信号的施工参数获取方法，其特征在于，所述下落高度为各个下落工作段中夯锤的下落高度，下落次数具体为下落工作段的总个数；所述的留振时长为各个留振工作段的持续时长，留振次数具体为留振工作段的总个数。
8.一种基于振动信号的施工参数获取装置，其特征在于
9.根据权利要求8所述的基于振动信号的施工参数获取装置，其特征在于，所述处理模块，具体用于：
10.根据权利要求9所述的基于振动信号的施工参数获取装置，其特征在于，所述提取模块，具体用于：
...【技术特征摘要】
1.一种基于振动信号的施工参数获取方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于振动信号的施工参数获取方法，其特征在于，所述步骤2具体包括：
3.根据权利要求2所述的基于振动信号的施工参数获取方法，其特征在于，所述步骤3具体包括：
4.根据权利要求2所述的基于振动信号的施工参数获取方法，其特征在于，步骤22中，所述施工方法包括强夯施工法和振冲施工法；
5.根据权利要求4所述的基于振动信号的施工参数获取方法，其特征在于，所述步骤23中，将关键施工阶段划分为工作段和非工作段两个阶段，具体包括：
6.根据权利要求5所述的基于振动信号的施...
【专利技术属性】
技术研发人员：王平，王锋，许志雯，尹建辉，刘志辉，周燕国，王春，庄端阳，姚鹏飞，张东超，
申请(专利权)人：中国电建集团成都勘测设计研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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