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基本信息
- 項(xiàng)目名稱(chēng)：
- 錨桿錨固質(zhì)量檢測(cè)儀
- 來(lái)源：
- 第十二屆“挑戰(zhàn)杯”省賽作品
- 小類(lèi)：
- 信息技術(shù)
- 大類(lèi)：
- 科技發(fā)明制作A類(lèi)
- 簡(jiǎn)介：
- 針對(duì)目前國(guó)內(nèi)樁基和錨桿質(zhì)量檢測(cè)儀的不足，本文采用CPLD+DSP+ ARM硬件平臺(tái)，對(duì)聲頻應(yīng)力波信號(hào)進(jìn)行24位/1M的浮點(diǎn)采集，并應(yīng)用小波變換和Hilbert變換對(duì)聲頻應(yīng)力波信號(hào)實(shí)時(shí)處理，提取聲頻應(yīng)力波的瞬時(shí)信息，實(shí)現(xiàn)快速、準(zhǔn)確的無(wú)損檢測(cè)，提高現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量的準(zhǔn)確性和效率。通過(guò)對(duì)高速公路上的錨桿質(zhì)量進(jìn)行檢測(cè),驗(yàn)證了該儀器性能。
- 詳細(xì)介紹：
- 一.本作品設(shè)計(jì)、發(fā)明的目的： 在應(yīng)用聲頻應(yīng)力波反射法對(duì)錨桿質(zhì)量進(jìn)行檢測(cè)評(píng)定時(shí), 經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)判和漏判的現(xiàn)象。其主要原因在于：（1）錨桿地質(zhì)條件的復(fù)雜性和噪音的影響, 使得攜帶在測(cè)試曲線中的應(yīng)力波反射信息是以混合復(fù)雜的形式存在[1][2]。（2）傳統(tǒng)的檢測(cè)方法需要憑借專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)才能對(duì)結(jié)果做出判斷,對(duì)同一測(cè)量,由于人為因素的影響，不同人員做出的判斷往往不盡相同。因此，一種能自動(dòng)識(shí)別錨桿缺陷位置和尺寸的檢測(cè)儀器顯得非常重要。為解決上述問(wèn)題，我們進(jìn)行了本課題的研究與本產(chǎn)品的設(shè)計(jì)。 二.本作品基本思路： 本作品采用CPLD+DSP+ ARM硬件平臺(tái)，對(duì)聲頻應(yīng)力波信號(hào)進(jìn)行24位/1M的浮點(diǎn)采集，并應(yīng)用基于FFT變換、小波變換和Hilbert變換的智能檢測(cè)模型對(duì)聲頻應(yīng)力波信號(hào)實(shí)時(shí)處理，提取聲頻應(yīng)力波的瞬時(shí)信息，實(shí)現(xiàn)快速、準(zhǔn)確的無(wú)損檢測(cè)，提高現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量的準(zhǔn)確性和效率。 1.硬件結(jié)構(gòu) 聲頻應(yīng)力波實(shí)時(shí)檢測(cè)分析儀由信號(hào)發(fā)射、信號(hào)采集、信號(hào)處理三個(gè)模塊組成。信號(hào)發(fā)射模塊由超磁發(fā)射探頭和超磁發(fā)射控制電路兩部分組成。超磁發(fā)射探頭使電信號(hào)轉(zhuǎn)換為聲波信號(hào)。超磁發(fā)射控制電路接受來(lái)自ARM系統(tǒng)的COM1口命令，控制探頭的電壓和保證同步觸發(fā)。 信號(hào)采集模塊針對(duì)二次反射波信號(hào)很弱的特點(diǎn)，本設(shè)計(jì)基于浮點(diǎn)放大技術(shù)進(jìn)行聲頻應(yīng)力波信號(hào)的采集，既保證了數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)測(cè)量范圍，又兼顧到系統(tǒng)的采集精度和速度。帶浮點(diǎn)放大器的兩級(jí)并行A/D轉(zhuǎn)換器由CPLD 控制，系統(tǒng)在小信號(hào)輸入時(shí)放大較高的倍數(shù), 以增加A/D 轉(zhuǎn)換的有效位數(shù)。雙端口RAM作為A/D 轉(zhuǎn)換與DSP 之間的橋梁, 為高速數(shù)據(jù)傳輸提供了有力的硬件支持。 信號(hào)處理模塊由DSP（TMS320VC5509A）系統(tǒng)和ARM（S3C2440）系統(tǒng)組成。DSP系統(tǒng)負(fù)責(zé)從雙口RAM讀取數(shù)據(jù)，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行小波變換、Hilbert變處理，然后將原始數(shù)據(jù)和處理結(jié)果通過(guò)HPI口送到ARM系統(tǒng)；ARM系統(tǒng)對(duì)接收到的數(shù)據(jù)進(jìn)行顯示、保存，并提供人機(jī)接口讓操作人員對(duì)測(cè)量結(jié)果進(jìn)行即時(shí)分析。另外，ARM系統(tǒng)還集成了Ethernet、USB、SD卡、COM口和外設(shè)進(jìn)行數(shù)據(jù)交換。 2.信號(hào)處理方法 錨桿錨固智能檢測(cè)模型先通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)，確定適合測(cè)量環(huán)境和測(cè)量?jī)x器的信號(hào)處理模型，然后采用該模型提取并自動(dòng)識(shí)別基樁的缺陷反射波和底部反射波到達(dá)的時(shí)刻。模型的核心是算法訓(xùn)練和智能測(cè)量?jī)纱竽K。算法訓(xùn)練通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析樣本信號(hào)在各種測(cè)量模型參數(shù)下的測(cè)量結(jié)果，選取最佳的測(cè)量模型參數(shù) 。智能測(cè)量模塊的最終目的是識(shí)別被測(cè)樁基樁缺陷的異常位置和尺寸。結(jié)合FFT、小波變換、hilbert變換的特點(diǎn)，本模塊對(duì)檢測(cè)信號(hào)進(jìn)行處理。整個(gè)處理流程包括信號(hào)的去噪和缺陷異常位置及長(zhǎng)度信息的提取兩大步。 三.創(chuàng)新點(diǎn)： 1.實(shí)現(xiàn)了即測(cè)即分析，現(xiàn)場(chǎng)出結(jié)果。 2.自動(dòng)評(píng)判，無(wú)須依賴(lài)于專(zhuān)家的分析。 四.技術(shù)關(guān)鍵： 1.CPLD+DSP+ARM硬件平臺(tái)的搭建 2.法訓(xùn)練的統(tǒng)計(jì)歸納算法的實(shí)現(xiàn) 3.于FFT、小波變換、hilbert變換的智能數(shù)據(jù)處理算法 通過(guò)對(duì)高速公路上的錨桿質(zhì)量進(jìn)行檢測(cè),驗(yàn)證了該儀器性能。試驗(yàn)結(jié)果表明：該儀器平均長(zhǎng)度測(cè)量誤差和平均缺陷定位誤差分別為2.5%，2.3%，大大低于常規(guī)檢測(cè)儀器的7.5%和4.2%,且測(cè)量結(jié)果不受人為因素的影響。
作品圖片
作品專(zhuān)業(yè)信息
設(shè)計(jì)、發(fā)明的目的和基本思路、創(chuàng)新點(diǎn)、技術(shù)關(guān)鍵和主要技術(shù)指標(biāo)
- 本作品設(shè)計(jì)、發(fā)明的目的： 在應(yīng)用聲頻應(yīng)力波反射法對(duì)錨桿質(zhì)量進(jìn)行檢測(cè)評(píng)定時(shí), 經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)判和漏判的現(xiàn)象。其主要原因在于：（1）錨桿地質(zhì)條件的復(fù)雜性和噪音的影響, 使得攜帶在測(cè)試曲線中的應(yīng)力波反射信息是以混合復(fù)雜的形式存在.（2）傳統(tǒng)的檢測(cè)方法需要憑借專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)才能對(duì)結(jié)果做出判斷,對(duì)同一測(cè)量,由于人為因素的影響，不同人員做出的判斷往往不盡相同。因此，一種能自動(dòng)識(shí)別錨桿缺陷位置和尺寸的檢測(cè)儀器顯得非常重要。為解決上述問(wèn)題，我們進(jìn)行了本課題的研究與本產(chǎn)品的設(shè)計(jì)。 本作品基本思路： 本作品采用CPLD+DSP+ ARM硬件平臺(tái)，對(duì)聲頻應(yīng)力波信號(hào)進(jìn)行24位/1M的浮點(diǎn)采集，并應(yīng)用基于FFT變換、小波變換和Hilbert變換的智能檢測(cè)模型對(duì)聲頻應(yīng)力波信號(hào)實(shí)時(shí)處理，提取聲頻應(yīng)力波的瞬時(shí)信息，實(shí)現(xiàn)快速、準(zhǔn)確的無(wú)損檢測(cè)，提高現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量的準(zhǔn)確性和效率。 創(chuàng)新點(diǎn)： 1.實(shí)現(xiàn)了即測(cè)即分析，現(xiàn)場(chǎng)出結(jié)果。 2.自動(dòng)評(píng)判，無(wú)須依賴(lài)于專(zhuān)家的分析。 技術(shù)關(guān)鍵： 1.CPLD+DSP+ARM硬件平臺(tái)的搭建 2.算法訓(xùn)練的統(tǒng)計(jì)歸納算法的實(shí)現(xiàn) 3.基于FFT、小波變換、hilbert變換的智能數(shù)據(jù)處理算法
科學(xué)性、先進(jìn)性
- 在應(yīng)用聲頻應(yīng)力波反射法對(duì)錨桿質(zhì)量進(jìn)行檢測(cè)評(píng)定時(shí), 由于受多種環(huán)境噪聲的影響，使得測(cè)試曲線中的發(fā)射信息嚴(yán)重畸變，甚至被淹沒(méi) ，導(dǎo)致傳統(tǒng)的依靠專(zhuān)業(yè)解釋人員的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行缺陷判別的方法不能奏效。針對(duì)此問(wèn)題，國(guó)外有學(xué)者提出利用包含復(fù)雜參數(shù)的錨桿動(dòng)態(tài)模型產(chǎn)生一個(gè)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，然后利用該集合對(duì)真實(shí)的測(cè)量數(shù)據(jù)做出診斷。但由于其算法復(fù)雜導(dǎo)致計(jì)算量非常大，對(duì)處理平臺(tái)的要求高，不容易實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)分析。 在前人研究工作的基礎(chǔ)上，根據(jù)張良均等人提出了將小波變換的處理思想，本團(tuán)隊(duì)提出了一種新的錨桿質(zhì)量智能模型（FWH）,并將該模型集成到了基于CPLD+DSP+ ARM硬件平臺(tái)中。理論分析和實(shí)踐結(jié)果充分表明在信噪比較低的情況下，利用該儀器可以直觀地識(shí)別聲頻應(yīng)力波信號(hào)的相位突變點(diǎn)，從而準(zhǔn)確確定被測(cè)物體的缺陷異常點(diǎn)或反射波到達(dá)的時(shí)刻，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)被測(cè)物體的缺陷位置或長(zhǎng)度進(jìn)行檢測(cè)，整個(gè)測(cè)量過(guò)程不需要人為地輸入?yún)?shù)，可有效地避免了人為因素的影響，從而實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)自動(dòng)評(píng)判。
獲獎(jiǎng)情況及鑒定結(jié)果
- 無(wú)
作品所處階段
- 生產(chǎn)應(yīng)用階段
技術(shù)轉(zhuǎn)讓方式
- 無(wú)
作品可展示的形式
- 實(shí)物，現(xiàn)場(chǎng)演示。
使用說(shuō)明,技術(shù)特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì),適應(yīng)范圍,推廣前景的技術(shù)性說(shuō)明,市場(chǎng)分析,經(jīng)濟(jì)效益預(yù)測(cè)
- 技術(shù)特點(diǎn)及優(yōu)勢(shì)： 1.自適應(yīng)去噪； 2.即測(cè)即分析，直接給出質(zhì)量結(jié)果； 3.自動(dòng)評(píng)判，避免由人為因素引起的誤差； 適應(yīng)范圍： 本產(chǎn)品適用于建筑、水利水電、交通、礦山等各類(lèi)建設(shè)工程的錨桿質(zhì)量無(wú)損檢測(cè)。 市場(chǎng)分析： 彌補(bǔ)了現(xiàn)有錨桿質(zhì)量檢測(cè)儀器的不足，具有較廣闊的市場(chǎng)前景。目前已經(jīng)與國(guó)內(nèi)多家工程質(zhì)量檢測(cè)中心合作，如為葛洲壩集團(tuán)工程質(zhì)量檢測(cè)中心，浙江浙交檢測(cè)有限公司等機(jī)構(gòu)提供服務(wù)。并且效果非常好，到了中科院專(zhuān)家的認(rèn)可，目前正處于生產(chǎn)推廣階段。
同類(lèi)課題研究水平概述
- 目前聲頻應(yīng)力波反射法廣泛應(yīng)用于錨桿質(zhì)量檢測(cè)中。該方法基于一維桿件的彈性振動(dòng)理論, 將被測(cè)錨桿看作一維線性彈性桿，當(dāng)桿頂受到激勵(lì)后產(chǎn)生應(yīng)力波,應(yīng)力波沿樁身傳播過(guò)程中遇到不連續(xù)界面(如: 縮徑、夾泥、孔洞、離析等) 和桿底面時(shí)產(chǎn)生反射波, 通過(guò)檢測(cè)和分析反射波的走時(shí)、幅值和相位特征, 可以判斷錨桿的長(zhǎng)度及完整性。但是在運(yùn)用該理論對(duì)錨桿進(jìn)行工程檢測(cè)評(píng)定時(shí), 經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)判和漏判的現(xiàn)象。其主要原因?yàn)楝F(xiàn)場(chǎng)獲得的波形數(shù)據(jù)質(zhì)量不高。目前國(guó)內(nèi)工程領(lǐng)域使用的儀器大都不具備實(shí)時(shí)分析的功能，現(xiàn)場(chǎng)工作人員只能憑肉眼觀察來(lái)判別采集波形的質(zhì)量，檢測(cè)質(zhì)量受人為因素的影響較大。 針對(duì)此問(wèn)題，國(guó)外有學(xué)者提出利用包含復(fù)雜參數(shù)的錨桿動(dòng)態(tài)模型產(chǎn)生一個(gè)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，然后利用該集合對(duì)真實(shí)的測(cè)量數(shù)據(jù)做出診斷。但由于其算法復(fù)雜導(dǎo)致計(jì)算量非常大，對(duì)處理平臺(tái)的要求高，不容易實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)分析；張良均等人提出了將小波變換的處理方法 ，主要進(jìn)行兩類(lèi)問(wèn)題的處理：（1）采用離散小波變換把應(yīng)力波分解成多個(gè)頻段成分信號(hào),損傷信息由于集中占據(jù)一個(gè)或幾個(gè)頻段而得以凸現(xiàn),這樣使損傷分辨率得以提高。該類(lèi)方法在小波變換分解層數(shù)的確定上存在隨機(jī)性,且小波優(yōu)秀的時(shí)頻分析能力也沒(méi)有得到充分發(fā)揮；（2）先利用小波分析去噪，再在時(shí)域上觀察反射波突變的特征和時(shí)域定位。但由于小波函數(shù)具有不唯一性，采用不同的小波基分析同一個(gè)問(wèn)題會(huì)產(chǎn)生不同的結(jié)果。另外，即使是對(duì)于同樣的小波基函數(shù)，不同的分解層數(shù)以及有用信號(hào)頻段的取舍也直接影響小波去噪的效果。因此，簡(jiǎn)單地選取某一種小波去噪模型對(duì)基樁反射波信號(hào)進(jìn)行處理是不合適的。王軍民等人通過(guò)實(shí)踐驗(yàn)證了通過(guò)尋找瞬時(shí)相位突變點(diǎn)的方法實(shí)現(xiàn)缺陷定位和長(zhǎng)度測(cè)量的有效性。
