[发明专利]基于多源信息融合的锚杆无损检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于多源信息融合的锚杆无损检测方法。

背景技术

现有技术中，对锚杆进行检测的方法主要有拉拔实验、取岩芯法、声波法（含应力波）、超声波法等。

拉拔实验、取岩芯法均属于破坏性的检测方法，虽然是传统的测试方法，但使用起来费工费时，效率低，且抽检的样本数十分有限，难免会以偏概全，无法成为常规的检测手段。

声波法（含应力波）、超声波法属于无损检测方法，目前正逐渐取代传统的测试方法。超声波法由于采用高频波（大于20K），测试中衰减大，反射信号弱，造成信息识别困难，往往影响结果的准确性，且必须配备超声波发生器，在矿山井下检测必须防爆的问题难以解决，应用效果不理想且受限制。

锚杆无损检测中主要采用声波法，采用的频率段为2K－10K，测试效率高、效果好，应用前景广阔。

现有信号处理技术中，如利用小波变换方法提取信号的特征值，利用神经网络预测锚杆质量等方法，均需借助于底端反射信号的清晰识别。若底端反射信号不明显，识别就有一定的困难，而且小波变换方法存在着小波基函数的选取问题。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对上述现有技术中的缺点，提供一种能够准确识别反射信息、检测精度高的基于多源信息融合的锚杆无损检测方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案：

一种基于多源信息融合的锚杆无损检测方法，其特征在于其包括如下步骤：

（1）首先组建测试平台，首先组建测试平台，所述测试平台包括四种以上材质的小锤、设置在被测锚杆外露端锚头上的声波传感器、与声波传感器相连接的数据采集装置以及与数据采集装置相连接的计算机；

（2）用四种以上材质的小锤分别敲击锚杆的锚头，产生四种以上的激励信号，锚杆底端的声波反射信号通过声波传感器传送至数据采集装置中，再通过计算机对所述数据采集装置采集的数据进行基于多源信息融合的数据处理和识别计算，对所述锚杆进行无损检测；

所述无损检测包括对锚杆进行长度测量和/或浇注缺陷检测；

所述对锚杆进行长度测量的方法如下：

针对所述四种以上的激励信号，检测其锚杆底端的声波反射信号，利用HHT方法进行去噪和特征值提取，将其在第一尺度或第二尺度上的信号提取出来，得到IMF_j，j=1，2，3，4；据特征值提取后的信号，确定声波反射信号的具体位置，求出锚杆长度或锚固长度；

所述对锚杆进行浇注缺陷检测的方法如下：

对锚杆的两种缺陷类型F_i（i=1，2）计算基本可信数                                                和不确定性概率，所述缺陷类型F_i当i=1时为无浇注缺陷，i=2时为有浇注缺陷，再利用D-S证据理论融合评估算法中的合并法则对进行融合，，得到的融合后的基本可信数，然后按照下述公式（A）计算证据区间：

        （A）

其中：为信任函数，又称为基本可信度；为似真度函数，又称为拟信度；

确定诊断结果即缺陷类型Fi的诊断决策如下：

规则1：目标类别应具有最大的基本可信度值；规则2：目标类别与其他类别的基本可信度值的差必须大于阈值；规则3：不确定性概率必须小于某一阈值；规则4：目标类别的基本可信度值必须大于不确定概率。

本发明的积极效果为：本发明所述的基于多源信息融合的锚杆无损检测方法，由于采用不同材质的锤子随机击震的方法产生不同的激励信号，且利用HHT和D-S证据理论融合评估算法识别锚杆参数以及锚杆质量，可以克服单一信号激发能量弱不易识别、现场测试条件苛刻、稳定性差的不足，使反射信息容易识别、检测精度高。

附图说明

图1为本发明基于多源信息融合的锚杆无损检测方法原理示意图；

图2为本发明中用材质分别为铝、硬胶木、铁和尼龙帽铁质的四种小锤为激励震源对无浇注缺陷锚杆激发的一组声波反射信号图形；

图3为对图2应用HHT方法进行特征值提取后的曲线。

图4为本发明中用材质分别为铝、硬胶木、铁和尼龙帽铁质的四种小锤为激励震源对有浇注缺陷锚杆激发的一组声波反射信号图形；

图5为对图4应用HHT方法进行特征值提取后的曲线。

具体实施方式

本发明的基于多源信息融合的锚杆无损检测方法，其较佳的具体实施方式如下：