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    基于STM32地震動(dòng)信號(hào)檢測(cè)識(shí)別傳感器系統(tǒng)設(shè)計(jì)

    2019-11-08 06:01:33岳輝
    粘接 2019年9期
    關(guān)鍵詞:模式識(shí)別

    岳輝

    摘要:地震動(dòng)傳感器是無(wú)人值守系統(tǒng)非常重要的組成部分之一,在地面目標(biāo)偵查工作中,地震動(dòng)傳感器有著非常重要的預(yù)警功能。針對(duì)傳統(tǒng)傳感器采用單一時(shí)域或頻域分析法中出現(xiàn)的問(wèn)題,研究創(chuàng)新性地選用時(shí)頻域聯(lián)合分析法,解決了傳感器分析非平穩(wěn)信號(hào)時(shí)準(zhǔn)確率較低的問(wèn)題。采用改進(jìn)的BP算法,在系統(tǒng)中避免了頻率特征匹配時(shí)出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)功能函數(shù)中出現(xiàn)局部最小點(diǎn)的問(wèn)題。研究設(shè)計(jì)的地震動(dòng)信號(hào)識(shí)別傳感器系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了3s、10s內(nèi)對(duì)25m距離內(nèi)的人和車以及100m范圍內(nèi)的各種車輛震動(dòng)信號(hào)的識(shí)別,正確識(shí)別率分別達(dá)到96%和90%。

    關(guān)鍵詞:震動(dòng)信號(hào);BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);模式識(shí)別;傳感器

    中圖分類號(hào):P315.62文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1001-5922(2019)09-0117-05

    地震動(dòng)傳感器的主要價(jià)值,在于能夠通過(guò)對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)引起的震動(dòng)進(jìn)行遠(yuǎn)距離檢測(cè),實(shí)現(xiàn)設(shè)備對(duì)該目標(biāo)的識(shí)別。國(guó)內(nèi)針對(duì)局部禁區(qū)范圍內(nèi)人、車活動(dòng)的監(jiān)視主要采用預(yù)埋傳感器的方式。但是由于布設(shè)傳感器需要的線路和處理系統(tǒng)過(guò)于復(fù)雜,預(yù)埋式傳感器的監(jiān)測(cè)范圍很有限閉。同時(shí),中央處理器需要對(duì)數(shù)量龐大的傳感器同時(shí)進(jìn)行信號(hào)的篩選、處理,造成整個(gè)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)過(guò)高的誤報(bào)警頻率以及較高的整體功耗。為滿足實(shí)際工作中對(duì)震動(dòng)信號(hào)傳感器的需要,主要針對(duì)一種震動(dòng)傳感器的系統(tǒng)進(jìn)行了重新設(shè)計(jì),提高了傳感器系統(tǒng)對(duì)人和車輛的識(shí)別能力和效率,基本滿足了24h戶外無(wú)人值守的需求。

    1相關(guān)原理綜述

    地表介質(zhì)質(zhì)點(diǎn)的震動(dòng)來(lái)自于外界運(yùn)動(dòng)目標(biāo)對(duì)地面的激勵(lì),產(chǎn)生激勵(lì)的原因,來(lái)自于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)在地面上的運(yùn)動(dòng)。鑒于地表介質(zhì)的非剛體特性,運(yùn)動(dòng)目標(biāo)在地面上的運(yùn)動(dòng)則必然會(huì)引起地表介質(zhì)的形變。運(yùn)動(dòng)帶來(lái)的形變會(huì)不斷傳播形成地震波。進(jìn)行震動(dòng)信號(hào)識(shí)別傳感器的系統(tǒng)設(shè)計(jì),要確保系統(tǒng)可以高效地對(duì)地震動(dòng)信號(hào)進(jìn)行測(cè)量,因此,對(duì)地震動(dòng)信號(hào)的產(chǎn)生原理和傳播原理進(jìn)行分析是我們進(jìn)行系統(tǒng)設(shè)計(jì)的第一步。

    1.1地震動(dòng)信號(hào)的產(chǎn)生與傳播

    地面上的人侵人員、車輛、建筑噪聲等運(yùn)動(dòng)目標(biāo)是地震動(dòng)傳感器最主要的檢測(cè)目標(biāo)。這些運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)過(guò)程會(huì)對(duì)地面不斷施加激勵(lì),最終通過(guò)地表介質(zhì)的形變和傳播形成地震波。按照地表介質(zhì)質(zhì)點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)以及震動(dòng)波的傳播規(guī)律,將地震波分為體波和面波兩種,體波又被分為縱波(P波)和橫波(S波)兩種。

    縱波(P波)的傳播方向始終與地表介質(zhì)質(zhì)點(diǎn)的振動(dòng)方向相同,因此,縱波(P波)屬于地表介質(zhì)的體積形變;橫波(s波)的傳播方向始終與地表介質(zhì)質(zhì)點(diǎn)的振動(dòng)方向呈90°,因此,橫波(S波)屬于地表介質(zhì)的剪切形變。在地震波的傳播過(guò)程中,縱波(P波)和橫波(s波)的傳遞相互獨(dú)立、互不干擾,在遇到界面時(shí),不論縱波(P波)還是橫波(S波)都會(huì)發(fā)生反射和折射。

    體波與體波之間因?yàn)閭鞑ギa(chǎn)生干涉和疊加效應(yīng)后,便產(chǎn)生了一些頻率較低而能量較強(qiáng)的次聲波,稱之為面波。地表介質(zhì)的分界面,是面波在地表介質(zhì)中傳播的主要途徑。當(dāng)面波在地表介質(zhì)的分界面不斷向深處傳播時(shí),波的強(qiáng)度會(huì)呈指數(shù)冪急劇衰減。面波分為兩種:①瑞雷面波,運(yùn)動(dòng)軌跡呈逆進(jìn)橢圓形狀的面波且傳播速度略小于橫波;②樂(lè)夫面波,其介質(zhì)質(zhì)點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)方向與傳播方向呈90°且平行于界面。樂(lè)夫面波在地表介質(zhì)中進(jìn)行傳播,必須保證上層介質(zhì)中波的傳播速度大于下層介質(zhì)中波的傳播速度。

    1.2地震動(dòng)信號(hào)特性分析與識(shí)別技術(shù)

    地震動(dòng)信號(hào)的目標(biāo)具有能夠反映其本質(zhì)屬性的特性。對(duì)地震動(dòng)信號(hào)目標(biāo)的特征進(jìn)行提取,本質(zhì)是通過(guò)對(duì)原始檢測(cè)信息進(jìn)行特定測(cè)量空間變換,把數(shù)據(jù)從舊的測(cè)量模式映射到新的測(cè)量模式中,最終得到新的測(cè)量空間內(nèi)可以對(duì)地震動(dòng)信號(hào)目標(biāo)本質(zhì)屬性進(jìn)行有效反映的特征。對(duì)地震動(dòng)信號(hào)目標(biāo)特性進(jìn)行分析,要選擇能夠高度代表地震動(dòng)信號(hào)目標(biāo)的特征,且特征要具有較強(qiáng)的穩(wěn)定性。

    1.2.1地震動(dòng)信號(hào)預(yù)處理

    信號(hào)采集時(shí)的噪音及各種測(cè)量?jī)x器中的非線性成分以及其他干擾源會(huì)對(duì)信號(hào)分析工作產(chǎn)生很大的影響,影響分析結(jié)果。在進(jìn)行分析之前,要對(duì)采集所得信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理,剔除信號(hào)中的干擾成分,提高整體對(duì)地震動(dòng)目標(biāo)分析的可靠性和真實(shí)性。對(duì)信號(hào)的預(yù)處理,包括進(jìn)行濾波、去均值、卡位、錯(cuò)點(diǎn)剔除以及消除趨勢(shì)項(xiàng)等。

    1.2.2地震動(dòng)信號(hào)的時(shí)頻域特征分析

    以往的研究人員通常利用時(shí)域分析法來(lái)分析確定信號(hào),利用頻域分析法來(lái)分析平穩(wěn)信號(hào)。時(shí)域分析法對(duì)信號(hào)進(jìn)行識(shí)別,一定程度上能夠保證較高的信號(hào)識(shí)別率,但是易被外界無(wú)關(guān)震動(dòng)信號(hào)干擾。頻域分析法能夠?qū)ζ椒€(wěn)信號(hào)進(jìn)行分析,也能夠保證較高的信號(hào)分析準(zhǔn)確性,然而在實(shí)際監(jiān)測(cè)工作中,我們所監(jiān)測(cè)到的地震動(dòng)信號(hào)頻率成分并不是單純的確定信號(hào)或者單純的平穩(wěn)信號(hào),地震動(dòng)信號(hào)頻率成分會(huì)隨著時(shí)間的變化而不斷變化,總體呈現(xiàn)非平穩(wěn)狀態(tài)。單純的時(shí)域分析法或頻域分析法無(wú)法滿足復(fù)雜的地震動(dòng)信號(hào)檢測(cè)需求。

    2震動(dòng)信號(hào)識(shí)別系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)原理

    軟件設(shè)計(jì)核心是針對(duì)信息處理以及信息分類識(shí)別算法的實(shí)現(xiàn)。信息處理部分主要工作是對(duì)地震動(dòng)信號(hào)信息預(yù)處理和特征提取。文章一方面創(chuàng)新性地采用了時(shí)域聯(lián)合分布法來(lái)對(duì)非平穩(wěn)信號(hào)進(jìn)行監(jiān)測(cè)和處理,將時(shí)域信號(hào)頻率分布隨時(shí)間變化的特征從一維狀態(tài)映射到二維的時(shí)頻平面進(jìn)行顯示和分析;另一方面采用了分?jǐn)?shù)階傅里葉變換方法進(jìn)行時(shí)頻分析,該分析方法具備了傅里葉變化的優(yōu)勢(shì),同時(shí)由于自身還帶有一定的時(shí)域信息特征,又比傅里葉變換擁有了更多的優(yōu)點(diǎn)。對(duì)時(shí)均值能量、短時(shí)均值脈沖過(guò)零、預(yù)測(cè)系數(shù)、倒譜、共振峰等特征進(jìn)行提取,按照時(shí)間序列組成待測(cè)數(shù)據(jù)集,利用分?jǐn)?shù)階傅里葉變換算法進(jìn)行同參考模式匹配,最終得到分析結(jié)果。

    3改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

    在進(jìn)行地震動(dòng)信號(hào)的同參考模式匹配時(shí),比較常用的技術(shù)有動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整、貝葉斯框架和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。其中,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)能夠針對(duì)帶噪聲變形的地震動(dòng)信號(hào)進(jìn)行識(shí)別,且識(shí)別速度很快。因此,研究選用改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法為本,該設(shè)計(jì)軟件部分中的主要頻率特征匹配算法。

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