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    隧道爆破振動信號畸變校正及特征提取研究

    2022-04-01 08:39:20付曉強(qiáng)劉紀(jì)峰黃凌君戴良玉康海鑫
    工程爆破 2022年1期
    關(guān)鍵詞:變分畸變校正

    付曉強(qiáng),俞 縉,劉紀(jì)峰,黃凌君,戴良玉,康海鑫

    (1.三明學(xué)院建筑工程學(xué)院,福建 三明 365004;2.華僑大學(xué)福建省隧道與城市地下空間工程技術(shù)研究中心,福建 廈門 361021;3.工程材料與結(jié)構(gòu)加固福建省高等學(xué)校重點實驗室,福建 三明 365004;4.三明科飛產(chǎn)氣新材料股份有限公司,福建 三明 365500)

    城市隧道鉆爆法施工過程中,產(chǎn)生的爆破振動對周圍建(構(gòu))筑的負(fù)面影響不容忽視[1-3]。開展爆破振動監(jiān)測是現(xiàn)階段爆破損傷評價最為重要的手段之一。隧道爆破振動測試過程中,由于爆破近區(qū)產(chǎn)生的瞬時能量輸入過大,在較強(qiáng)的脈沖能量作用下測試儀器的慣性原件發(fā)生強(qiáng)烈振蕩,測試輸出指標(biāo)很難保持線性輸出[4]。另一方面,若選用的測振儀不匹配導(dǎo)致超量程、儀器未按時進(jìn)行標(biāo)定以及測試周圍環(huán)境的干擾,均會導(dǎo)致隧道爆破監(jiān)測信號出現(xiàn)不同程度的畸變。

    現(xiàn)階段對于時變信號多尺度自適應(yīng)分解存在許多算法,如變分模態(tài)分解(VMD)、經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EMD)、局部均值分解(LMD)和希爾伯特-黃變換(HHT)等,但對于不同信號的處理能力卻有所差異[5-6]。其中,變分模態(tài)分解由于其預(yù)設(shè)的尺度和非遞歸分解模型所具有的自適應(yīng)能力,在克服模態(tài)混疊和增強(qiáng)濾波效果方面具有獨特優(yōu)勢。得益于對上述問題的改善,變分模態(tài)分解是目前時變信號處理分析中的重要算法之一。同步擠壓小波變換算法(Synchrosqueezed Wavelet Transforms,SWT)是由連續(xù)小波變換發(fā)展而來的高分辨率分析算法,具有良好的時頻分辨和信號重構(gòu)能力,在非線性信號分析中取得了許多的顯著成果。

    實踐證明:爆破近區(qū)測試信號發(fā)生畸變的概率較遠(yuǎn)區(qū)高[7]。以往對于隧道爆破近區(qū)受畸變影響的爆破信號通常直接舍棄,導(dǎo)致測試數(shù)據(jù)不完整,直接影響到分析結(jié)論的可靠性。因此,開展爆破振動信號畸變校正是信號預(yù)處理的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。本文中擬采用變分模態(tài)分解算法結(jié)合同步擠壓小波變換,并輔以時頻分析對隧道爆破振動信號能量特征進(jìn)行了分析,探索并建立了隧道爆破振動信號畸變校正和特征提取方法。

    1 基本理論

    1.1 變分模態(tài)分解(VMD)

    變分模態(tài)分解是將信號分解為k個中心頻率為ωk的模態(tài)函數(shù)uk,uk的具體形式為[8]

    uk(t)=Ak(t)·cos[φk(t)]

    (1)

    式中:Ak(t)為瞬時幅值;φk(t)為瞬時相位,兩者均為緩變過程。

    VMD算法將信號分解過程轉(zhuǎn)移到變分框架內(nèi)進(jìn)行處理,其算法核心包括變分問題的構(gòu)造及其求解。

    變分問題的構(gòu)造過程如下:

    1)對于單個模態(tài)分量uk(t),利用Hilbert變換構(gòu)造解析信號,通過混合指數(shù)解調(diào)各自估計中心頻率的方法,將各個模態(tài)分量的頻譜調(diào)制到相應(yīng)的基頻帶上:

    (2)

    式中:j為虛數(shù)單位;δ(t)為狄拉克函數(shù);ωk={ω1,…,ωK}為經(jīng)過VMD得到的若干個模態(tài)對應(yīng)的中心頻率;uk={u1,…,uK}為分解得到的k個模態(tài)分量;*為卷積運(yùn)算。

    2)通過解調(diào)信號的高斯平滑度,計算式(2)表示的信號梯度的平方L2 范數(shù),估計獲得各模態(tài)分量的帶寬,構(gòu)造的變分問題可表述為如下的優(yōu)化過程,即:

    (3)

    (4)

    變分問題的求解過程如下:

    為求式(3)中的約束變分模型,此處引入二次懲罰因數(shù)α和Lagrange乘法算子λ(t),其中α為較大的正數(shù)且在高斯噪聲存在的情況下可保證信號的重構(gòu)精度,算子λ(t)使得約束條件保持嚴(yán)格性,構(gòu)造的增廣Lagrange表達(dá)式如下:

    L({uk},{ωk},λ)=

    (5)

    1.2 同步擠壓小波變換(SWT)

    假定時變信號f(t)的長度為n=2L+1,采樣間隔為Δt。令nv=64,取na=Lnv,則:

    (6)

    (7)

    (8)

    式中:median為中值函數(shù);Wf(a,b)為信號f(t)連續(xù)小波變換得到的小波系數(shù);a為尺度因子;b為平移因子。則在中心頻率wl上SWT值Tf(wf,b)為

    (9)

    式中:(Δa)i=ai-ai-1。

    同步擠壓小波反變換為

    (10)

    通過同步擠壓小波反變換可重構(gòu)任意頻率區(qū)間信號分量,從而實現(xiàn)所關(guān)心的頻率區(qū)間信號完全無損重構(gòu)過程。

    2 工程概況

    青島地鐵隧道3#線采用鉆爆法施工,該隧道掘進(jìn)斷面30.8 m2,跳段選用MS1~MS13范圍內(nèi)共7個段別毫秒電雷管[10-11],具體炮孔布置如圖1所示。

    圖1 炮孔布置參數(shù)

    隧道測試段埋深22 m,巖性以中砂巖為主,普氏系數(shù)4~6,采用全斷面開挖,單循環(huán)起爆總藥量為66.9 kg。其中,掏槽孔24個,按照炮孔位置選用MS1、MS3、MS5段雷管,對應(yīng)起爆藥量分別為7.2、7.2、10.8 kg;輔助孔40個,選用MS5、MS7、MS9段雷管,單孔裝藥量均為0.6 kg,對應(yīng)起爆藥量分別為1.8、10.2、12 kg;周邊孔30個,采用MS11段雷管配合導(dǎo)爆索起爆,單孔藥量為0.45 kg,起爆藥量為13.5 kg;底孔7個,MS13段起爆,單孔裝藥量0.6 kg,共4.2 kg。

    為了客觀評價該爆破方案下產(chǎn)生的爆破振動效應(yīng),對隧道掘進(jìn)過程中地表產(chǎn)生的振動進(jìn)行了監(jiān)測。為了避免隧道已開挖段產(chǎn)生的“空洞效應(yīng)”對測試數(shù)據(jù)的影響,測點選擇在隧道掌子面前方地表2 m處,測點布置如圖2所示。

    圖2 測點布設(shè)

    3 難點分析

    測試選用中科測控TC-4850型爆破振動測試儀,在隧道上方地表選擇固定的監(jiān)測位置并提前澆筑好測振平臺,測振儀固定時首先清理平臺表面浮灰,采用石膏粉加水?dāng)嚢柚梁隣钫迟N傳感器探頭,這一過程中調(diào)整水平氣泡處于標(biāo)準(zhǔn)水平位置,待探頭與平臺表面粘貼牢靠后根據(jù)工程特點設(shè)定采樣頻率為8 kHz,采樣時長為1.5 s并使主機(jī)處于待觸發(fā)狀態(tài)。測試過程中將測振傳感器的x向指向隧道開挖中軸線方向,z向與x向垂直且兩者位于水平面內(nèi),y向與x、z向垂直并指向地表,傳感器三向按照笛卡爾坐標(biāo)系布置,可同時獲取3個方向的爆破信號波形曲線,三向振動波形曲線具體如圖3所示。其中,x向波峰值為2.02 cm/s,波谷值為-1.33 cm/s,峰峰值差為3.35 cm/s,主頻為32.26 Hz;y向波峰值為1.07 cm/s,波谷值為-0.67 cm/s,峰峰值差為1.74 cm/s,主頻為3.49 Hz;z向波峰值為2.02 cm/s,波谷值為-1.50 cm/s,峰峰值差為3.52 cm/s,主頻為38.84 Hz。水平x、z向波峰、波谷值及峰峰值差較為接近且出現(xiàn)的時刻一致(30 ms以內(nèi)),主頻值相當(dāng),而垂直y向波峰、波谷值出現(xiàn)的時刻在時間軸上明顯離散,波峰值出現(xiàn)在21.19 ms,而波谷值出現(xiàn)在741 ms左右,主頻值出現(xiàn)較大偏差,與隧道爆破振動特征嚴(yán)重不符,出現(xiàn)了明顯的失真。同時注意到,圖3中三向信號波形均不同程度出現(xiàn)了偏離基線中心位置的漂零趨勢項,尤其是垂直y向,信號的波動形態(tài)完全淹沒在干擾成分中,信號失真導(dǎo)致其奇異性增強(qiáng),因此,預(yù)處理過程中對畸變信號進(jìn)行校正是極為必要的。

    圖3 典型畸變爆破振動信號

    由于測試環(huán)境的復(fù)雜性及儀器自身的原因,隧道爆破監(jiān)測信號通常會發(fā)生畸變,影響信號后續(xù)的特征提取及參數(shù)調(diào)整優(yōu)化過程。另一方面,分析過程中各環(huán)節(jié)產(chǎn)生的誤差會不斷累加,從而導(dǎo)致分析結(jié)果精度較差,不能客觀反映爆破振動實際情況。

    4 方案設(shè)計

    本文針對隧道爆破振動畸變信號的奇異性,利用變分模態(tài)分解消除信號中的趨勢項,通過同步擠壓小波變換重構(gòu)優(yōu)勢頻段信號,徹底解決了信號扭曲引起的特征失真問題。具體實現(xiàn)步驟如下:

    1)根據(jù)待分析信號采樣頻率和采樣長度等參數(shù),確定VMD分解中懲罰因子α取值,分解層數(shù)k統(tǒng)一確定為2;

    式中,ldi為第d次仿真試驗中目標(biāo)回波i是SST,D為蒙特卡羅試驗次數(shù),N1為第d次仿真分析得到的目標(biāo)回波個數(shù)。

    2)信號VMD分解得到的第二階模態(tài)分量便是消除趨勢項后的校正信號f′(t);

    3)同步擠壓小波對步驟2得到校正信號f′(t)進(jìn)行時頻分析,得到校正信號f′(t)能量在時頻域上的分布,從而確定信號的優(yōu)勢頻率區(qū)間;

    4)根據(jù)校正信號時頻譜中的優(yōu)勢頻率區(qū)間范圍,利用同步擠壓小波變換優(yōu)良的信號重構(gòu)能力,重構(gòu)得到反映信號特征的真實信號;

    5)重復(fù)上述步驟1~4,得到了同一測點三向分量信號的優(yōu)勢頻率重構(gòu)子信號f″(t),并求取其三向矢量和;

    6)根據(jù)矢量和峰值點時刻,辨別雷管段別并提取瞬時、邊際能量特征。

    4.1 趨勢項消除

    變分理論認(rèn)為,當(dāng)時變信號中趨勢項的頻譜中心頻率位于5 Hz內(nèi)時,則VMD分解得到的第一階模態(tài)分量便為信號中的趨勢項[12]。變分模態(tài)分解中的兩個重要參數(shù)分別為:懲罰因子α和分解層數(shù)k,其中α取值決定了信號分解精度,通常α取為待分析信號采樣長度的2倍。同時,文獻(xiàn)[5]中也表明含有顯著趨勢項的時變信號經(jīng)過VMD分解后得到的第一階模態(tài)分量即為趨勢項,與分解層數(shù)k無關(guān)。為了提高運(yùn)行效率,設(shè)置分解層數(shù)k為2。此處,設(shè)置α=24 001(信號采樣長度為12 001),對圖3中信號進(jìn)行VMD分解,相應(yīng)的信號分解結(jié)果及其功率譜分別如圖4和圖5所示。

    圖4 VMD算法趨勢項提取結(jié)果

    圖5 不同信號成分功率譜分布

    VMD分解后得到的校正信號波形光滑,波峰波谷值沿基線中心近似對稱分布。其中,x向波峰值為1.42 cm/s,波谷值為—1.41 cm/s,主頻為52.78 Hz;y向波峰值為0.45 cm/s,波谷值為—0.48 cm/s,主頻為58.59 Hz;z向波峰值為1.17 cm/s,波谷值為—1.25 cm/s,主頻為57.61 Hz。趨勢項和校正信號的功率譜在頻率軸上實現(xiàn)了有效分離,說明通過變分模態(tài)算法進(jìn)行爆破信號畸變校正是切實可行的。校正后的信號主頻接近并保持相對穩(wěn)定,同時應(yīng)注意到三向振速從大到小依次為:x向>z向>y向,頻率從高到低依次為:y向>z向>x向,與振速幅值變化趨勢相反,說明隧道爆破振速越大,則主頻越低,揭示了隧道爆破峰值振速與主振頻率之間的定性關(guān)系。同時應(yīng)注意,對同一信號進(jìn)行多次重復(fù)校正易導(dǎo)致信號信息缺失,在工程實踐中應(yīng)以滿足分析要求為原則來綜合確定相關(guān)參數(shù)取值,避免過度校正引起的特征指標(biāo)損失。

    4.2 爆破信號重構(gòu)

    從校正信號的時頻譜(見圖6)可以看出,三向信號均具有初始頻帶范圍寬泛、高頻衰減較快的特點。水平x向(徑向)頻率中心為32 Hz,能量在20~70 Hz頻率區(qū)間出現(xiàn)聚集;水平z向(切向)頻率中心為64 Hz,信號在30~80 Hz區(qū)間有能量聚集;垂直y向(豎向)頻率中心為64 Hz,信號能量主要集中在30~80 Hz頻帶范圍。因此,對上述能量聚集頻率區(qū)間內(nèi)的信號進(jìn)行重構(gòu),能夠準(zhǔn)確把握隧道爆破振動信號的特征信息。利用同步擠壓小波變換可重構(gòu)任意頻率區(qū)間信號的優(yōu)良特性,對上述各自所對應(yīng)頻帶重構(gòu)得到能夠反映爆破特征信息的真實信號(見圖7)。

    圖6 校正信號時頻譜

    圖7 同步擠壓小波變換重構(gòu)信號

    通過同步擠壓小波變換重構(gòu)后的時域信號波動穩(wěn)定,較好地繼承了信號的主要變化特征,具有很好的細(xì)節(jié)保持能力。同時,在主振時域(0.8 s)后,信號波動迅速減緩并逐漸回歸到基線零點附近,具有很好的去噪能力,信號重構(gòu)效果優(yōu)良,精度滿足分析要求。

    5 結(jié)果與討論

    5.1 分析結(jié)果

    采用三向振速矢量合成速度作為指標(biāo)對爆破振動進(jìn)行評價,更能體現(xiàn)爆破對周圍建(構(gòu))筑物損傷的綜合作用。矢量合成振速v矢的具體表達(dá)式為

    (11)

    式中:vx為x向振速,cm/s;vy為y向振速,cm/s;vz為z向振速,cm/s。

    原信號矢量合成、三向振速進(jìn)行矢量合成后的振速曲線及其時頻面上的能量分布如圖8a、圖8b和圖8c所示。

    與原始信號矢量合成曲線(見圖8a)相較可知:由于原始信號存在畸變導(dǎo)致矢量合成振速受到污染,合成曲線出現(xiàn)虛假峰值,信號特征辨識度差。校正重構(gòu)信號矢量合成振速曲線連續(xù)光滑,信號噪聲及干擾均得到了很好地抑制,所用雷管段別與爆破方案一致,時頻譜上各段別雷管起爆時刻清晰可辯,驗證了上述組合算法的可靠性。

    對信號的時頻分布函數(shù)進(jìn)行頻率軸上積分得到信號的瞬時能量譜(見圖9),量綱為J/t。由于不同方向采集到的爆破振動波的類型有所不同,x和y方向構(gòu)成的平面代表瑞利波(Rayleigh wave)的質(zhì)點運(yùn)動,x和z方向代表勒夫波(Love wave)的質(zhì)點運(yùn)動[15]。由瞬時能量分布可知,水平x向的振動能量幅值率先到達(dá),垂直y向能量峰值到達(dá)時刻有一定的延遲,水平z向具有多個能量峰值。隧道爆破引起的振動中,Love波率先被探頭接收,Rayleigh波相對有約為0.03 s的時延。

    圖9 信號瞬時能量譜

    對時頻分布函數(shù)進(jìn)行時間軸上積分便得到了信號的邊際能量譜(見圖10),量綱為J/Hz。頻率邊際譜表征了信號不同頻率成分在時間全局上的累加,與功率譜的不同在于邊際譜可準(zhǔn)確描述頻率成分在整個振動過程中的能量占比權(quán)重[16]。由圖10可知,垂直y向和水平z向能量頻率中心均為64 Hz,這與圖6中其時頻譜的能量聚集中心處的頻率是一致的。水平x向由于同時受Love波和Rayleigh波的影響而具有多個頻率中心,能量頻率中心分別為32 Hz和48 Hz。在邊際譜中48 Hz處有較強(qiáng)能量峰值而在圖6a中時頻譜中并未出現(xiàn)較強(qiáng)的能量聚集,說明x向能量在此頻率處聚集但在時間上并不集中,這種頻帶窄但作用時間長的特殊能量加載形式也需高度重視,防止產(chǎn)生損傷累積效應(yīng)。邊際能量分布表明:對于該地質(zhì)地形條件下的隧道爆破振動效應(yīng)的控制,應(yīng)密切關(guān)注20~80 Hz范圍內(nèi)的能量分布變化,以防造成安全事故。

    圖10 信號邊際能量譜

    5.2 討論

    針對隧道爆破畸變信號開展分析,由于不同爆破工程產(chǎn)生的振動信號存在一定差異,在分析過程中應(yīng)根據(jù)工程特點對相關(guān)參數(shù)進(jìn)行調(diào)整,以達(dá)到最優(yōu)化的分析效果。在后續(xù)研究過程中,筆者會重點分析多種不同類型的爆破信號畸變特征及針對性的優(yōu)化措施,以期得到更具普適性的分析方法。

    6 結(jié)論

    1)隧道爆破信號中趨勢項是導(dǎo)致信號產(chǎn)生畸變的首要原因,隧道爆破測試過程中應(yīng)選用高精度、寬頻量程的測振儀并對儀器相關(guān)參數(shù)進(jìn)行合理設(shè)置,盡可能采用無線網(wǎng)絡(luò)傳輸形式進(jìn)行信號采集和傳輸,避免測點頻繁布置導(dǎo)致的位置偏差。長線隧道測試過程中,應(yīng)縮短測試儀器的常規(guī)標(biāo)定周期,提高信號測試精度,從根源上避免信號畸變的產(chǎn)生。

    2)隧道爆破信號的低頻畸變成分主要位于5 Hz以下,而現(xiàn)階段廣泛使用的測振儀工作頻率均大于5 Hz,致使測試信號中低于5 Hz部分信號波形難以保持線性輸出,導(dǎo)致信號產(chǎn)生低頻畸變。同時受測試環(huán)境復(fù)雜度影響,隧道監(jiān)測信號中亦普遍包含高頻噪聲(200 Hz以上),測試信號畸變引起的奇異性和噪聲干擾對于信號特征提取會產(chǎn)生不利影響,在信號深入分析過程中必須預(yù)先進(jìn)行校正和消噪。

    3)變分模態(tài)分解算法在設(shè)定合理參數(shù)前提下,可有效提取出信號中的畸變趨勢項成分,從而得到校正后的特征信號。從特征信號時頻譜確定其能量聚集頻率區(qū)間,利用同步擠壓小波變換可獲得重構(gòu)選定頻帶的真實信號。三向真實信號的矢量合成曲線峰值數(shù)量與選用的雷管段別有對應(yīng)關(guān)系,組合算法對畸變信號的處理效果好,自適應(yīng)性強(qiáng),適合用于隧道爆破及類似工程畸變信號的批量預(yù)處理。

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