[发明专利]一种基于声纹特征的智能钢筋套筒灌浆缺陷检测方法

权利要求书

1.一种基于声纹特征的智能钢筋套筒灌浆缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1，建立钢筋套筒灌浆结构有限元模型，对典型钢筋套筒灌浆缺陷进行模拟，测试最优定频声波在对应结构的响应，得到钢筋套筒灌装缺陷的声波特征；

S2，制作钢筋套筒灌浆结构模型，对典型钢筋套筒灌浆缺陷进行测试，使用稀土超磁致换能器激发最优定频声波，并通过声波接收传感器采集典型套筒灌浆缺陷对应的钢筋套筒的响应信号，对比模拟结果与测试结果的差异；

S3，根据实际测试结果修正模拟结果，并利用线性插值法计算未模拟的钢筋套筒灌浆缺陷对应的声波特征，建立钢筋套筒灌浆缺陷声纹特征数据库，将该数据库集成在测试仪器中，作为缺陷检测判断标准；

S4，使用稀土超磁致伸缩换能器激发最优定频声波，测试仪器通过声波接收传感器采集钢筋套筒结构的响应信号，通过分数阶傅里叶变换对响应信号进行分析处理；

S5，将实际测试获得的缺陷声波特征与套筒灌浆缺陷声纹特征数据库中的数据自动比对，确定实际钢筋套筒灌浆缺陷。

2.根据权利要求1所述基于声纹特征的智能钢筋套筒灌浆缺陷检测方法，其特征在于，步骤S1中，典型钢筋套筒灌浆缺陷模拟包括以下步骤：

S1-1，建立钢筋套筒灌浆结构有限元模型，包括设置模型的几何尺寸、缺陷大小及位置、模型各部分的材料；

S1-2，进行声波检测过程模拟，包括设置激发信号的能力、频率、位置、波的传播时间；

S1-3，分析模拟检测信号，包括接收位置的选取、信号的读取、信号的分数阶傅里叶变换处理分析。

3.根据权利要求1所述基于声纹特征的智能钢筋套筒灌浆缺陷检测方法，其特征在于，步骤S2中，典型钢筋套筒灌浆缺陷的验证包括以下步骤：

S2-1，设计钢筋套筒灌浆结构加工模型，包括模型的几何尺寸，钢筋套筒的类型、尺寸及位置，根据模型形状、尺寸及套筒固定要求制作模具；

S2-2，向模具中浇筑混凝土，并按照工艺要求对模型混凝土进行保养；

S2-3，使用稀土超磁致伸缩换能器对特定灌浆缺陷模型激发特定声波，并通过声波接收传感器采集典型套筒灌浆缺陷对应的钢筋套筒的响应信号，通过分数阶傅里叶变换对响应信号进行分析处理。

4.根据权利要求1所述基于声纹特征的智能钢筋套筒灌浆缺陷检测方法，其特征在于，步骤S4中，所述分数阶傅里叶变换是针对钢筋套筒灌浆结构最优0.89阶分数傅里叶变换，其对应的公式为：

Y0.89(v)=∫02048K0.89(v,t)x(t)dt]]>

其中，χ(t)为激励信号在钢筋套筒结构中的发射和散射信号函数，K_0.89(v，t)＝A exp[iπ(v²cotα-2vt cscα+t²cotα)为钢筋套筒灌浆结构最优0.89阶分数傅里叶变换的核函数，α＝ρπ/2，p≠2n，n是整数，dt为单位时间，单位为微秒，积分上限2048是测试仪器的最优采集参数。

5.一种基于声纹特征的智能钢筋套筒灌浆缺陷检测系统，其特征在于，包括稀土超磁致伸缩换能器，声波接收传感器及控制器；所述控制器包括声波发射与控制模块、高精度数据采集模块、电源模块，数据同步与传输模块，其执行以下检测步骤：

使用稀土超磁致伸缩换能器激发最优定频声波；

智能钢筋套筒灌浆缺陷检测系统通过声波接收传感器采集钢筋套筒结构的响应信号；

利用分数阶傅里叶变换对响应信号进行分析处理；

将实际测试获得的缺陷声波特征与套筒灌浆缺陷声纹特征数据库中的数据自动比对，确定实际钢筋套筒灌浆缺陷。