[发明专利]一种滑坡孕育过程声波监测方法及装置在审

专利信息
申请号: 201910165276.8 申请日: 2019-03-05
公开(公告)号: CN109884695A 公开(公告)日: 2019-06-14
发明(设计)人: 朱星;许强;王浩;霍冬冬 申请(专利权)人: 成都理工大学
主分类号: G01V1/30 分类号: G01V1/30;G01V1/36;G01V1/22
代理公司: 成都创新引擎知识产权代理有限公司 51249 代理人: 向群
地址: 610059 四川*** 国省代码: 四川;51
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摘要:
搜索关键词: 声波监测 系统功耗 滑坡 主频 实时在线监测装置 缓存 数据序列发送 无线远程传输 远程无线传输 方法和装置 监测装置 声波事件 声波信号 时间序列 无用数据 异常波形 远端监测 自动监测 分析 高效性 冗余 触发 存储 发送 传输 占据 放弃
【权利要求书】:

1.一种滑坡孕育过程声波监测方法,其特征在于,包括以下步骤:

采集滑坡监测区域的声波模拟信号,所述声波模拟信号包括发生时间、发生地址、声波模拟信号幅度;

对所述声波模拟信号进行预处理,得到声波数字序列;

采用改进型STA/LTA算法对所述声波数字序列进行处理,并将STA/LTA的比值与异常波形阈值进行比较,得到大于异常波形阈值的声波数字序列,所述异常波形阈值根据现场噪声水平设置;

对大于异常波形阈值的声波数字序列进行主频分析,得到滑坡孕育过程声波频段范围内的声波数字序列,所述滑坡孕育过程声波频段范围为0.01~20Hz;

存储得到的滑坡孕育过程声波频段范围内的声波数字序列。

2.根据权利要求1所述的滑坡孕育过程声波监测方法,其特征在于,对所述声波模拟信号进行预处理,得到声波数字序列,具体包括:

对所述声波模拟信号进行高通滤波;

对高通滤波后的声波模拟信号进行放大处理;

对放大后的声波模拟信号进行采样;

对采样后的数据采用滑动平均滤波算法进行低通滤波处理,得到声波数字序列。

3.根据权利要求2所述的滑坡孕育过程声波监测方法,其特征在于,所述滑动平均值滤波算法为:

N=0.443Fs/Fco

其中,N为平均点数,Fs为采样频率,Fco是截止频率,x(k-i)为i时刻采样点的幅值。

4.根据权利要求1所述的滑坡孕育过程声波监测方法,其特征在于,所述采用改进型STA/LTA算法对所述声波数字序列进行处理,并将STA/LTA的比值与异常波形阈值进行比较,得到大于异常波形阈值的声波数字序列,所述异常波形阈值根据现场噪声水平设置,具体为:

改进型STA/LTA算法采用递归型的计算方式:

Ci=Si2+Ki[Si-Si-1]2

Ki=sum|Si|/sum|Si-Si-1|;

其中,i=1,2,3…N,STAi和LTAi分别是声波数字序列在第i时刻的短时平均值和长时平均值;Lenlta和Lensta分别是声波数字序列长时平均时窗和短时平均时窗所包含的数据长度;Ci是特征函数,Si(i=1,2,3...,N)是经过滑动均值滤波后的声波数字序列的振幅,Ki是振幅和一阶导数的加权因子;

对得到的STA/LTA序列进行平滑滤波处理;

将STA/LTA序列中各STA/LTA的比值与异常波形阈值进行比较,若STA/LTA的比值大于异常波形阈值,则从STA/LTA序列中大于异常波形阈值的第i时刻的数据之前的10个点开始记录、存储,直到STA/LTA的比值小于异常波形阈值。

5.根据权利要求1所述的滑坡孕育过程声波监测方法,其特征在于,所述对大于异常波形阈值的声波数字序列进行主频分析,具体为:

对大于异常波形阈值的声波数字序列采用FFT算法进行主频分析,其中FFT算法为:

其中,x(n)是声波数字序列幅值,X(k)是频率域幅值,N是声波数字序列长度。

6.根据权利要求1所述的滑坡孕育过程声波监测方法,其特征在于,还包括:

将存储的滑坡孕育过程声波频段范围内的声波数字序列无线发送到监测中心。

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