[发明专利]基于噪声信号识别的多孔沥青路面飞散病害检测方法

说明书

本发明提供了一种基于噪声信号识别的多孔沥青路面飞散病害检测方法，包括：(1)轮胎/路面噪声信号采集：采用近距法完成待检测多孔沥青路面的轮胎/路面噪声的采集；(2)特征信号提取：设定分析的单位距离长度，将现场提取的噪声信号进行降噪处理和频谱转化，对处理后的噪声信号进行特征提取；(3)飞散病害检测结果计算：通过飞散破坏程度判别模型，输入步骤(2)得到的信号特征，获得单位距离内飞散破坏百分比及飞散破坏程度。本发明所述的基于噪声信号识别的多孔沥青路面飞散病害检测方法，实现了对多孔沥青路面飞散破坏程度的准确、快速及智能化测试，为这种特殊路面结构的养护时机和养护技术方案选择提供了决策依据。

技术领域

本发明属于道路工程领域，具体涉及一种基于轮胎/路面噪声信号识别的多孔沥青路面飞散病害检测方法。

背景技术

多孔沥青路面的大空隙结构实现了路面排水、降噪等功能，但相应地，这种结构特征也导致其容易发生特定的病害。多孔沥青路面集料颗粒间的接触面积较小，使得承受荷载时颗粒间的接触力较大，进而导致在交通荷载的反复作用下，会由于集料与沥青的粘结力不足或胶浆断裂而引起粗集料的脱落、掉粒现象，这被称为“飞散病害”。多孔沥青路面一旦发生局部病害，后续的石料飞散会显著加快，呈现“多米诺效应”，最终导致较大面积坑槽出现。因此，分散病害的出现会严重影响路面的使用寿命、行车舒适度和安全性。荷兰的观测数据表明，多孔沥青路面发生飞散病害的比例占所有病害类型的75％。根据我国早期修建的江苏宁杭、沿海高速公路多孔沥青路面使用状况观察，飞散的出现是不可避免的。为了尽量降低飞散病害的危害，一方面需要通过严格控制材料和施工质量，降低早期飞散的风险；另一方面，在使用过程中，应加强对于飞散病害的预防性养护和修复。

预防性养护和修复应建立在对多孔沥青路面飞散病害程度的有效识别的基础上。目前，国内外尚缺少有效的方法对多孔沥青路面现场飞散状况进行自动化检测及飞散病害程度的识别，基本是以人工判断为主，或从外观变化的角度开展分析研究。由于损坏主要是集料脱落导致的表面三维构造的变化，路面检测常用的二维成像设备和评价指标都还难以判断这种病害形式。而三维激光等技术由于数据量过大，处理速度慢以及识别精度要求高等问题，尚无法实现真正意义上的连续快速检测，且识别的准确性有待考察。

发明内容

本发明解决的是现有技术中缺少有效的方法对多孔沥青路面现场飞散状况进行自动化检测及飞散病害程度识别的技术问题，进而提供一种可实现连续快速检测、准确性高的基于轮胎/路面噪声信号识别的多孔沥青路面飞散病害检测方法。

本发明解决上述技术问题采用的技术方案为：

基于噪声信号识别的多孔沥青路面飞散病害检测方法，包括：

(1)轮胎/路面噪声信号采集：采用近距法完成待检测多孔沥青路面的轮胎/路面噪声的采集，采集过程中检测车辆匀速行驶，车辆轮胎位于车道轮迹带；记录起点和终点的坐标信息；

(2)特征信号提取：将现场采集的轮胎/路面噪声信号进行降噪处理和频谱转化得到处理后的噪声信号；设置分析的单位距离长度，将所述处理后的噪声信号划分为一个或多个连续的单位距离长度路面的噪声信号，对每个单位距离长度路面的噪声信号分别进行特征提取；

(3)飞散病害检测结果计算：将步骤(2)中提取的特征输入至飞散破坏程度判别模型中，获取所述飞散破坏程度判别模型的输出结果，所述输出结果中包括设定距离长度路面的飞散破坏程度及每单位距离长度路面的飞散破坏百分比；

所述飞散破坏程度判别模型为使用多组测试实验数据对深度学习模型训练得到，所述多组测试实验数据中的每组数据均包括：通过近距法采集得到的多孔沥青路面的轮胎/路面噪声信号经过降噪处理和频谱转化后，对每个单位距离长度的噪声信号进行提取得到的特征，输出是与噪声信号相对应的设定距离长度路面的飞散破坏程度及每单位距离长度路面的飞散破坏百分比。

所述飞散破坏程度包括四个等级，分别为“无飞散”、“轻度”、“中度”、“重度”。