[发明专利]一种近海岸地震动信号采集系统及检测方法在审

专利信息
申请号: 202110878041.0 申请日: 2021-08-02
公开(公告)号: CN113740900A 公开(公告)日: 2021-12-03
发明(设计)人: 周求湛;胡继康 申请(专利权)人: 盐城市湛安智感科技有限公司
主分类号: G01V1/24 分类号: G01V1/24;G01V1/22;G01V1/20;G01H17/00
代理公司: 苏州创策知识产权代理有限公司 32322 代理人: 范圆圆
地址: 224000 江苏省盐城市盐*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 海岸 震动 信号 采集 系统 检测 方法
【权利要求书】:

1.一种近海岸地震动信号采集系统,其特征在于:包括地震动信号采集节点、数据采集卡以及数据采集终端;所述地震动信号采集节点包括动圈式振动传感器、低噪声调理电路和防水采集节点外壳,所述低噪声调理电路用于对所述动圈式振动传感器感知到的地震动信号进行降噪、放大和滤波处理;所述数据采集卡用于对所述地震动信号采集节点的震动数据进行采集;所述数据采集终端预装LabVIEW、MATLAB以及数据采集卡驱动程序,并搭载近海岸地震动信号采集软件,用于地震动信号的采集设置、分析处理及存储。

2.根据权利要求1所述的一种近海岸地震动信号采集系统,其特征在于:所述数据采集卡选用NI公司的USB 6218采集卡。

3.根据权利要求2所述的一种近海岸地震动信号采集系统,其特征在于:所述近海岸地震动信号采集软件包括实验条件设置、采集参数设置、地震动信号采集控制及实时波形显示四个区域;其中,实验条件设置区域用于实现信号采集环境和条件参数的记录功能,为后期地震动信号的处理和分析提供有效参考;采集参数设置区域具备信号存储地址、采样频率及采集信道设置的功能,可实现多路振动传感器串联信号采集;地震动信号采集控制区域具备地震动信号采集、停止、保存及删除功能;实时波形显示区域用于实时显示地震动信号的时域波形。

4.根据权利要求3所述的一种近海岸地震动信号采集系统,其特征在于:所述近海岸地震动信号采集软件利用LabVIEW和MATLAB混合编写,主要使用NI公司的DAQ工具箱来控制串行输入总线完成数据的传输,通过NI的数据采集模块、数据存储模块、LabVIEW的信号处理和显示模块、MATLAB的信号处理模块和高阶谱分析工具包协同实现近海岸地震动信号采集系统的整体功能。

5.根据权利要求1所述的一种近海岸地震动信号采集系统,其特征在于:所述低噪声调理电路包括放大器、滤波器、电压转换电路以及基准电压电路。

6.一种近海岸地震动信号检测方法,其特征在于,包括以下步骤:

(1)、完成近海岸地震动信号的震源、传播介质和信号采集三个方面的特性分析;

(2)、根据特性分析结果设计适用于近海岸环境的地震动信号采集系统;

(3)、利用设计的近海岸地震动信号采集系统完成近海岸地震动信号的数据采集;实地采集时,根据近海岸地震动信号震源、传播介质和信号采集方面的特性分析结果,按照不同传播介质种类、不同海浪和海风强度、人员距采集节点不同距离、传播介质不同温度和湿度以及采集节点不同部署方式的采集要求分别进行环境噪声和人员行走地震动信号采集;

(4)、以采集到的地震动信号数据为基础,完成近海岸地震动信号的最优阈值降噪、特征分析提取以及地震动信号检测模型的搭建、检测和验证:首先通过仿真对比阈值降噪方法的各类阈值规则、小波基和阈值函数的实际降噪效果,选择无偏风险估计阈值规则、利用db小波基和硬阈值函数的最优阈值降噪方法;然后利用时域、频域、时-频域分析方法对各种类型的信号特征进行分析提取,构建不同传播介质的地震动信号特征向量,建立特征向量样本库;最后利用Logistic回归模型和一种优化随机梯度算法搭建不同传播介质的地震动信号检测模型并利用实地采集数据进行验证;

(5)、根据验证结果完成近岸浪周期性、近岸浪强度、传播介质种类、传播介质温度、传播介质湿度及采集节点部署方式六类环境因素对地震动信号的影响分析。

7.根据权利要求6所述的一种近海岸地震动信号检测方法,其特征在于:步骤(2)中所述的设计适用于近海岸环境的地震动信号采集系统包括:选用动圈式振动传感器作为地震动信号采集节点的振动传感器,同时设计低噪声调理电路和防水采集节点外壳,并进行淋水、浸水试验,然后搭配数据采集卡和数据采集终端完成硬件设计;最后利用LabVIEW和MATLAB混合编程编写地震动信号采集软件,完成近海岸地震动信号采集系统设计。

8.根据权利要求6所述的一种近海岸地震动信号检测方法,其特征在于:所述传播介质为细沙、粗砂、砾石三类。

9.根据权利要求6所述的一种近海岸地震动信号检测方法,其特征在于:步骤(4)中所述的Logistic回归模型根据现有数据对分类边界建立回归公式,并以此进行分类;其回归公式为:

式中,x表示一个d维的特征向量[7 8],并且有:

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