[发明专利]一种基于冲击回波信号的隧道衬砌脱空检测方法及系统

权利要求书

1.一种基于冲击回波信号的隧道衬砌脱空检测方法，其特征在于，包括：

获取待测隧道衬砌的冲击回波信号；

对冲击回波信号分别提取时域特征、频域特征以及时-频域特征；

对时域特征、频域特征以及时-频域特征进行标准化后，采用第一神经网络进行进一步特征提取；

对冲击回波信号，采用第二神经网络提取信号前后时序关系的特征；

根据第一神经网络输出的特征和所述信号前后时序关系的特征，通过特征融合部分得到待测隧道衬砌是否存在脱空的结果。

2.如权利要求1所述的一种基于冲击回波信号的隧道衬砌脱空检测方法，其特征在于，所述时域特征包括对所述冲击回波信号在时间域中提取的振幅均方根值、峰值因子、峭度指标、脉冲指标、波形因子和裕度系数。

3.如权利要求1所述的一种基于冲击回波信号的隧道衬砌脱空检测方法，其特征在于，所述频域特征包括对所述冲击回波信号，利用傅里叶变换提取的主频、频谱质心、频率带宽、频率均方根和频谱波峰数。

4.如权利要求1所述的一种基于冲击回波信号的隧道衬砌脱空检测方法，其特征在于，所述时-频域特征包括对所述冲击回波信号，利用VMD-HHT变换提取信号的瞬时频率、瞬时包络、瞬时相位、边际谱频率。

5.如权利要求4所述的一种基于冲击回波信号的隧道衬砌脱空检测方法，其特征在于，所述VMD-HHT变换以模糊熵和相关系数为基础建立遗传算法的目标函数，利用遗传算法寻找最优的变分模态分解的参数，以得到冲击回波信号的各有效分量，然后对各有效分量进行希尔伯特变换，提取有效分量的时-频域特征。

6.如权利要求1所述的一种基于冲击回波信号的隧道衬砌脱空检测方法，其特征在于，所述第一神经网络、第二神经网络和特征融合部分构成隧道衬砌脱空检测模型，用于训练所述隧道衬砌脱空检测模型的数据集包括：通过对不同工况的衬砌模型进行冲击回波信号采集得到的原始数据集、以及对原始数据集进行数据增强得到的扩充数据集。

7.如权利要求6所述的一种基于冲击回波信号的隧道衬砌脱空检测方法，其特征在于，所述数据增强包括：

对原始数据集中的冲击回波信号进行傅里叶变换，确定一个有效频带宽度，在所述频带宽度范围外，滤除噪声，生成第一批信号；

在原始数据集中的冲击回波信号的基础上添加随机噪声，生成第二批信号；

将第一批信号和第二批信号作为扩充数据集。

8.一种基于冲击回波信号的隧道衬砌脱空检测系统，其特征在于，包括：

信号获取模块，其被配置为：获取待测隧道衬砌的冲击回波信号；

第一特征提取模块，其被配置为：对冲击回波信号分别提取时域特征、频域特征以及时-频域特征；

第二特征提取模块，其被配置为：对时域特征、频域特征以及时-频域特征进行标准化后，采用第一神经网络进行进一步特征提取；

第三特征提取模块，其被配置为：对冲击回波信号，采用第二神经网络提取信号前后时序关系的特征；

检测模块，其被配置为：根据第一神经网络输出的特征和所述信号前后时序关系的特征，通过特征融合部分得到待测隧道衬砌是否存在脱空的结果。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的一种基于冲击回波信号的隧道衬砌脱空检测方法中的步骤。

10.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7中任一项所述的一种基于冲击回波信号的隧道衬砌脱空检测方法中的步骤。