CN110542721B - 一种基于随机传感器网络的声发射源定位方法和系统 - Google Patents

一种基于随机传感器网络的声发射源定位方法和系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于随机传感器网络的声发射源定位方法和系统,所述随机传感器网络包括在监测系统中任意位置、不全部共面布置的n个声发射传感器,其中n≥6;将n个声发射传感器的坐标记为(xi,yi,zi),i=1,2,…,n;记录n个声发射传感器接收到声发射信号的时间,分别记为t1,t2,…,tn;根据给出的定位公式计算声发射源坐标(x,y,z)。本发明能实现较高定位精度和稳定性。

Description

一种基于随机传感器网络的声发射源定位方法和系统
技术领域
本发明涉一种基于随机传感器网络的声发射源定位方法和系统。
背景技术
声发射定位技术广泛应用于岩石、混凝土等材料破裂与失稳机理的研究,分析和研究声发射的一个主要和基本步骤是识别损伤与破坏发生的位置,因此,一个精确的声发射源定位方法是至关重要的。长期以来,为了提高声发射源定位精度,学者们提出了许多定位方法。然而大多数定位方法都需要预先测量波速,而波速测量误差是不可避免的。实际应用表明,波速测量值受传感器间距的影响较大,传感器间距的微小变化可以引起波速测量值的巨大变化。在材料损伤测试过程中,声发射信号从源位置到传感器的路径会在测试过程中不断变化进而导致平均波速的变化。此外,在采矿作业等动态开采环境中,岩爆的位置不一定在波速提前测量的区域,且不同时间的平均波速也并不相等。因此,预先测定的波速往往与真实波速存在较大的偏差,最终将导致定位结果产生较大的误差。
为此,专利CN102129063A公开了一种微震源或声发射源的定位方法,该方法属于迭代定位方法,运算效率较低,且需要预先给定初值,因此存在迭代发散与不收敛的情况。专利CN102435980A公开了一种基于解析求解的声发射源或微震源定位方法,计算效率较高,但是该方法仅适用于固定几何形状的声发射源定位问题,传感器需放置在特定位置。CN102590790A公开了一种非迭代的联合求解速度和目标位置的定位算法,可用于传播速度未知条件下的声发射目标定位,且可以综合利用所有的传感器,但是该方法需要预先对关于波速的一元三次方程进行求解,波速无解和多解的情况将对声发射源定位结果造成严重的影响。
因此,对于未知波速体系的随机传感器网络声发射源定位问题,仍然需要进一步的研究。
发明内容
本发明所解决的技术问题是,针对现有技术的不足,提出一种基于随机传感器网络的声发射源定位方法和系统,该方法易于实现、且定位精度与计算效率高。
本发明所提供的技术方案为:
一种基于随机传感器网络的声发射源定位方法,所述随机传感器网络包括在监测系统中任意位置、不全部共面布置的n个声发射传感器,其中n≥6;
将n个声发射传感器的坐标记为(xi,yi,zi),i=1,2,…,n;
记录n个声发射传感器接收到声发射信号的时间,分别记为t1,t2,…,tn
根据以下公式计算声发射源坐标(x,y,z),实现声发射源的定位:
Figure GDA0002460575130000021
其中,
Figure GDA0002460575130000022
Figure GDA0002460575130000023
Figure GDA0002460575130000031
Figure GDA0002460575130000032
式中r1~r32、a1~a5、a1~a5、b1~b5、c1~c5、d1~d5、e1~e5、f1~f5均为中间变量。
以上公式的推导过程如下,方法的定位流程见图1。
首先建立声发射源的距离时间公式:
Figure GDA0002460575130000033
其中,t0为声发射源信号的触发时刻,v为介质波速,两者均为未知量。
方程两边同时乘以v,然后平方,得到:
(xi-x)2+(yi-y)2+(zi-z)2=v2(ti-t0)2,i=1,2,…,n
将i>1的方程减去i=1的方程,可得随机传感器网络下未知波速体系的声发射源超定线性方程组:
Figure GDA0002460575130000041
其中,V=v2,K=Vt0,Li=xi 2+yi 2+zi 2,L1=x1 2+y1 2+z1 2
由于到时数据中不可避免的存在误差,方程左右两边不可能相等,将存在一定的偏差,也称方程残差。方程残差ηi以及方程残差的平方和γ的具体表达式如下:
Figure GDA0002460575130000042
Figure GDA0002460575130000043
方程残差平方和γ对参数x,y,z,V,K求偏导,并令偏导等于0,可得包含声发射源坐标x,y,z以及附加变量V和K的正定线性方程组:
Figure GDA0002460575130000044
其中,
Figure GDA0002460575130000051
Figure GDA0002460575130000052
接下来对正定方程组解方程,首先消去未知项K,得到仅包含x,y,z,V四个未知参数的方程组:
Figure GDA0002460575130000053
其中,
Figure GDA0002460575130000061
接下来通过消元法消去未知项V,可以得到下列仅包含声发射源参数x,y,z的线性方程组:
Figure GDA0002460575130000062
其中,
Figure GDA0002460575130000063
最后,通过解上述三个方程组可以得到声发射源坐标x,y,z:
Figure GDA0002460575130000064
本发明还提供一种基于随机传感器网络的声发射源定位系统,包括数据处理模块;数据处理模块采用上述的声发射源定位方法,基于随机传感器网络中各个声发射传感器的坐标和他们接收到声发射信号的时间计算声发射源坐标(x,y,z),实现声发射源的定位。
进一步地,所述声发射源定位系统还包括所述随机传感器网络。
本发明根据声发射距离时间公式构造声发射源超定线性方程组,通过对方程残差平方和求偏导并令偏导等于零可得正定方程组。然后对正定方程组解方程便可得到最优声发射源位置的解析解。该方法无需预先测定波速。较现有未知波速定位方法而言,该方法可以综合利用所有传感器信息,从统计学角度上保证了声发射源坐标的精确性。此外,该方法无需任何先验解,避免了无解以及多解等情况。
有益效果:
本发明为声发射源定位提供了一种简便的且具有较高定位精度和稳定性的新方法,其具有以下优势:
(1)无需预先测定波速,因此不受波速测量误差的影响;
(2)属于解析定位方法,相较于迭代定位方法,无需给定迭代初值,避免了迭代不收敛和计算效率低的问题;
(3)可基于随机传感器网络进行定位,对传感器安装位置只要求6个以上声发射传感器不同时共面,各声发射传感器无需安装在特定位置;
(4)通过引入最小二乘原理可以综合利用所有声发射传感器的信息进行解析定位,提高了定位精度;
(5)不需要波速的先验解,避免了无解与多解的情况。
附图说明
图1为本发明实施例中定位方法原理图。
图2为一种传感器布置方式下声发射源三维定位示意图。
图3为另一种传感器布置方式下声发射源三维定位示意图。
具体实施方法
以下结合附图和具体实施例对本发明进行进一步具体说明。
实施例1:
本实施例公开了一种基于随机传感器网络的声发射源定位方法,包括以下步骤:
在监测系统中(待测声发射源附近)布置随机传感器网络,即在监测系统中任意位置放置n个不全部共面的声发射传感器,n个声发射传感器的坐标分别为(xi,yi,zi)(i=1,2,…,n);
利用n个声发射传感器感知声发射源的声发射信号,记录各声发射传感器接收到声发射信号的时间,将第i个声发射传感器接收到声发射信号的时间为ti(i=1,2,…,n)。
通过以下公式求得声发射源坐标x,y,z:
Figure GDA0002460575130000081
其中,
Figure GDA0002460575130000082
Figure GDA0002460575130000083
Figure GDA0002460575130000084
Figure GDA0002460575130000085
实施例2:
本实施例公开了一种基于随机传感器网络的声发射源定位系统,包括数据处理模块;数据处理模块采用实施例1中所述的定位方法,基于随机传感器网络中各个声发射传感器的坐标和他们接收到声发射信号的时间计算声发射源坐标(x,y,z),实现声发射源的定位。
实验验证:
实验1:
预设一个声发射源,位置坐标为S(0.018m,0.045m,0.054m),该声发射源被14个传感器所包围。本次实验通过模拟的方法产生一组到时数据,并保留小数点后一位计算精度。且假设该声发射系统介质波速未知。声发射传感器具体坐标以及对应声发射传感器接收到声发射信号的时间见表1。
表1
Figure GDA0002460575130000091
以本实验对上述一种基于随机传感器网络的声发射源定位方法进行详细说明,实际定位中,已知量为各声发射传感器坐标以及各声发射传感器接收到声发射信号的时间数据(到时数据),未知量为声发射源坐标位置,在这里提前给出是为了据此模拟产生到时数据,并与本申请提出的方法进行验证。为了描述清楚,分5个步骤阐述本申请的具体实施方法:
(1)将14个传感器安置于监测系统周围,传感器不在同一平面内且尽可能分散布置,本实验中各传感器布置位置如图2所示。该声发射系统介质波速未知。声发射传感器坐标以及对应传感器接收的到时数据见表1。
(2)将表1中的传感器坐标数据xi,yi,zi以及到时数据ti带入实施例1给出的公式中计算参数a,b,c,d,e,f:
Figure GDA0002460575130000101
Figure GDA0002460575130000102
(3)根据参数a,b,c,d,e,f计算参数r1-r20
Figure GDA0002460575130000103
Figure GDA0002460575130000104
(4)根据参数r1-r20计算参数r21-r32
Figure GDA0002460575130000105
(5)根据参数r21-r32计算声发射源坐标x,y,z:
Figure GDA0002460575130000111
最终求得声发射源x,y,z三个分量的坐标分别为0.0181mm,0.0448mm,0.0539mm,可见定位结果与预设的坐标(0.018m,0.045m,0.054m),吻合较好,定位精度高。
实验2:
预设一个声发射源,位置坐标为S(0.018m,0.045m,0.054m),该声发射源被14个传感器所包围。本次实验通过模拟的方法产生一组到时数据,并保留小数点后一位的计算精度。且假设该声发射系统介质波速未知。声发射传感器具体坐标以及对应声发射传感器接收到声发射信号的时间见表1。
表1
Figure GDA0002460575130000112
以本例对一种基于随机传感器网络的声发射源定位方法进行详细说明,实际定位中,已知量为各声发射传感器坐标以及各声发射传感器接收到声发射信号的时间数据(到时数据),未知量为声发射源坐标位置,在这里提前给出是为了据此模拟产生到时数据,并与本申请提出的方法进行验证。为了描述清楚,分5个步骤阐述本申请的具体实施方法:
(1)将14个传感器安置于监测系统周围,传感器不在同一平面内且尽可能分散布置,本实验中各传感器布置位置如图3所示。该声发射系统介质波速未知。声发射传感器坐标以及对应传感器接收的到时数据见表1。
(2)将表1中的传感器坐标数据xi,yi,zi以及到时数据ti带入实施例1给出的公式中计算参数a,b,c,d,e,f:
Figure GDA0002460575130000121
Figure GDA0002460575130000122
(3)根据参数a,b,c,d,e,f计算参数r1-r20
Figure GDA0002460575130000123
(4)根据参数r1-r20计算参数r21-r32
Figure GDA0002460575130000124
(5)根据参数r21-r32计算声发射源坐标x,y,z:
Figure GDA0002460575130000125
最终求得声发射源x,y,z三个分量的坐标分别为0.0179mm,0.0451mm,0.0539mm,可见定位结果与预设的坐标(0.018m,0.045m,0.054m),吻合较好,定位精度高。

Claims (3)

1.一种基于随机传感器网络的声发射源定位方法,其特征在于,所述随机传感器网络包括在监测系统中任意位置、不全部共面布置的n个声发射传感器,其中n≥6;
将n个声发射传感器的坐标记为(xi,yi,zi),i=1,2,…,n;
记录n个声发射传感器接收到声发射信号的时间,分别记为t1,t2,…,tn
根据以下公式计算声发射源坐标(x,y,z),实现声发射源的定位:
Figure FDA0002436616520000011
其中,
Figure FDA0002436616520000012
Figure FDA0002436616520000013
Figure FDA0002436616520000021
Figure FDA0002436616520000022
以及
Figure FDA0002436616520000023
式中r1~r32、a1~a5、a1~a5、b1~b5、c1~c5、d1~d5、e1~e5、f1~f5和Li均为中间变量,Li=xi 2+yi 2+zi 2,i=1,2,…,n。
2.一种基于随机传感器网络的声发射源定位系统,其特征在于,包括数据处理模块;数据处理模块采用权利要求1所述的定位方法,基于随机传感器网络中各个声发射传感器的坐标和他们接收到声发射信号的时间计算声发射源坐标(x,y,z),实现声发射源的定位。
3.根据权利要求2所述的基于随机传感器网络的声发射源定位系统,其特征在于,还包括所述随机传感器网络。
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