CN111257429A - 一种仿蛛网式传感器阵列的布设方法及其在混凝土健康监测中的应用 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种仿蛛网式传感器阵列的布设方法及其在混凝土健康监测中的应用,本发明运用仿生学知识,参照蜘蛛网的功能原理,将超声传感器和声发射传感器按照蛛网结构进行布设,形成仿蛛网式传感器阵列,该阵列布置方法灵活多变,传感器用量少,监测面积大且全面,定位准确,误差小,对操作人员技术性要求低,便于实施,而且通过超声技术和声发射技术的结合,既可以实现混凝土表面固有缺陷的检测,又可以实现对混凝土动态缺陷的长期监测。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于超声技术的仿蜘蛛网式源定位方法,具体涉及一种仿蛛网式传感器阵列的布设方法,以及采用该布设的仿蛛网式传感器阵列进行源定位来监测混凝土健康的方法,属于工程无损检测技术领域。
背景技术
混凝土是国民基础设施、交通、水利等土木工程领域用量最大、用途最广的建筑材料。然而,混凝土材料与结构的服役环境往往较为恶劣,在多重损伤因素的耦合作用下,在长达几十年甚至上百年的服役期内,将不可避免的产生损伤累积,导致混凝土结构的力学性能与耐久性出现不同程度的裂化,最终降低结构安全性和使用寿命,甚至引发灾难性的突发事故。因此,对其进行无损检测及在线健康监测显得尤为重要。
目前,混凝土缺陷判断方法主要以超声检测为主,但此类方法均是主动检测手段,缺乏材料自身内部缺陷信息,也无法得到实时的缺陷的动态变化。健康监测技术虽然能够实现长期在线监测,但由于混凝土结构往往空间体积巨大,在监测过程中往往需要布设大量的传感器来实现混凝土的在线健康监测任务。目前,混凝土结构监测的传感器仍是依据工程师等技术人员多年的现场施工经验进行布设,布设点的确定具有巨大的盲目性及冗余性,难以提供混凝土结构整个监测过程的有效信息,尤其是难以实现对损伤的定位判断,无法反映混凝土结构缺陷变化的真实情况,造成人力与物力资源上的浪费。
发明内容
针对现有技术中的不足,本发明提供了一种仿蛛网式传感器阵列的布设方法,该方法以天然蜘蛛网的结构为模型,对传感器进行蛛网式布设,从而对信号源进行定位,该布设方法传感器用量少,监测面积大且全面,定位准确,误差小。
本发明还提供了一种仿蛛网式传感器阵列监测混凝土健康的方法,该方法采用上述方法对传感器进行仿蛛网式阵列布设,该方法能够对混凝土的固有缺陷以及动态缺陷进行检测,对混凝土的整体损伤能够进行全面和准确的定位,能够反映混凝土结构缺陷变化的真实情况,且该方法传感器用量少,传感器布设方法简单,对布设人员技术要求低。
本发明运用仿生学知识,参照蜘蛛网的功能原理,设计了一种传感器阵列的布设方法,该方法基于超声技术,对传感器进行仿蜘蛛网式阵列布设,从而对信号源进行准确定位。本发明具体技术方案如下:
本发明提供了一种仿蛛网式传感器阵列的布设方法,该方法以天然蜘蛛网的结构为模型,将蛛网上相邻两条横线和相邻两条纵线交叉形成的四边形定义为一个阵列单元,每个阵列单元的顶点处均布设有声发射传感器,在蛛网的中心位置布设有超声传感器,在超声传感器周围布设有至少一个阵列单元,超声传感器和阵列单元构成仿蛛网式传感器阵列。
蜘蛛在捕捉食物时,只要站在蛛网的中枢区(如图1所示)就能准确的知道蛛网的变动位置。本发明以天然的蜘蛛网为模型,模拟蛛网的布设模式,对传感器进行仿蛛网布设。
进一步的,上述布设方法中,在蛛网的中心位置布设有至少一个超声传感器,此处的中心位置指的是蛛网的中枢区。
进一步的,上述布设方法中,在每个阵列单元的顶点处,即每个四边形的顶点处均布设有至少一个声发射传感器。
进一步的,上述布设方法中,为了更好的检测声源的位置,将所述蛛网横线和纵线交叉处均布设有声发射传感器。
本发明还提供了一种仿蛛网式传感器阵列监测混凝土健康的方法,该方法采用上述仿蛛网式传感器阵列的布设方法,在混凝土表面布设至少一个仿蛛网式传感器阵列,通过该仿蛛网式传感器阵列监测混凝土表面的固有缺陷和动态缺陷。
上述监测混凝土健康方法中,在混凝土结构表面按照理想蜘蛛网模型布置仿蛛网式传感器阵列,仿蛛网式传感器阵列由声发射传感器与超声传感器构成。每个仿蛛网式传感器阵列中,超声传感器布置在仿蜘蛛网的中心位置,即仿蜘蛛网的中枢区,而多个声发射传感器布置在仿蜘蛛网的纵线与横线相交的格点位置,相邻两条横线和相邻两条纵线交叉形成的四边形定义为一个阵列单元,每个阵列单元有四个格点,该阵列单元相当于蜘蛛网中的捕食区。
进一步的,上述监测混凝土健康方法中,每个格点之间的距离、每个格点与超声传感器之间的距离、仿生蛛网横线和纵线的条数、声发射传感器的位置和个数等可以根据超声传感器的信号强度、声发射传感器的接收能力、检测的混凝土的情况等实际情况进行调整。
进一步的,上述监测混凝土健康方法中,仿蛛网式传感器阵列中的声发射传感器与具有信号处理功能的计算机相连,将声发射传感器接收到的信号进行处理。
进一步的,上述监测混凝土健康方法中,当监测混凝土的固有缺陷时,采用声发射传感器接收超声传感器发出的信号,通过信号的差异得出混凝土固有缺陷的位置。本发明将整个混凝土结构平面上的所有传感器简化成一个个质点,以超声传感器位置为中心,用于发射超声信号。以超声传感器向外辐射多条纵线,在每条纵线上每隔一段距离布置一个声发射传感器,最终形成以超声传感器为发射点,声发射传感器为接收点,中心信号向四周辐射的仿蜘蛛网式传感器阵列,通过该阵列准确反映混凝土的固有损伤信号。
进一步的,上述监测混凝土健康方法中,当监测混凝土的动态缺陷时,采用声发射传感器接收混凝土自身发出的信号,通过信号的差异得出混凝土动态缺陷的位置。众所周知,对于任何给定的三个传感器组成的阵列,可以得到两个源定位点,即一个真实的声发射定位源和一个伪声发射定位源,因此,声发射的平面源定位至少需要四个以上的传感器。当混凝土存在动态缺陷时,每4个声发射传感器组成一个仿生蜘蛛网的捕食区,在任一单位捕食区中,均可通过4个声发射传感器进行源定位。同时,4个以上的声发射传感器的源定位只有一个真实的声发射源,避免了伪声发射源的干扰,提高了定位的准度与精度,准确检测出动态损伤的位置。中枢区的源定位阵列由至少四个声发射传感器组成,而定位的精准随着声发射传感器数量的增加而增加,也就是说,在中枢区的源定位准度和精度是最高的。
进一步的,上述监测混凝土健康方法中,采用时差定位法来定位缺陷的位置。时差定位法是现有技术中已经有较多报道的方法,是信号处理中比较常见的一种方法,在此不再赘述。
与现有技术相比,本发明具有以下突出优点:
1、本发明以超声传感器和声发射传感器构成仿蛛网式传感器阵列,超声传感器位于仿生蛛网的中心位置,声发射传感器位于仿生蛛网横线与纵向交叉的格点上,每4个格点构成一个捕食区,保证了定位的准确性与精确性。
2、本发明传感器布设方法灵活多变,传感器用量少,监测面积大且全面,定位准确,误差小,对操作人员技术性要求低,便于实施。
3、本发明方法能实现对混凝土结构近表面固有缺陷的检测,通过超声传感器发射超声波,声发射传感器接收声波信号,当混凝土结构表面出现缺陷,声波的传播路径发生改变,信号强度衰减,从而可以确定缺陷所在位置。
4、本发明方法能实现对混凝土结构内在动态缺陷的在线监测,在仿生蜘蛛网阵列的捕食区上,任意4个相邻的声发射传感器均可视为一个单位捕食区;当混凝土结构劣化损伤过程中,在任一单位捕食区中,均可通过4个声发射传感器进行源定位;同时4个以上的声发射传感器的源定位只有一个真实的声发射源,避免了伪声发射源的干扰,提高定位的准度与精度。
5、本发明方法可以根据混凝土结构的实际情况,对传感器的数量、频率响应范围、角度和距离进行合理调节,有利于结构的灵活布置,而且操作简单便捷,技术性要求低,实现了对混凝土结构的无损检测,避免了资源的浪费。
附图说明
图1仿生蛛网的结构示意图。
图2实施例2中仿蛛网式传感器阵列的布设方式。
图3实施例2中混凝土结构表面完好时同一纵线上的声发射传感器接收的声波波形图,a.最内圈声发射传感器,b.最外圈声发射传感器。
图4实施例2中混凝土结构表面存在固有缺陷时同一纵线上的声发射传感器接收的声波波形图,a.最内圈声发射传感器,b.最外圈声发射传感器。
图5实施例3中网格状传感器阵列的布设方式图。
图6实施例3中采用仿蛛网式传感器阵列对混凝土结构表面的动态损伤进行检测的声发射源定位图,其中,A、B、C、D四个位置表示的是4个声发射传感器,这四个声发射传感器围成的区域为一个单位捕食区。
图中,1、超声传感器,2、声发射传感器,3、中枢区,4、捕食区。
具体实施方式
下面结合具体实施例和附图,对本发明技术方案进行进一步的说明和阐述。应该明白的是,下述实施例仅是示例性的,并不对本发明保护范围产生限制。
实施例1
如图1所示为仿生蛛网的结构示意图,其中仿生蛛网由多条横向和纵向的线构成。其中,由最里面的一条横线围成的中心位置为中枢区3,在中枢区以外,相邻两条横线和纵线围成的四边形为捕食区4。每条横线和纵线相交的位置为格点,每个捕食区有4个格点。
本发明仿蛛网式传感器阵列由超声传感器和声发射传感器构成,所述超声传感器1布设在仿生蛛网的中心位置,即中枢区,中心位置布设一个或多个超声传感器。所述声发射传感器2布设在仿生蛛网的格点位置,将每个捕食区定义为一个阵列单元,每个阵列单元的格点处均布设有至少一个声发射传感器,每个阵列单元至少包括4个声发射传感器。在整个的仿蛛网式传感器阵列中,包括至少一个阵列单元。
实施例2
将实施例1描述的仿蛛网式传感器阵列布设在表面完好、尺寸为500×500mm的混凝土平板上。仿蛛网式传感器阵列相邻横线的距离200mm ,各纵线之间的角度均为90度,形成由两条横线和两条纵向构成的仿生蛛网,如图2所示。仿蛛网式传感器阵列共使用1个超声传感器,超声传感器设置在仿生蛛网的中心位点处,共设置8个声发射传感器,每个格点上设置一个声发射传感器,声发射传感器按照离超声传感器由近及远的方式依次设置。各声发射传感器与具有信号处理功能的计算机相连。
通过超声传感器发射声波,利用同一条纵线上最内圈和最外圈的声发射传感器接收声波信号。所得声波波形图如图3所示。从图中可以看出,最内圈声发射传感器接收的信号强于最外圈声发射传感器接收的信号强度,表明声波在混凝土表面传播随着距离的增加信号强度逐步衰减,但衰减幅度并未出现较大的改变,证明混凝土表面并未出现损伤。然后,在这两个声发射传感器所在的纵线上人工制造表面缺陷,再重复一次上述实验,所得声波波形图如图4所示。从图中可以看出,信号强度出现明显衰减,表明混凝土表面出现明显的缺陷,使得声波的传递路径和传播规律发生明显改变,同时也表明此方法可以实现对混凝土结构近表面固有缺陷的检测。
实施例3
将实施例1描述的仿蛛网式传感器阵列布设在表面完好的混凝土路面上。仿蛛网式传感器阵列相邻横线的距离均为300mm,各纵线之间的角度均为45度,传感器排布方式如图1所述,形成由两条横线和八条纵向构成的仿生蛛网。仿蛛网式传感器阵列共使用1个超声传感器,超声传感器设置在仿生蛛网的中心位点处,共设置16个声发射传感器,每个格点上设置一个声发射传感器,声发射传感器按照离超声传感器由近及远的方式依次设置。各声发射传感器与具有信号处理功能的计算机相连。与此同时,设计一个对比实验,将16个声发射传感器按图5所示的网格状传感器阵列布设方式依次布设在表面完好的混凝土路面上,各声发射传感器间隔均为300mm,各声发射传感器与具有信号处理功能的计算机相连。
在仿蛛网式传感器阵列的任意单位捕食区(由声发射传感器构成的最小的四边形)随机进行多次断铅实验拟作混凝土表面动态损伤信号,采用声发射传感器接受声波信号并判断声音发生位点,对损伤源进行定位,通过接收到的信号可以明显看出,距离断铅声源越近,声发射传感器接收源信号强度越强,计算机选取四个声源最强信号,进而确定损伤源所在的某一阵列单元位置,经过信号进一步处理,可以直接得到如下图6所示的某一个单位捕食区的声发射源定位图。该定位图定位的损伤源位置与断铅实验位置一致。由此可以看出,本发明方法布置的声发射传感器可以准确定位损伤声源,表明本发明方法可以实时在线监测混凝土表面的动态损伤变化。
在图5的网格状传感器阵列的位置A处拟作混凝土表面动态损伤信号,因各声发射传感器距离间隔相同,当损伤信号靠近某一声发射传感器时,到达周围多个传感器的距离基本一致,计算机无法将损伤源规划入某一特定阵列中,进而无法定位损伤位置。此外,混凝土表面并不是一个均匀的介质,声波的传播路径和传递规律或多或少发生改变,导致距离声源相近的多个传感器接收信号强度基本相同,从而无法完成声发射源定位。
Claims (8)
1.一种仿蛛网式传感器阵列的布设方法,其特征是:以天然蜘蛛网的结构为模型,将蛛网上相邻两条横线和相邻两条纵线交叉形成的四边形定义为一个阵列单元,每个阵列单元的顶点处均布设有声发射传感器,在蛛网的中心位置布设有超声传感器,在超声传感器周围布设有至少一个阵列单元,超声传感器和阵列单元构成仿蛛网式传感器阵列。
2.根据权利要求1所述的布设方法,其特征是:在蛛网的中心位置布设有至少一个超声传感器。
3.根据权利要求1所述的布设方法,其特征是:在每个阵列单元的顶点处均布设有至少一个声发射传感器。
4.根据权利要求1所述的布设方法,其特征是:所述蛛网横线和纵线交叉处均布设有声发射传感器。
5.一种仿蛛网式传感器阵列监测混凝土健康的方法,其特征是:采用权利要求1-4中任一项所述的仿蛛网式传感器阵列的布设方法,在混凝土表面布设至少一个仿蛛网式传感器阵列,通过该仿蛛网式传感器阵列监测混凝土表面的固有缺陷和动态缺陷。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征是:仿蛛网式传感器阵列中的声发射传感器与具有信号处理功能的计算机相连,将声发射传感器接收到的信号进行处理。
7.根据权利要求5所述的方法,其特征是:当监测混凝土的固有缺陷时,采用声发射传感器接收超声传感器发出的信号,通过信号的差异得出混凝土固有缺陷的位置;当监测混凝土的动态缺陷时,采用声发射传感器接收混凝土自身发出的信号,通过信号的差异得出混凝土动态缺陷的位置。
8.根据权利要求5或7所述的方法,其特征是:采用时差定位法来定位缺陷的位置。
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Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111257429B (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113777612A (zh) * | 2021-08-13 | 2021-12-10 | 上海船舶工程质量检测有限公司 | 用于相控阵超声检测的空间自由扫查成像系统及方法 |
WO2023288258A1 (en) * | 2021-07-14 | 2023-01-19 | Alarm.Com Incorporated | Reduction of false detections in a property monitoring system using ultrasound emitter |
Citations (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2004113693A (ja) * | 2002-09-30 | 2004-04-15 | Fuji Photo Film Co Ltd | 超音波撮像装置及び超音波撮像方法 |
US20090048789A1 (en) * | 2007-04-13 | 2009-02-19 | University Of South Carolina | Optimized Embedded Ultrasonics Structural Radar System With Piezoelectric Wafer Active Sensor Phased Arrays For In-Situ Wide-Area Damage Detection |
CN101571514A (zh) * | 2009-06-16 | 2009-11-04 | 北京理工大学 | 用于复合材料层合板缺陷定位的超声导波检测技术 |
US20110030479A1 (en) * | 2008-03-31 | 2011-02-10 | Junichi Murai | Ultrasonic flaw detection method and ultrasonic flaw detection equipment |
CN102590329A (zh) * | 2012-02-19 | 2012-07-18 | 重庆大学 | 基于霍尔元件的网式铁磁构件表面裂纹探测器 |
CN102680579A (zh) * | 2012-06-01 | 2012-09-19 | 中国计量学院 | 基于声发射传感器阵列的混凝土内部缺陷检测方法 |
US20160231285A1 (en) * | 2015-02-09 | 2016-08-11 | Sichuan University | Fixing device for acoustic emission test sensors for rock damage testing |
CN207586187U (zh) * | 2017-11-16 | 2018-07-06 | 中国石油化工股份有限公司 | 主被动声融合的储罐底板全域检测系统 |
CN108519583A (zh) * | 2018-04-11 | 2018-09-11 | 吉林大学 | 适用于各向异性二维板的声发射源定位方法 |
CN108844963A (zh) * | 2018-06-22 | 2018-11-20 | 重庆大学 | 大型储罐底板腐蚀缺陷在线监测系统及方法 |
CN109187763A (zh) * | 2018-09-17 | 2019-01-11 | 山东建筑大学 | 一种基于四传感器阵列对声发射源定位的方法 |
CN110333293A (zh) * | 2019-08-12 | 2019-10-15 | 河海大学常州校区 | 一种正方网格相控超声阵列激发与检测混凝土缺陷的方法 |
CN110596246A (zh) * | 2019-10-17 | 2019-12-20 | 重庆大学 | 用于检测大型储罐底板腐蚀缺陷的检测方法 |
-
2020
- 2020-03-24 CN CN202010211832.3A patent/CN111257429B/zh active Active
Patent Citations (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2004113693A (ja) * | 2002-09-30 | 2004-04-15 | Fuji Photo Film Co Ltd | 超音波撮像装置及び超音波撮像方法 |
US20090048789A1 (en) * | 2007-04-13 | 2009-02-19 | University Of South Carolina | Optimized Embedded Ultrasonics Structural Radar System With Piezoelectric Wafer Active Sensor Phased Arrays For In-Situ Wide-Area Damage Detection |
US20110030479A1 (en) * | 2008-03-31 | 2011-02-10 | Junichi Murai | Ultrasonic flaw detection method and ultrasonic flaw detection equipment |
CN101571514A (zh) * | 2009-06-16 | 2009-11-04 | 北京理工大学 | 用于复合材料层合板缺陷定位的超声导波检测技术 |
CN102590329A (zh) * | 2012-02-19 | 2012-07-18 | 重庆大学 | 基于霍尔元件的网式铁磁构件表面裂纹探测器 |
CN102680579A (zh) * | 2012-06-01 | 2012-09-19 | 中国计量学院 | 基于声发射传感器阵列的混凝土内部缺陷检测方法 |
US20160231285A1 (en) * | 2015-02-09 | 2016-08-11 | Sichuan University | Fixing device for acoustic emission test sensors for rock damage testing |
CN207586187U (zh) * | 2017-11-16 | 2018-07-06 | 中国石油化工股份有限公司 | 主被动声融合的储罐底板全域检测系统 |
CN108519583A (zh) * | 2018-04-11 | 2018-09-11 | 吉林大学 | 适用于各向异性二维板的声发射源定位方法 |
CN108844963A (zh) * | 2018-06-22 | 2018-11-20 | 重庆大学 | 大型储罐底板腐蚀缺陷在线监测系统及方法 |
CN109187763A (zh) * | 2018-09-17 | 2019-01-11 | 山东建筑大学 | 一种基于四传感器阵列对声发射源定位的方法 |
CN110333293A (zh) * | 2019-08-12 | 2019-10-15 | 河海大学常州校区 | 一种正方网格相控超声阵列激发与检测混凝土缺陷的方法 |
CN110596246A (zh) * | 2019-10-17 | 2019-12-20 | 重庆大学 | 用于检测大型储罐底板腐蚀缺陷的检测方法 |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2023288258A1 (en) * | 2021-07-14 | 2023-01-19 | Alarm.Com Incorporated | Reduction of false detections in a property monitoring system using ultrasound emitter |
US11908308B2 (en) | 2021-07-14 | 2024-02-20 | Alarm.Com Incorporated | Reduction of false detections in a property monitoring system using ultrasound emitter |
CN113777612A (zh) * | 2021-08-13 | 2021-12-10 | 上海船舶工程质量检测有限公司 | 用于相控阵超声检测的空间自由扫查成像系统及方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN111257429B (zh) | 2023-07-04 |
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Legal Events
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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