CN111780696A - 一种公路护栏立柱埋深及缺陷智能检测系统 - Google Patents

Abstract

一种公路立柱埋深智能检测系统，其特征在于：由信号激励电路、信号接收电路、激励换能器、接收换能器和上位机组成；激励换能器和接收换能器均由支撑结构、线圈和永磁体组成；每个线圈都采用单层跑道形；每个永磁体均采用长方体形状；支撑结构整体采用环形结构，且在该支撑结构的周向上间隔地开设有槽，将换能器的线圈通过槽固定在换能器的支撑结构上；在支撑结构上，沿周向开有通孔，用以实现永磁体的固定。采用扭转模态导波，因此每2个相邻的永磁体的磁场方向相反；激励换能器套设在护栏立柱的顶端；信号激励电路的输出端与激励换能器的输入端相连；接收换能器套设在护栏立柱的中部即护栏立柱与土壤的交界面处；接收换能器的输出端与信号接收电路相连。

Description

一种公路护栏立柱埋深及缺陷智能检测系统

(一)技术领域

本发明涉及无损检测领域中的超声检测技术，具体是一种公路立柱埋深智能检测系统。

(二)背景技术

公路里程量是衡量一个国家交通发达水平的重要标志，目前，全国公路里程已超过477万公里，而高速公路里程则超过13万公里，位居世界第一位。公路作为交通运输的大动脉，不但从空间上缩短了地域之间的距离，而且促进了客运业，物流业，旅游业等产业的发展，是人民生活的基本保障及经济发展的驱动力。

保证路侧基础设施的建设质量是行车安全的重要一环，公路路侧基础设施少不了防撞工程的建设，而防撞工程往往依赖于护栏立柱。它可以吸收由于车辆撞击的产生能量，防止车辆失控冲出隔离带，减轻财产损失及驾乘人员损伤。由于道路施工人员减少操作步骤或者用料、操作不规范等原因，可能致使埋深达不到国家标准，同时，在长期使用过程中立柱会因为腐蚀或者在车辆等撞击作用影响下，出现裂纹、折断、减薄等缺陷，但由于埋在地下，难以直接观察到。倘若立柱埋置深度不符合规定要求，或者在出现裂纹等缺陷的情况下再受到撞击，将无法起到安全防护的作用，埋下的将是对驾乘人员和财产安全的隐患。因此，需要定期对立柱埋深和缺陷进行检测，及时发现和更换有问题的立柱，达到保护驾乘人员生命和财产安全的目的。

目前常用方法是通过检测弹性波在立柱中传播的情况并对波形进行分析，然后通过人为判断进行分析，确定立柱埋深，并通过回波走时、幅值等信息判断是否存在缺陷。该方法较为准确，但速度不够快，在有许多立柱需要检测的时候，所需时间很多，耗费大量人力、精力。同时，由于公路立柱需要安装护栏，通常会在立柱上开有通孔。在具体检测过程中，通孔反射的回波和由于缺陷反射的回波很难通过人工进行判断、区分，进而会影响检测结果。

(三)发明内容

本发明提出了一种公路立柱埋深及缺陷智能检测系统和方法，可以通过算法对波形进行分析处理，利用人工智能算法对立柱中的缺陷识别和判断，在快速计算出立柱的埋深的同时判断立柱中是否存在缺陷，从而解决传统方法检测速度慢、效率低、准确性差的问题。

本发明的技术方案是：

一种公路立柱埋深智能检测系统，包括检测部分、数据运算处理部分和显示部分。

所述检测部分是由信号激励电路、信号接收电路、激励换能器和接收换能器组成。采用电磁超声导波作为检测信号，所述激励换能器采用支撑结构、线圈和永磁体组成。线圈采用跑道线圈，每个跑道线圈均绕制成单层跑道形；永磁体采用长方体形状；2个永磁体分别固定在1个跑道线圈左右两段直线段上，共同形成一组换能线圈组；支撑结构整体采用环形结构，沿着环形骨架的圆周方向开槽，用于安装固定线圈，可避免在立柱上拆装过程中损伤线圈；在环形骨架上，开有通孔用于放置固定永磁体。采用扭转模态导波对立柱进行检测，所以每2个相邻的永磁体的磁场方向相反，即其中一个永磁体的磁场方向朝向骨架的径向内侧，另一个永磁体的磁场方向朝向骨架的径向外侧。

激励换能器的换能线圈组的跑道线圈呈串联连接，激励换能器套设在护栏立柱的顶端，激励换能器的内侧表面与护栏立柱的外侧表面相贴且绝缘；信号激励电路的输出端与激励换能器的输入端相连。

接收换能器结构同激励换能器，接收换能器的换能线圈组的跑道线圈呈串联连接，接收换能器套设在护栏立柱的中部即护栏立柱与土壤的交界面处，接收换能器的内侧表面与护栏立柱的外侧表面相贴且绝缘；接收换能器的输出端与信号接收电路相连。

信号激励电路包括信号发生器、功率放大器和阻抗匹配器；信号发生器的输出端与功率放大器的输入端连接，功率放大器的输出端与阻抗匹配器的输入端连接，阻抗匹配器的输出端连接激励换能器的输入端。

信号接收电路包括信号放大器、滤波器和示波器；放大器的输入端连接接收换能器的输出端，信号放大器的输出端连接示波器的输入端。

信号接收电路输出给上位机即数据运算处理部分，该上位机的输入端与示波器的输出端连接。将波形数据传给上位机进行运算处理，得到立柱埋深信息和缺陷检测信息通过系统界面即显示部分显示出来。

上述装置所实现的一种公路立柱埋深智能检测系统的方法，包括步骤如下：

步骤1、信号激励电路产生正弦波形的交变脉冲电流信号并送入到激励换能器；

步骤2、位于护栏立柱顶端的激励换能器在交变脉冲电流信号的激励下形成了扭转模态的导波信号，且导波信号沿着护栏立柱轴向传播；

步骤3、导波信号在护栏立柱的轴向传播过程中，被位于护栏立柱的中部的接收换能器拾取为回波信号，并送至信号接收电路；

步骤4、信号接收电路将接收到的导波数据传输给上位机；

步骤5、上位机对回波信号进行处理，首先通过小波滤波程序对回波信号进行降噪预处理；

步骤6：在预处理之后除了对立柱埋深进行运算之后，通过训练好的神经网络对立柱进行缺陷检测，根据缺陷反射回波的幅度、对称性和形状特征对缺陷进行分类统计，得到立柱中不同缺陷反射波、底端反射波、立柱通孔反射波以及直达波的波形在时间上的顺序和不同种类缺陷的个数；通过小波变换时频能量密度提取出走时的方法，得到直达波、底端反射波、通孔反射波和缺陷回波的时间、幅值，得到直达波跟底端反射信号的时间差，并根据埋深计算公式计算护栏立柱的埋深；其中埋深计算公式为：

式中，L为护栏立柱的埋深；c为导波信号在护栏立柱中的传播速度；t为直达波信号和底端反射信号的时间差；L₀为接收换能器至护栏立柱与土壤的交界面处的高度差；

根据通孔到接收换能器的距离和波速，利用公式判断通孔反射波的时间，根据时间和幅值等特征对其进行滤波操作，得到缺陷的走时信息，再根据缺陷的时间和导波在管中的速度，可以得到缺陷距离接收换能器的距离，计算公式为：

x＝c×t

其中，x为缺陷距离接收换能器的距离。

步骤7：利用匹配追踪算法将缺陷回波进行分解，分解成端面前后两个波，通过前后两个端面信号进行处理，得到缺陷轴向大小，计算公式如下：

l＝|t₁-t₂|×c/2

其中t₁、t₂分别为缺陷分解后端前和端后时间，c为超声导波在管道中传播速度，l为缺陷轴向大小。

步骤8：在运算得到立柱埋深数据和立柱中缺陷个数，将两组数据通过界面显示出来。

本发明与现有技术相比的有益效果是：

通过添加小波滤波降噪可以减少环境中噪声对接收导波信息的干扰；通过对立柱护栏安装孔进行识别，对安装孔反射波进行滤波操作，可以区分开安装孔和缺陷，提高检测结果的准确性；利用神经网络特征识别判断不同种类缺陷的个数以及端面反射波和直达波，提高了检测的效率；通过小波变换时频能量密度析出走时的方法，可以得到更为准确的时间信息，在进行埋深计算时，可以获得更准确的立柱埋深深度，并且在缺陷位置确定时，也能得到更为准确的缺陷位置，利用匹配追踪算法可以将缺陷波形分解为前端和后端，从而得到缺陷轴向大小的信息。通过提高检测埋深和缺陷的情况，可以判断立柱是否需要进行维修或者更换，大大提高了检测效率。采用电磁超声导波对立柱进行检测，换能器具有非接触、无需耦合剂的特点，可方便将换能器安装于立柱上进行检测，实现对公路防撞工程的质量评估。

(四)附图说明

图1为一种公路立柱埋深智能检测系统的装置示意图；

图2为激励换能器和接收换能器的结构示意图；

图3为一种公路立柱埋深智能检测系统的安装示意图；

图4为一种公路立柱埋深智能检测系统方法流程图。

图中标号：1、激励换能器；2、接收换能器；3、支撑结构；4、跑道线圈；5、永磁体；6、护栏立柱；7、土壤。

(五)具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实例，并参照附图，对本发明进一步详细说明。

一种公路立柱埋深智能检测系统装置图，如图1所示，其包括信号激励电路、信号接收电路、激励换能器、接收换能器和上位机组成。其中信号激励电路由信号发生器、功率放大器和阻抗匹配器组成；信号接收电路由信号放大器和示波器组成。

激励换能器和接收换能器的结构相同，如图2所示，均包括支撑结构、跑道线圈和永磁体。每个跑道线圈均是由漆包线紧密绕制成而成的中部呈空心矩形的跑道形的单层线圈，跑道线圈的内圈和外圈均有由引线引出。在本发明优选实施例中，绕制所有跑道线圈的线材需保证长度一致。每个永磁体均采用长方体形状。2个永磁体分别固定在个跑道线圈左右两段直线段上，并共同形成一组换能线圈组。固定在同一个跑道线圈上的2个永磁体的磁场方向相反，用于产生偏置磁场。

支撑结构采用环状结构，支撑结构的尺寸与护栏立柱尺寸相配合，即支撑结构的内直径与护栏立柱的外直径相配合，支撑结构的内直径比护栏立柱的外直径略大4-7mm。支撑结构的高度视换能线圈组的高度而定，支撑结构的高度略小于换能线圈组的高度，以使得换能线圈组的引线能够露出。支撑结构沿周向开槽用以放置固定线圈，再沿轴向开通孔用以放置固定永磁体。支撑结构为非金属绝缘体，不会对周围的电场和磁场产生影响。换能线圈组分别直立地安装在安装孔内，并沿着支撑结构的周向按照一定的间距分布，且每组换能线圈组之间的间距相等。在支撑结构上，永磁体的磁场方向按照相邻磁铁相反的准则进行布置，即每个相邻的永磁体的磁场方向相反，即其中一个永磁体的磁场方向朝向支撑结构的径向内侧，另一个永磁体的磁场方向朝向支撑结构的径向外侧。

使用时，将激励换能器的线圈的首尾端采用串联连接在一起，并将激励换能器套设在护栏立柱的顶端，激励换能器的内侧表面与护栏立柱的外侧表面相贴且绝缘。将接收换能器套设在护栏立柱的中部即护栏立柱与土壤的交界面处，接收换能器的内侧表面与护栏立柱的外侧表面相贴且绝缘。此外，为了能进一步避免漏电，并减小冲击噪声，在护栏立柱的顶端和中部，即激励换能器和接收换能器的安装处，均包裹有绝缘层。

信号激励电路的输出端与激励换能器的输入端相连。信号激励电路包括信号发生器、功率放大器和阻抗匹配器。信号发生器的输出端与功率放大器的输入端连接，功率放大器的输出端与阻抗匹配器的输入端连接，阻抗匹配器的输出端连接激励换能器的输入端。当在激励换能器的线圈上加载高频脉冲电流时，待测护栏立柱内产生了由高频交变磁场和所述偏置磁场叠加形成的合成磁场，待测护栏立柱表面产生感应涡流，感应涡流在交变磁场和稳恒磁场的共同作用下产生沿立柱管壁周向的洛伦兹力，驱动质点振动，形成沿立柱轴向传播的扭转模态导波。

接收换能器的输出端与信号接收电路相连，接收换能器将接收到回波信号送至信号接收电路。信号接收电路包括信号放大器和示波器。信号放大器的输入端连接接收换能器的输出端，信号放大器的输出端连接示波器的输入端。当示波器作为信号接收电路的最终输出终端时，通过数据线将波形数据信息传输给上位机进行下一步数据运算分析处理。

上述装置所实现的一种公路立柱埋深智能检测系统的方法，包括步骤如下：

步骤1、信号激励电路产生正弦波形的交变脉冲电流信号并送入到激励换能器；

步骤2、位于护栏立柱顶端的激励换能器在交变电流的激励下形成了扭转模态的导波信号沿着护栏立柱轴向传播；

步骤3、导波信号在护栏立柱的轴向传播过程中，位于护栏立柱的中部的接收换能器拾取为回波信号，并送至信号接收电路；

步骤4、信号接收电路将接收到的导波数据传输给上位机；

步骤5、上位机对回波信号进行处理，首先通过小波滤波程序对回波信号进行降噪预处理；

步骤6：在预处理之后除了对立柱埋深进行运算之后，通过训练好的神经网络对立柱进行缺陷检测，根据缺陷反射回波的幅度、对称性和形状特征对缺陷进行分类统计，得到立柱中不同缺陷反射波、底端反射波、立柱通孔反射波以及直达波的波形在时间上的顺序和不同种类缺陷的个数；通过小波时频变换能量密度提取出走时的方法，得到直达波、底端反射波、通孔反射波和缺陷回波的时间、幅值，得到直达波跟底端反射信号的时间差，并根据埋深计算公式计算护栏立柱的埋深；其中埋深计算公式为：

式中，L为护栏立柱的埋深；c为导波信号在护栏立柱中的传播速度；t为直达波信号和底端反射信号的时间差；L₀为接收换能器至护栏立柱与土壤的交界面处的高度差；

根据通孔到接收换能器的距离和波速，利用公式判断通孔反射波的时间，根据时间和幅值等特征对其进行滤波操作，得到缺陷的走时信息，再根据缺陷的时间和导波在管中的速度，可以得到缺陷距离接收换能器的距离，计算公式为：

x＝c×t

其中，x为缺陷距离接收换能器的距离。

步骤7：利用匹配追踪算法将缺陷回波进行分解，分解成端面前后两个波，通过前后两个端面信号进行处理，得到缺陷轴向大小，计算公式如下：

l＝|t₁-t₂|×c/2

其中t₁、t₂分别为缺陷分解后端前和端后时间，c为超声导波在管道中传播速度，l为缺陷轴向大小。

步骤8：在运算得到立柱埋深数据和立柱中缺陷个数，将两组数据通过界面显示出来。

当上位机读取到示波器中的波形数据时，波形数据可以表示为下列式，包括有用信号和噪声信号。

S(k)＝f(k)+ε*e(k)k＝0,1,2,3,……

其中，f(k)为有用信号，S(k)为含噪声信号，e(k)为噪声，ε为噪声系数的标准偏差。

通过小波滤波对波形进行降噪处理，减小噪声，得到更为明显的有用信号波形数据。小波降噪的步骤是先选择一个小波并确定一个小波分解的层次N，然后对原始信号进行N层小波分解计算，得到各细节分量(高频)与近似分量(低频)；接着对细节分量进行阈值量化处理；最后用处理后的各分量进行小波重构，得到去噪后的信号。

通过小波滤波进行预处理之后得到有用信号更为明显的信号后，将波形数据利用小波变换时频能量密度析出走时的方法得到每一个波形的时间。方法是先通过傅里叶变换，得到波形的时频能量密度分布，根据能量密度分布，提取出波形中心频率的时间，从而得到直达波和立柱底端反射波的时间，从而得到两个波的时间差，通过下述公式进行计算，得到立柱埋深信息。

根据通孔到接收换能器的距离和波速，利用公式判断通孔反射波的时间，根据时间和幅值等特征对其进行滤波操作，得到缺陷的走时信息，再根据缺陷的时间和导波在管中的速度，可以得到缺陷距离接收换能器的距离，计算公式为：

x＝c×t

其中，x为缺陷距离接收换能器的距离。通过公式计算得到通孔反射波时间后，将其过滤掉，避免对后续缺陷识别造成干扰。

通过小波变换时频能量密度析出走时方法得到时间进而计算埋深信息的同时，通过训练好的神经网络对公路旁立柱进行缺陷检测，判断是否损伤过大，需要进行立柱的更换。判断缺陷时，主要综合反射信号波形的幅度、形状和对称性等信息来判断，幅度主要看对称曲线与非对称曲线的峰值与DAC曲线之间的关系，形状和对称性主要看对称曲线和非对称曲线峰值点之间的距离。

神经网络采用BP神经网络对管道缺陷进行特征识别，神经网络分为输入层、隐藏层和输出层，将降噪后的数据作为输入数据输入给输入层，隐藏层是之前设置训练好的参数。训练时，将检测波形中的对称曲线的峰值、对称曲线峰值点距离探头环的位置、对称曲线峰值点处DAC曲线幅值、非对称曲线的峰值、非对称曲线峰值点距离探头环的位置、非对称曲线峰值点处DAC曲线幅值个特征值作为神经网络的输入。中间隐藏层采用logsig函数作为传递函数，神经网络能够以任意精度逼近任何非线性函数；输出层采用purelin函数作为传递函数，输出值可以取任意值。logsig函数和purelin函数如下：

y＝purelin(x)＝x

对于立柱可能出现的缺陷反射回波有裂纹、腐蚀裂纹等，有不止一个输出种类，因此需要不止一个输出层神经元，神经网络输出层神经元个数通过下式得到。

2^k≥n

式中，k为输出层神经元个数，n为输出种类。训练时通过采集数据进行神经网络的训练，绘制DAC曲线。通过缺陷反射回波幅值与DAC曲线进行比较，判断缺陷种类。

判断出缺陷的位置和种类以后，可以通过匹配追踪算法对缺陷进行分析，从而得到缺陷轴向大小。超声导波在管中传播经过缺陷时，会在缺陷前后两端发生反射，使用基于激励信号的原子集合对回波信号进行重构，对回波进行分解，分解成缺陷前后两端信号，根据其匹配出最佳原子参数中的时间t₁、t₂作为参数代入公式计算轴向大小l，公式为：

l＝|t₁-t₂|×c/2

通过神经网络特征识别读取到的缺陷各个种类的数目，并跟立柱埋深信息一起通过上位机中界面显示出来，用以直观判断立柱是否合格。

Claims (5)

1.一种公路立柱埋深智能检测系统，其特征在于：由信号激励电路、信号接收电路、激励换能器、接收换能器和上位机组成；

激励换能器和接收换能器均由支撑结构、线圈和永磁体组成；每个线圈都采用单层跑道形；每个永磁体均采用长方体形状；支撑结构整体采用环形结构，且在该支撑结构的周向上间隔地开设有槽，将换能器的线圈通过槽固定在换能器的支撑结构上；在支撑结构上，沿周向开有通孔，用以实现永磁体的固定。采用扭转模态导波，因此每2个相邻的永磁体的磁场方向相反；激励换能器套设在护栏立柱的顶端；信号激励电路的输出端与激励换能器的输入端相连；接收换能器套设在护栏立柱的中部即护栏立柱与土壤的交界面处；接收换能器的输出端与信号接收电路相连。

2.根据权利要求1所述的一种公路立柱埋深智能检测系统，其特征在于：信号激励电路包括信号发生器、功率放大器和阻抗匹配器。

3.根据权利要求1所述的一种公路立柱埋深智能检测系统，其特征在于：信号接收电路包括信号放大器和示波器。

4.根据权利要求3所述的一种公路立柱埋深智能检测系统，其特征在于：信号接收电路与上位机相连，将检测信号输入给上位机。

5.权利要求1所述一种公路立柱埋深智能检测系统实现的方法，其特征在于：包括步骤如下：

步骤1、信号激励电路产生正弦波形的交变脉冲电流信号并送入到激励换能器；

步骤2、位于护栏立柱顶端的激励换能器在交变电流的激励下形成扭转模态的导波信号沿着护栏立柱轴向传播；

步骤3、导波信号在护栏立柱的轴向传播过程中，位于护栏立柱的中部的接收换能器接收回波信号，并送至信号接收电路；

步骤4、信号接收电路将接收到的导波数据传输给上位机；

步骤5、上位机对回波信号进行处理，首先通过小波滤波程序对回波信号进行降噪预处理；

步骤6：在预处理之后除了对立柱埋深进行运算之后，通过训练好的神经网络对立柱进行缺陷检测，根据缺陷反射回波的幅度、对称性和形状特征对缺陷进行分类统计，得到立柱中不同缺陷反射波、底端反射波、立柱通孔反射波以及直达波的波形在时间上的顺序和不同种类缺陷的个数；通过小波时频变换能量密度提取出走时的方法，得到直达波、底端反射波、通孔反射波和缺陷回波的时间、幅值，得到直达波跟底端反射信号的时间差，并根据埋深计算公式计算护栏立柱的埋深；其中埋深计算公式为：

式中，L为护栏立柱的埋深；c为导波信号在护栏立柱中的传播速度；t为直达波信号和底端反射信号的时间差；L₀为接收换能器至护栏立柱与土壤的交界面处的高度差；

根据通孔到接收换能器的距离和波速，利用公式判断通孔反射波的时间，根据时间和幅值等特征对其进行滤波操作，得到缺陷的走时信息，再根据缺陷的时间和导波在管中的速度，可以得到缺陷距离接收换能器的距离，计算公式为：

x＝c×t

其中，x为缺陷距离接收换能器的距离。

步骤7：利用匹配追踪算法将缺陷回波进行分解，分解成端面前后两个波，通过前后两个端面信号进行处理，得到缺陷轴向大小，计算公式如下：

l＝|t₁-t₂|×c/2

其中t₁、t₂分别为缺陷分解后端前和端后时间，c为超声导波在管道中传播速度，l为缺陷轴向大小。

步骤8：在运算得到立柱埋深数据和立柱中缺陷个数，将两组数据通过界面显示出来。

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