CN113406212B - 气穴定位测量方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及气穴定位测量方法，包含步骤：在倒扣的船体底部外侧，设置多个敲击点和多个拾音器；逐个敲击每个敲击点；采集每次敲击产生的敲击产生的声音信号和谐振回音信号；分别对声音信号和谐振回音信号进行解耦操作，得到谐振频率段；谐振频率段包含时域信号和按时域信号增序排列的谐振频率；根据谐振频率段，得到气穴的二维空间位置；根据谐振频率段，得到气穴的体积。本发明相较于现有技术，对气穴位置定位速度极快，且准确率极高；相较于现有技术，极大节省人工成本，同时也极大降低了搜救人员的工作安全隐患；相较于现有技术，不受水深、能见度、水温等环境因素的影响，即使在较恶劣环境下也可以实施有效的救援。

Description

气穴定位测量方法

技术领域

本发明涉及船体翻覆救援应用技术领域，具体地涉及气穴定位测量方法。

背景技术

船体翻覆是指船舶在水中整体或部分翻覆，造成“倒扣”形式的事故；船体翻覆时，往往船舶中尚有人员未能及时撤离，因此需要进行救援。

当前现有的主流船体翻覆救援方法是动员大量救援力量进行大范围的人力搜索，具体来说就是派遣大量救援人员潜入水下进行摸索，以熟悉水下船体结构，然后判定可能存在生存者的地方，再在判定的地方进行打探，并最终确定是否有生产者。

现有技术的缺陷如下：

1.由于救援人员需要花费大量时间在水下进行摸索，以熟悉水下船体结构，从而造成救援目标的确定过程盲目性较大、救援进展速度缓慢，从而极易贻误黄金救援窗口；

2.由于救援人员对水下环境、船体结构不熟悉，从而会对救援人员自身带来较大的安全隐患；

3.由于现有技术完全依赖人工探索和经验，从而容易受到水深、能见度、水温等环境因素的影响，而且在较恶劣环境下无法实施有效的救援；

4.由于要动员大量的救援人员以及相关辅助人员、设施，从而造成救援成本居高不下。

另一方面，目前尚无对于翻覆船体的气穴探测救援的研究或应用。气穴是一旦发生船体翻覆事故时，幸存者存在的必要条件之一。因此如果能探知气穴的位置及体积，则会大大提高搜救的准确度，并大大缩减搜救时间，降低搜救难度。

发明内容

本发明针对上述问题，提供气穴定位测量方法，其目的在于通过技术手段快速且准确定位翻覆船体中的气穴所在位置，并计算气穴大小，从而辅助水下救援工作节省了大量的时间，也提高了救援的成功率。

为解决上述问题，本发明提供的技术方案为：

一种气穴定位测量方法，其特征在于：包含以下步骤

S100.在倒扣的船体底部外侧，设置多个敲击点和多个拾音器；

S200.逐个敲击每个所述敲击点；

S300.采集每次敲击产生的敲击产生的声音信号和谐振回音信号；

S400.分别对所述声音信号和所述谐振回音信号进行解耦操作，得到谐振频率段；所述谐振频率段包含时域信号和按所述时域信号增序排列的谐振频率；

S500.根据所述谐振频率段，得到气穴的二维空间位置；

S600.根据所述谐振频率段，得到气穴的体积。

优选地，所述声音信号和所述谐振回音信号都为模拟信号。

优选地，S400具体包含以下步骤：

S410.将所述声音信号转为数字信号；所述谐振回音信号转为数字信号；

S420.将转为数字信号的声音信号从时域转换到频域；将转为数字信号的谐振回音信号从时域转换到频域；

S430.对频域下的声音信号和谐振回音信号进行解耦操作，得到所述谐振频率段。

优选地，S500具体包含以下步骤：

S510.将所述谐振频率段内的所述谐振频率对所述时域信号进行卷积，得到所述谐振频率的时间次序；

S520.将所述时间次序与声音在空气中的传播速度相乘，得到所述气穴的二维空间位置。

优选地，S600具体包含以下步骤：

S610.获取所述谐振频率段的谐振峰值；

S620.将所述谐振峰值输入经过训练的神经网络，经过识别得到所述气穴的体积。

优选地，所述经过训练的神经网络通过预先采集的气穴作为样本进行训练。

优选地，在S420中，通过傅立叶变换将转为数字信号的声音信号从时域转换到频域；

在S420中，通过傅立叶变换将转为数字信号的谐振回音信号从时域转换到频域。

本发明与现有技术对比，具有以下优点：

1.由于本发明采用采集声音信号和谐振回音信号，然后通过计算得到翻覆船体中的气穴位置，从而相较于现有技术，对气穴位置定位速度极快，且准确率极高；

2.由于本发明采用拾音器采集声音信号和谐振回音信号，无需人工摸索，从而相较于现有技术，极大节省人工成本，同时也极大降低了搜救人员的工作安全隐患；

3.由于本发明采用采集声音信号和谐振回音信号，然后通过计算得到翻覆船体中的气穴位置，从而相较于现有技术，不受水深、能见度、水温等环境因素的影响，即使在较恶劣环境下也可以实施有效的救援。

附图说明

图1为本发明具体实施例的气穴定位测量方法的流程示意图；

图2为本发明具体实施例的装置设置示意图；

图3为本发明具体实施例的声音信号在二维平面上的信号传递过程示意图；

图4为本发明具体实施例的神经网络输入输出关系示意图；

图5为本发明具体实施例所涉及到的数据和信号的采集方法示意图。

其中：1.敲击点，2.拾音器，3.频谱分析仪，4.船体，5.气穴。

具体实施方式

下面结合具体实施例，进一步阐明本发明，应理解这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围，在阅读了本发明之后，本领域技术人员对本发明的各种等价形式的修改均落于本申请所附权利要求所限定的范围。

需要事先说明的是，本具体实施例是基于1个气穴。

如图1所示，一种气穴定位测量方法，其特征在于：包含以下步骤：

S100.在倒扣的船体4底部外侧，设置3个敲击点1和2个拾音器2；

本具体实施例中，敲击点1和拾音器2的设置如图2所示；

S200.逐次敲击敲击点1；

需要说明的是，为了使得气穴定位结果更加精确，可在船体4的一端放置多个拾音器2，在船体4的其它地方选择不同的敲击点1进行敲击，验证每次的结果；

需注意的是，为了方便神经网络训练的可靠性和数据的有效性，敲击点和拾音器应放在翻覆船体的同一侧。

S300.通过设置好的拾音器2，采集每次敲击产生的敲击产生的声音信号和谐振回音信号；其中，声音信号和谐振回音信号都为模拟信号。

模拟信号是指信息参数在给定范围内表现为连续的信号，在实际应用问题中没太大实际意义，所以需要将其转换为自变量是离散的、因变量也是离散的数字信号，其抵抗材料本身干扰和环境干扰的能力都比模拟信号强很多。

本具体实施例中，声音信号在二维平面上的信号传递过程如图3所示；

S400.利用傅里叶变换分别对声音信号和谐振回音信号进行解耦操作，得到谐振频率段，其中傅里叶变换由图1中的频谱分析仪3完成；谐振频率段包含时域信号和按时域信号增序排列的谐振频率；

具体来说，包含以下步骤：

S410.将声音信号转为数字信号；谐振回音信号转为数字信号；

本具体实施例中，是通过PCM脉码调制(Pulse Code Modulation)的方法将模拟信号量化为数字信号，即让模拟信号的不同幅度分别对应不同的二进制值，例如采用8位编码可将模拟信号量化为2^8＝256个量级，实用中常采取24位或 30位编码；

需要进一步说明的是，在实际应用本发明技术方案的时候，PCM不是唯一的选择，本具体实施例也不意味着将模转数的方法唯一限制于PCM上。

S420.将转为数字信号的声音信号从时域转换到频域；将转为数字信号的谐振回音信号从时域转换到频域；

具体来说，采用以下方法：

通过傅立叶变换将转为数字信号的声音信号从时域转换到频域；通过傅立叶变换将转为数字信号的谐振回音信号从时域转换到频域；傅立叶公式按式(1) 表达：

S430.对频域下的声音信号和谐振回音信号进行解耦操作，得到谐振频率段。

需要说明的是，这样做的原因是因为获取的声音信号和谐振回音信号是相互作用在一起的，需要通过解耦操作来区分，得到单输入控制单输出类型的谐振信号频率段。

S500.根据谐振频率段，得到气穴5的二维空间位置；

具体来说，包含以下步骤：

S510.将谐振频率段内的谐振频率对时域信号进行卷积，得到谐振频率的时间次序；

此处利用了傅里叶变换的一个性质，即两函数的傅里叶变换的乘积等于它们卷积后的傅里叶变换；傅立叶变换的这个性质按式(2)表达：

F(g(x)*f(x))＝F(g(x))F(f(x)) (2)

这样就能使傅里叶分析中许多问题的处理得到简化，再通过傅里叶逆变换，最后可得到时间次序。

S520.将时间次序与声音在空气中的传播速度相乘，得到气穴5的二维空间位置。

需要说明的是，卷积之后得到的时间次序本质就是时间差，得到谐振产生时间t，然后根据时序与声音传播速度的乘积，得到气穴5的空间位置。

本具体实施例中，气穴5的二维空间位置按式(3)表达：

其中：V为声音传播的速度；(x,y)为气穴5的二维位置的坐标的通用标识， (x₁,y₁)、(x₂,y₂)分别为两个拾音器2在二维平面上的坐标，Δt₁和Δt₂为两个时间次序得出的时间差。

S600.根据谐振频率段，得到气穴5的体积。

具体来说，包含以下步骤：

S610.获取谐振频率段的谐振峰值；

本具体实施例中，谐振峰值的获取方法为：将谐振峰值作为特征值输入神经网络进行训练，根据标定的关系建立与气穴5的大小联系。

S620.将谐振峰值输入经过训练的神经网络，经过识别得到气穴5的体积。

本具体实施例中，气穴5的体积的获取方法是建立在预先实验试敲击数据采集与训练完成之后的，利用神经网络强大的功能来建立输入与输出之间的联系。

如图1所示，为试敲击的采集数据及数据格式：

表1.敲击采集数据用表

其中：P为敲击的压强；S为气穴大小；h为浸没深度；L为气穴到拾音器距离；f为谐振峰值。

经过训练的神经网络通过预先采集的气穴作为样本进行训练。其中，气穴的个数由拾音器2获取信号中波峰个数决定，出现几次波峰就有几个气穴。训练好的神经网络输入输出关系如图4所示。

需要进一步说明的是，本具体实例中所涉及到的数据和信号的采集方法如图5 所示。

在上述的详细描述中，各种特征一起组合在单个的实施方案中，以简化本公开。不应该将这种公开方法解释为反映了这样的意图，即，所要求保护的主题的实施方案需要比清楚地在每个权利要求中所陈述的特征更多的特征。相反，如所附的权利要求书所反映的那样，本发明处于比所公开的单个实施方案的全部特征少的状态。因此，所附的权利要求书特此清楚地被并入详细描述中，其中每项权利要求独自作为本发明单独的优选实施方案。

为使本领域内的任何技术人员能够实现或者使用本发明，上面对所公开实施例进行了描述。对于本领域技术人员来说；这些实施例的各种修改方式都是显而易见的，并且本文定义的一般原理也可以在不脱离本公开的精神和保护范围的基础上适用于其它实施例。因此，本公开并不限于本文给出的实施例，而是与本申请公开的原理和新颖性特征的最广范围相一致。

上文的描述包括一个或多个实施例的举例。当然，为了描述上述实施例而描述部件或方法的所有可能的结合是不可能的，但是本领域普通技术人员应该认识到，各个实施例可以做进一步的组合和排列。因此，本文中描述的实施例旨在涵盖落入所附权利要求书的保护范围内的所有这样的改变、修改和变型。此外，就说明书或权利要求书中使用的术语“包含”，该词的涵盖方式类似于术语“包括”，就如同“包括，”在权利要求中用作衔接词所解释的那样。此外，使用在权利要求书的说明书中的任何一个术语“或”是要表示“非排它性的或者”。

以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (1)

1.一种气穴定位测量方法，其特征在于：包含以下步骤

S100.在倒扣的船体(4)底部外侧，设置多个敲击点(1)和多个拾音器(2)；

S200.逐个敲击每个所述敲击点(1)；

S300.采集每次敲击产生的声音信号和谐振回音信号；

S400.分别对所述声音信号和所述谐振回音信号进行解耦操作，得到谐振频率段；所述谐振频率段包含时域信号和按所述时域信号增序排列的谐振频率；

S500.根据所述谐振频率段，得到气穴(5)的二维空间位置；

S600.根据所述谐振频率段，得到气穴(5)的体积；

所述声音信号和所述谐振回音信号都为模拟信号；

S400具体包含以下步骤：

S410.将所述声音信号转为数字信号；所述谐振回音信号转为数字信号；

S420.将转为数字信号的声音信号从时域转换到频域；将转为数字信号的谐振回音信号从时域转换到频域；

S430.对频域下的声音信号和谐振回音信号进行解耦操作，得到所述谐振频率段；

S500具体包含以下步骤：

S510.将所述谐振频率段内的所述谐振频率对所述时域信号进行卷积，得到所述谐振频率的时间次序；

S520.将所述时间次序与声音在空气中的传播速度相乘，得到所述气穴(5)的二维空间位置；所述气穴(5)的二维空间位置按下式表达：

其中：V为声音传播的速度；(x,y)为气穴(5)的二维位置的坐标的通用标识，(x₁,y₁)、(x₂,y₂)分别为两个拾音器(2)在二维平面上的坐标，△t₁和△t₂为两个时间次序得出的时间差；t为谐振产生时间；

S600具体包含以下步骤：

S610.获取所述谐振频率段的谐振峰值；

S620.将所述谐振峰值输入经过训练的神经网络，经过识别得到所述气穴(5)的体积；

所述经过训练的神经网络通过预先采集的气穴(5)作为样本进行训练；气穴(5)的体积的获取方法为：建立在预先实验试敲击数据采集与训练完成之后的，利用神经网络强大的功能来建立输入与输出之间的联系；

经过训练的神经网络通过预先采集的气穴作为样本进行训练；其中，气穴的个数由拾音器(2)获取信号中波峰个数决定，出现几次波峰就有几个气穴；

在S420中，通过傅立叶变换将转为数字信号的声音信号从时域转换到频域；

在S420中，通过傅立叶变换将转为数字信号的谐振回音信号从时域转换到频域。