CN115166220A - 一种基于功率信号的混凝土振捣状态监测和量化评价方法 - Google Patents

Abstract

一种基于功率信号的混凝土振捣状态监测和量化评价方法，利用混凝土振捣过程振捣棒不同工作状态反映在功率信号上面的规律，实现对振捣状态动态监测；利用改进动态时间弯曲算法(DTW)动态对比振捣功率信号和标准振捣周期功率信号的相似度，以实时相似度和固定相似度阈值的比值为判别依据，实现振捣质量量化评价；本发明在不中断振捣过程的情况下做到了混凝土振捣质量的状态监测，同时建立了基于含气量大小的振捣质量量化评价标准，能够实时指导工人的振捣操作，具有极高的便捷性和显著的经济性，同时信号稳定，操作方便，安全可靠。

Description

一种基于功率信号的混凝土振捣状态监测和量化评价方法

技术领域

本发明涉及智能监测和量化评估领域，特别涉及一种基于功率信号的混凝土振捣状态监测和量化评价方法。

背景技术

混凝土作为土木工程中广泛运用的材料，其在浇筑时必须振捣、填充模板、钢筋与预埋件之间的间隙，同时排出裹挟在拌合物中的气泡从而达到密实成型效果。但因人工振捣作业随机性强，复杂结构形式(特别是密布钢筋)导致的可浇筑性差，混凝土拌合物工作性波动大，振捣效果及施工成型质量一直处于依赖经验性管控的状态，缺少精准量化的实时监控和评价手段，致使缺陷形成后无法知晓，处理这类问题常常十分被动且代价较大。

国内外对人工振捣混凝土质量监控所做研究都不是很多，现有的混凝土振捣状态智能监测系统(钟桂良,徐建江,乔雨,朱永亮,张志豪.混凝土振捣质量智能监控关键技术研究与应用[J].水利水电技术,2020,51(S2):422-426.)主要采用定位功能和振捣累计时长相结合的方法来判断振捣质量，其中定位系统包括全球定位系统(Global PositioningSystem，GPS)、全球导航卫星系统(global navigation satellite system，GNSS)、双天线定位等；采用实时动态载波相位差分技术(real-time kinematic，RTK)来传输实时数据，求解坐标信息；其核心思路是结合每次振捣的位置信息和振捣时长来计算该区域振捣的累计时长，结合经验时长来判断振捣状态。

该类智能监测系统有很明显的应用缺陷：一方面，需要大量的传感器来采集所需的参数，如用超声测距仪等测量振捣棒插入深度，用定位定向双天线来传递位置信息，用倾角传感器采集振捣棒倾斜角度信息，以及结合应用环境来调整位置的摄像头等，该类技术需要极高的经济成本作为支撑；另一方面，大量的传感器并不适合在复杂的工作场合中定位、安装，信号传输也不够稳定，容易受到嘈杂环境的影响；此外，以上系统主要用在较大的工程场合，如碾压混凝土坝等坝型的浇筑，或者是大型振捣机械臂上。对于常应用于小场所的手持插入式振捣棒，没有足够的地方安装传感器，同时对位置的计算更为复杂。

混凝土振捣状态的评价暂时并没有一个统一的标准，混凝土的验收标准一般都是成型后检测混凝土的强度和抗拉伸次数，由振捣造成的质量问题已无法解决，只能重新浇筑，会造成了较大的经济损失。因此需要建立混凝土振捣时的评价标准，用量化的评价方法来代替人工估计，减少对工人经验水平的依赖。

研究表明，混凝土振捣棒在均匀分布的介质中的负载相较于不均匀分布的介质更小一些，根据电机特性曲线，这种变化的负载将在功率信号上呈现。同时，混凝土在搅拌浇筑后振捣的过程，是混凝土砂浆由固、液、气三态混合状态逐渐变化为含气量降低、骨料胶质混合均匀的过程。经过多次的模拟实验以及在施工现场的数据采集，证明混凝土振捣状态能够规律性地反映到功率信号上面。另一方面，现场数据采集证明：振捣棒的插入、拔出过程在功率信号上反映为逐渐变大、变小的曲线；振捣周期时长和次数能够明显反映在功率曲线上；振捣棒接触钢筋、模板等部件时信号幅值会出现剧烈突变。

此外，多项研究表明，常见新拌混凝土的含气量约为6％～8％，随着振捣棒的持续振捣，混凝土含气量呈由快到慢的下降趋势，最终振捣状态合格时，含气量约为2％～4％。因此，含气量的多少可以从侧面反映新拌混凝土振捣状态，即可用含气量变化情况来选择振捣过程中标准的功率时间序列，其中含气量的测定需要用到专门的仪器：混凝土含气量测量仪。

目前还没有利用功率信号监测混凝土振捣状态，以及利用含气量和功率信号的映射来评价混凝土振捣质量的相关文献公布。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明提供了一种基于功率信号的混凝土振捣状态监测和量化评价方法，实现振捣状态监测和振捣质量量化评价。

为了达到上述目的，本发明采取的技术方案为：

一种基于功率信号的混凝土振捣状态监测和量化评价方法，利用混凝土振捣过程中功率信号随着振捣棒插入、拔出、持续振捣以及接触到钢筋、模板所反映出在幅值、曲率上的变化，动态识别混凝土振捣过程中振捣棒的插入、拔出状态，识别混凝土欠振、合格、过振状态，计算振捣时长、振捣次数以及靠模次数；利用改进动态时间弯曲算法(DTW)动态对比振捣功率信号和标准振捣周期功率信号的相似度，以实时相似度和固定相似度阈值的比值为判别依据，实现振捣状态监测和振捣质量量化评价。

所述的一种基于功率信号的混凝土振捣状态监测和量化评价方法，包括以下步骤：

1)在工人操作振捣的过程中，实时采集一个完整振捣周期的电压、电流时间序列，通过不同振捣时间段的混凝土含气量判定振捣状态；

2)计算功率信号时间序列，通过筛选设定该种工况下即同型号振捣棒、同型号振捣电机、同型号混凝土及相同振捣区域的标准功率时间序列；

3)实时采集振捣时的电压、电流数据，计算出功率时间序列；

4)利用混凝土振捣过程中功率信号幅值、曲率上的变化，动态识别混凝土振捣过程中振捣棒的插入、拔出状态，识别混凝土欠振、合格、过振状态，计算振捣时长、振捣次数以及靠模次数；

5)通过改进的动态时间弯曲算法(DTW)对功率时间序列进行相对于标准功率序列的相似度计算；

6)通过实时相似度和固定相似度阈值比值计算评分值；

7)当评分在满分范围内持续3到5秒时，判定该区域振捣合格，完成振捣，拔出手持式振捣棒。

实时功率信号采集、计算存储时，通过对采集的三相电压、电流功率信号的计算，得到瞬时功率信号；具体包括以下步骤：

1)将含数据采集器的硬件系统串联到振捣电机和电源之间，利用该硬件系统采集电压、电流信号，并计算实时功率信号；

2)结合混凝土含气量测量仪测量的混凝土实时含气量，采集该类型振捣棒、该类型混凝土完整振捣周期的标准功率信号时间序列；

3)将标准功率时间序列保存入硬件系统，作为相似度对比的标准序列；

4)系统开始周期性采集、存储整个振捣过程的功率信号。

当振捣棒以慢的速度插入时，功率信号曲线呈上升趋势，斜率为正，功率信号幅值达到空转功率的两倍多，因此通过幅值、曲率以及曲率变化识别振捣棒插入阶段；

当振捣棒快速拔出时，功率幅值降低直到空转功率，功率信号曲线呈下降趋势，斜率是绝对值大的负值，因此通过幅值、曲率以及曲率变化识别振捣棒拔出阶段；

当振捣棒处于持续振捣阶段时，由于振捣过程中，功率信号幅值上逐渐降低，呈先快后慢趋势；曲率为负且绝对值逐渐减小，与插入状态、拔出状态区别明显，因此通过功率信号的幅值和曲率变化识别振捣持续状态；

混凝土砂浆从三相混乱状态逐渐捣实，含气量降低，逐渐向均匀状态转变，混凝土处于欠振阶段，功率信号表现为：幅值上逐渐降低，呈先快后慢趋势；曲率为负，逐渐向零值靠近，故通过功率信号识别混凝土欠振状态；

当混凝土砂浆逐渐在振捣作用下混合均匀，负载减小，处于振捣合格阶段，功率信号幅值上短期稳定维持一个介于空转功率和开始振捣功率之间的稳定值；曲率为负且绝对值逐渐减小到零值附近，即能够识别混凝土振捣合格阶段；

假如达到合格阶段后继续振捣，混凝土砂浆在振捣作用下将逐渐出现离析现象，粗、细骨料开始分离，进入过振阶段，此时功率幅值上逐渐从稳定值上升，曲率逐渐从零值转向正值，因此通过功率信号的幅值和曲率识别混凝土过振阶段；

综合振捣过程中的插入阶段、欠振阶段、合格阶段、过振阶段、拔出阶段，即用累计时间计算出该振捣周期的持续振捣时间；

对于一个多周期的振捣时间段，通过每周期的识别，累计计算该振捣时间段的振捣次数；

当振捣过程中振捣棒接触到钢筋或者模板，甚至已经成型的墙壁，功率信号幅值会有一个明显的突变，其值接近空转功率的五倍，达到振捣稳定值的二至三倍，利用这一特征识别振捣时间段内的靠模次数。

改进动态时间弯曲算法(DTW)是指在原动态时间弯曲算法的基础上，加上LB_Keogh下界函数来规范弯曲路径，同时结合阈值判别法，对原序列进行动态弯曲处理，解决相位差问题以及复杂工况的对相似度对比的影响。

通过含气量和振捣质量的关系选取标准功率时间序列的方法为：混凝土的含气量在6％到8％之间，随着振捣过程的持续，混凝土的含气量会继续降低，当混凝土的含气量在2％到4％之间时，判断振捣状态合格；用含气量和振捣质量的关系，实现标准功率时间序列的选取。

混凝土振捣状态评价标准建立在相似度打分机制上，相似度比值计算公式如下：

其中DIST为设定的固定相似度阈值，在该阈值内认为两功率时间序列同为标准的振捣周期，Dist(i)为每一时间段功率时间序列和标准功率时间序列的实时相似度，K为常数，k(i)为每一段序列的评分；假设K为100，则当k(i)在达到100时为振捣合格阶段，不足100时处于欠振阶段或过振阶段。

本发明的有益效果在于：

本发明在不中断振捣过程的情况下做到了混凝土振捣质量的状态监测，同时建立了基于含气量大小的振捣质量量化评价标准，能够实时指导工人的振捣操作，填补了小范围手持振捣器智能化振捣的空白。相较于现有的混凝土振捣智能监测系统，该方法具有极高的便捷性和显著的经济性，同时信号稳定，操作方便，安全可靠。

附图说明

图1为本发明实施例振捣状态监测和量化评价的流程图。

图2为本发明实施例相似度对比的两序列距离矩阵及其弯曲路径的结构图。

图3为本发明实施例相似性对比时信号弯曲示意图。

图4为本发明实施例三相交流电实时功率计算程序框图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作详细描述。

一种基于功率信号的混凝土振捣状态监测和量化评价方法，包括：利用数据采集硬件系统采集振捣器电机瞬时电压、电流数据，通过三相电有用功功率的定义计算出振捣棒电机的实时功率信号；利用混凝土振捣过程中功率信号随着振捣棒插入、拔出、持续振捣以及接触到钢筋、模板所反映出在幅值、曲率上的变化，动态监测混凝土振捣过程所处振捣状态；利用混凝土含气量测定仪测得混凝土不同振捣时间段含气量，并建立含气量和功率信号的映射关系，将基于含气量评价下符合振捣合格阶段的功率信号作为标准功率信号时间序列；利用改进动态时间弯曲算法(DTW)，实时计算采集信号各时间段的功率信号序列和标准功率信号时间序列的相似度；利用混凝土振捣状态评价标准来定量评价判断混凝土振捣状态。

参照图1，一种基于功率信号的混凝土振捣状态监测和量化评价方法，包括以下步骤：

1)在工人操作振捣的过程中，采集一个完整振捣周期的电压、电流时间序列，通过不同振捣时间段的混凝土含气量判定振捣状态；

2)计算出功率信号时间序列，通过筛选设定该种工况下即同型号振捣棒、同型号振捣电机、同型号混凝土及相同振捣区域的标准功率时间序列；

3)实时采集振捣时的电压、电流数据，计算出功率时间序列；

4)通过实时功率拟合曲线监测振捣状态：识别混凝土振捣过程中振捣棒的插入、拔出状态，识别混凝土欠振、合格、过振状态，计算振捣时长、振捣次数以及靠模次数；

当振捣棒以较慢的速度插入时，棒身和混凝土砂浆的接触面积不断增大，负载增加，功率信号曲线呈上升趋势，斜率为正，功率信号幅值达到空转功率的两倍多，因此通过幅值、曲率以及曲率变化识别振捣棒插入阶段。

当振捣棒快速拔出时，棒身和混凝土砂浆接触面积减小，负载迅速减小，功率幅值降低直到空转功率，功率信号曲线呈下降趋势，斜率是绝对值较大的负值，因此通过幅值、曲率以及曲率变化识别振捣棒拔出阶段。

当振捣棒处于持续振捣阶段时，由于振捣过程中，功率信号幅值上逐渐降低，呈先快后慢趋势；曲率为负且绝对值逐渐减小，与插入状态、拔出状态区别明显，因此通过功率信号的幅值和曲率变化识别振捣持续状态。

混凝土砂浆从三相混乱状态逐渐捣实，含气量降低，逐渐向均匀状态转变，混凝土处于欠振阶段，功率信号表现为：幅值上逐渐降低，呈先快后慢趋势；曲率为负，逐渐向零值靠近，故通过功率信号识别混凝土欠振状态。

当混凝土砂浆逐渐在振捣作用下混合均匀，负载减小，处于振捣合格阶段，功率信号幅值上短期稳定维持一个介于空转功率和开始振捣功率之间的稳定值；曲率为负且绝对值逐渐减小到零值附近，即能够识别混凝土振捣合格阶段。

假如达到合格阶段后继续振捣，混凝土砂浆在振捣作用下将逐渐出现离析现象，粗、细骨料开始分离，进入过振阶段，此时功率幅值上逐渐从稳定值上升，曲率逐渐从零值转向正值，因此通过功率信号的幅值和曲率识别混凝土过振阶段。

综合振捣过程中的插入阶段、欠振阶段、合格阶段、过振阶段、拔出阶段，即用累计时间计算出该振捣周期的持续振捣时间。

对于一个多周期的振捣时间段，通过每周期的识别，累计计算该振捣时间段的振捣次数。

当振捣过程中振捣棒接触到钢筋或者模板，甚至已经成型的墙壁等，功率信号幅值会有一个明显的突变，其值接近空转功率的五倍，达到振捣稳定值的二至三倍，非常易于识别，利用这一特征识别振捣时间段内的靠模次数；

5)通过改进动态时间弯曲算法(DTW)对功率时间序列进行相对于标准功率序列的相似度计算；

6)通过实时相似度和固定相似度阈值比值计算评分值；

7)当评分在满分范围内持续3到5秒时，判定该区域振捣合格，完成振捣，拔出手持式振捣棒。

参照图2、图3，本实施例改进动态时间弯曲算法(DTW)是指在原动态时间弯曲算法的基础上，加上LB_Keogh下界函数来规范弯曲路径，同时结合阈值判别法，动态弯曲处理，在比较之初筛选去除那些相似度过大，即相似性较小的功率时间序列，不予进行后续计算；改进动态时间弯曲算法(DTW)既利用阈值筛选了数据，又通过下界函数规范了弯曲路径，能够弥补DTW算法在大量数据处理时所需时间长、效率低的问题，显著降低相似判别时间，加快振捣过程中判别系统的响应，在不降低数据维度，减少数据特征量的情况下，提高了系统的即时响应能力，实现了实时振捣状态的监测；同时动态弯曲处理解决了功率信号相位差较大，复杂工况影响带来的信号错位问题，为振捣状态实时监测建立理论基础。

参照图4，本实施例实时功率信号采集、计算存储时，根据三相交流电瞬时功率的定义：交流电瞬时功率为单位时间内电压、电流乘积的平均值，以及在三相对称交流电路当中三相功率等于三相分别的单相功率之和；通过对采集的三相电压、电流功率信号的计算，得到瞬时功率信号；

实时功率信号采集、计算存储包括以下步骤：

1)将含数据采集器的硬件系统串联到振捣电机和电源之间，利用该硬件采集电压、电流信号，并计算实时功率信号；

2)结合混凝土含气量测量仪测量的混凝土实时含气量，采集该类型振捣棒、该类型混凝土完整振捣周期的标准功率信号时间序列；

3)将标准功率时间序列保存入硬件系统，作为相似度对比的标准序列；

4)系统开始周期性采集、存储整个振捣过程的功率信号。

通过含气量和振捣质量的关系选取标准功率时间序列的方法为：混凝土中包含着分布均匀、状态稳定、大小适中的气泡，可以明显地改善混凝土的抗渗性、抗冻性及抗弯曲性；过高的含气量，会影响混凝土构件的耐久性和强度；过低的含气量则影响构件的抗冻性；同时，混凝土中含气量的高低和混凝土振捣缺陷也息息相关；如果含气量过低，则可能发生了离析、泌水的状况；含气量过高，则可能是混凝土构件中存在漏振、欠振区域，或者存在蜂窝状区域等不良振捣情况；混凝土的含气量在6％到8％之间，随着振捣过程的持续，混凝土的含气量会继续降低，当混凝土的含气量在2％到4％之间时，判断振捣状态合格；用含气量和振捣质量的关系，实现标准功率时间序列的选取。

混凝土振捣状态评价标准建立在相似度打分机制上，相似度比值计算公式如下：

其中DIST为设定的固定相似度阈值，在该阈值内认为两功率时间序列同为标准的振捣周期，Dist(i)为每一时间段功率时间序列和标准功率时间序列的实时相似度，K为常数，k(i)为每一段序列的评分；假设K为100，则当k(i)在达到100时为振捣合格阶段，不足100时处于欠振阶段或过振阶段。

Claims (7)

1.一种基于功率信号的混凝土振捣状态监测和量化评价方法，其特征在于：利用混凝土振捣过程中功率信号随着振捣棒插入、拔出、持续振捣以及接触到钢筋、模板所反映出在幅值、曲率上的变化，动态识别混凝土振捣过程中振捣棒的插入、拔出状态，识别混凝土欠振、合格、过振状态，计算振捣时长、振捣次数以及靠模次数；利用改进动态时间弯曲算法(DTW)动态对比振捣功率信号和标准振捣周期功率信号的相似度，以实时相似度和固定相似度阈值的比值为判别依据，实现振捣状态监测和振捣质量量化评价。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)在工人操作振捣的过程中，实时采集一个完整振捣周期的电压、电流时间序列，通过不同振捣时间段的混凝土含气量判定振捣状态；

2)计算功率信号时间序列，通过筛选设定该种工况下即同型号振捣棒、同型号振捣电机、同型号混凝土及相同振捣区域的标准功率时间序列；

3)实时采集振捣时的电压、电流数据，计算出功率时间序列；

4)利用混凝土振捣过程中功率信号幅值、曲率上的变化，动态识别混凝土振捣过程中振捣棒的插入、拔出状态，识别混凝土欠振、合格、过振状态，计算振捣时长、振捣次数以及靠模次数；

5)通过改进动态时间弯曲算法(DTW)对功率时间序列进行相对于标准功率序列的相似度计算；

6)通过实时相似度和固定相似度阈值比值计算评分值；

7)当评分在满分范围内持续3到5秒时，判定该区域振捣合格，完成振捣，拔出手持式振捣棒。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，实时功率信号采集、计算存储时，通过对采集的三相电压、电流功率信号的计算，得到瞬时功率信号；具体包括以下步骤：

1)将含数据采集器的硬件系统串联到振捣电机和电源之间，利用该硬件系统采集电压、电流信号，并计算实时功率信号；

2)结合混凝土含气量测量仪测量的混凝土实时含气量，采集该类型振捣棒、该类型混凝土完整振捣周期的标准功率信号时间序列；

3)将标准功率时间序列保存入硬件系统，作为相似度对比的标准序列；

4)系统开始周期性采集、存储整个振捣过程的功率信号。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：当振捣棒以慢的速度插入时，功率信号曲线呈上升趋势，斜率为正，功率信号幅值达到空转功率的两倍多，因此通过幅值、曲率以及曲率变化识别振捣棒插入阶段；

当振捣棒快速拔出时，功率幅值降低直到空转功率，功率信号曲线呈下降趋势，斜率是绝对值大的负值，因此通过幅值、曲率以及曲率变化识别振捣棒拔出阶段；

当振捣棒处于持续振捣阶段时，由于振捣过程中，功率信号幅值上逐渐降低，呈先快后慢趋势；曲率为负且绝对值逐渐减小，与插入状态、拔出状态区别明显，因此通过功率信号的幅值和曲率变化识别振捣持续状态；

混凝土砂浆从三相混乱状态逐渐捣实，含气量降低，逐渐向均匀状态转变，混凝土处于欠振阶段，功率信号表现为：幅值上逐渐降低，呈先快后慢趋势；曲率为负，逐渐向零值靠近，故通过功率信号识别混凝土欠振状态；

当混凝土砂浆逐渐在振捣作用下混合均匀，负载减小，处于振捣合格阶段，功率信号幅值上短期稳定维持一个介于空转功率和开始振捣功率之间的稳定值；曲率为负且绝对值逐渐减小到零值附近，即能够识别混凝土振捣合格阶段；

假如达到合格阶段后继续振捣，混凝土砂浆在振捣作用下将逐渐出现离析现象，粗、细骨料开始分离，进入过振阶段，此时功率幅值上逐渐从稳定值上升，曲率逐渐从零值转向正值，因此通过功率信号的幅值和曲率识别混凝土过振阶段；

综合振捣过程中的插入阶段、欠振阶段、合格阶段、过振阶段、拔出阶段，即用累计时间计算出该振捣周期的持续振捣时间；

对于一个多周期的振捣时间段，通过每周期的识别，累计计算该振捣时间段的振捣次数；

当振捣过程中振捣棒接触到钢筋或者模板，甚至已经成型的墙壁，功率信号幅值会有一个明显的突变，其值接近空转功率的五倍，达到振捣稳定值的二至三倍，利用这一特征识别振捣时间段内的靠模次数。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：改进动态时间弯曲算法(DTW)是指在原动态时间弯曲算法的基础上，加上LB_Keogh下界函数来规范弯曲路径，同时结合阈值判别法，对原序列进行动态弯曲处理，解决相位差问题以及复杂工况的对相似度对比的影响。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，通过含气量和振捣质量的关系选取标准功率时间序列的方法为：混凝土的含气量在6％到8％之间，随着振捣过程的持续，混凝土的含气量会继续降低，当混凝土的含气量在2％到4％之间时，判断振捣状态合格；用含气量和振捣质量的关系，实现标准功率时间序列的选取。

7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，混凝土振捣状态评价标准建立在相似度打分机制上，相似度比值计算公式如下：

其中DIST为设定的固定相似度阈值，在该阈值内认为两功率时间序列同为标准的振捣周期，Dist(i)为每一时间段功率时间序列和标准功率时间序列的实时相似度，K为常数，k(i)为每一段序列的评分；假设K为100，则当k(i)在达到100时为振捣合格阶段，不足100时处于欠振阶段或过振阶段。

Images