CN116794718A - 一种多通道矿区微震信号自动监测和预处理装置 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种多通道矿区微震信号自动监测和预处理装置。利用多个震动传感器同时采集矿区不同位置的震动信号数据,通过北斗定位模块获取时间和定位数据,然后处理器对各通道获取的震动波形数据进行降噪并选取有效波形,最后通过4G通信模块将相关数据封装并发送至接收端。本发明可以对多通道的震动信号进行采集,可以减轻监测终端的部署成本;北斗定位模块、4G通信模块保证了时间和位置信息的准确性以及部署的灵活性和可靠性。本发明在数据采集端利用小波降噪和长短时窗法对微震信号进行处理,能够准确地保留有效的震动波形数据,极大地减少了需要传输及后台需处理的数据量,为全天候在线监测及后利用深度学习自动识别矿区工作状态提供了可能。
Description
技术领域
本发明属于电子信息领域,具体涉及一种多通道矿区微震信号自动监测和预处理装置。
背景技术
我国由于国土面积大、地形地貌多种多样、矿产资源丰富,因此各类矿山具有种类较多、地点分散、相关设备不完善等特点,从而导致矿区各类危险事故频发,易造成重大的财产和人身安全损失。对矿区的工作状态进行检测对于企业的安全生产和预警具有重要的作用。现有的技术对矿区的工作状态进行监测主要有人工记录、遥感监测、无人机摄影测量等方案。
小型矿场由于资金相对不足,因此会安排人员记录矿区部分的工作状态;中大型矿场或监管部门远程监测会采用遥感监测或无人机摄影测量等方式对矿区进行监测,矿区内部则会采用震动传感器对爆破、矿山塌陷、地震等信号进行监测。
采用人工方式的矿区状态监测存在效率低下、准确率低、覆盖面小等缺点,采用遥感监测或无人机摄影测量的方案存在不能实时监测、可检测工作状态少、花费较大等缺点,现有的采用震动传感器的监测方案存在工作状态种类识别较少、监测精度较差、数据预处理能力较差等缺点。
随着计算机软硬件技术的快速发展,深度学习技术在各行各业都得到了快速的应用,通过深度学习实现矿山作业过程中各种工作状态震动信号的自动识别已经成为安全生产领域研究发展的重点方向。
发明内容
本发明的目的在于克服上述现有技术缺陷,提供一种多通道矿区微震信号自动监测和预处理装置,该装置可以对多通道的震动信号进行采集,可以减轻监测终端的部署成本;北斗定位模块的使用保证了时间和位置信息的准确性,4G通信模块的使用保证了监测终端部署的灵活性和可靠性。本发明在数据采集端利用小波降噪和长短时窗法对微震信号进行处理,能够准确地保留有效的震动波形数据,减少了监测过程中产生的大量的无效数据,从而极大地减少了需要传输及后台需处理的数据量,为全天候在线监测及后台利用深度学习自动识别矿区的工作状态提供了可能。
为实现上述目的,本发明的技术方案是:一种多通道矿区微震信号自动监测和预处理装置,包括震动传感器、定位模块、通信模块、微处理器模块;
震动传感器,为若干个且布设于需监测震动信号的矿区,用于对矿区微震信号进行采集,并转换为电流信息输出给微处理器模块;
定位模块,能够同时获取和跟踪不同的全球导航卫星系统,支持北斗、GPS和GLONASS卫星信号,定位模块用于提供定位数据和时间数据,与所述微处理器模块连接;
通信模块,用于实现装置的远程通信,与所述微处理器模块连接;
微处理器模块,用于对包括各震动传感器采集的多通道矿区微震信号、以及定位数据和时间数据进行预处理。
在本发明一实施例中,还包括与微处理器模块连接的接口/供电模块、显示模块、存储模块;接口/供电模块用于为整个装置供电,显示模块用于显示装置运行状态、各通道工作状态、通信状态信息,存储模块用于存储各通道采集的震动信号、定位数据、时间数据以及微处理器模块处理后的波形数据。
在本发明一实施例中,所述震动传感器采用一体式速度传感器,能够将机械本体的震动信号直接转换成4-20mA的电流信号输出给微处理器模块,震动传感器与微处理器模块采用线缆连接。
在本发明一实施例中,所述通信模块采用4G通信模块。
在本发明一实施例中,所述微处理器模块采用Spartan-6系FPGA芯片。
在本发明一实施例中,所述微处理器模块对数据进行预处理包括降噪处理、波幅归一化处理和有效波形选取处理。
在本发明一实施例中,所述降噪处理方式如下:
首先利用小波变换对各通道矿区微震信号原始波形进行多尺度的分解,得到不同尺度的子带,每个不同的子带都有其对应的频率范围,以此描绘原始波形的频谱特性;而后通过阈值处理,将大于某一阈值的系数保留,小于某一阈值的系数强制为0,以保留有用的震动波形信号,去除环境中的噪声信号;阈值根据当地环境设置;其次,通过信号重构即采用逆小波变换的方法将处理后的子带信号进行重构重新合成为去噪后的信号;最后,采用波幅缩放根据设定的波形振幅对原始波形振幅进行对应比例的缩放,将各通道矿区微震信号波形振幅进行归一化操作。
在本发明一实施例中,所述波幅归一化处理具体如下:
采用反正切函数对震动信号进行波幅归一化处理,综合考虑各工作状态的频次、重要性、识别度,将矿区各工作状态下的震动信号的振幅归一化至[-100,100]mV的区间,其公式如下:
其中,f为原始震动信号的波幅,F为经过标准化转换后的波幅;经过波幅归一化后震动信号的波幅处于-100mV到100mV的区间,便于后续对各通道所采集的波形数据进行统一处理。
在本发明一实施例中,所述有效波形选取处理采用改进的长短时窗法,具体如下:
首先设定一长一短两个时窗组成的大窗口沿着时间轴往前滑动,每次按固定的点数M滑动,然后按照下面的公式进行计算:
其中T表示长短时窗比,Y(p)、X(q)分别表示长时窗、短时窗内的数值,p、q为各自对应的样本数;
考虑到需要采集矿区各种工作状态下的震动信号,因此,对长短时窗法进行改进,其计算公式如下:
其中分别表示长、短时窗样本点对应幅值的平均值;当T的值超过设定阈值M时,确认该波形为有效波形数据;当T的值小于设定阈值N时,认为有效波形结束。
在本发明一实施例中,所述M为3.3,所述N为0.9。
相较于现有技术,本发明具有以下有益效果:
1、现有技术方案在没有对震动信号进行预处理,或没有针对后续可能的深度学习算法进行针对性的数据处理。本发明首先对采集到的震动波形数据进行降噪处理,便于有效波形数据的识别;然后对各通道波形振幅进行归一化缩放操作,可以提高后续波形特征提取的准确性;最后采用该进的长短时窗法可以有效判断有效波形的到来和结束,通过有效波形的选取可以极大的减少采集装置需要存储和发送的数据量,为后台基于深度学习的矿区工作状态识别提供准确的数据支持。本发明对数据的预处理操作可以充分利用数据采集装置的数据处理能力,极大地减少了后台服务器所需处理的数据量,为矿区工作状态全天候在线识别、监测及技术落地提供了可能。
2、现有技术方案的位置及时间信息往往采用人工标注,准确性较差。本发明将震动传感器和定位模块集成在一起作为前置震动采集装置,通过震动传感器采集矿区的震动信号,通过定位模块自动获取准确的位置信息和时间信息。定位模块支持多卫星系统,具有导航卫星自动切换功能,且可同步运行双卫星系统,具有很高的可靠性和准确性。将震动传感器和定位模块集成在一起有助于前置震动采集装置的灵活部署。
3、现有的技术方案往往采用单通道的方式采集数据,需要多点采集的时候整个装置需要多次部署。本发明采用多通道接收模式,一个主机可以连接多个前置震动采集装置,每个前置装置都有震动传感器和定位模块,确保了每个通道都能采集到准确的数据。同时,多通道模式还可以降低部署的成本。
附图说明
图1为本发明一种多通道矿区微震信号自动监测和预处理装置组成结构图。
图2为本发明降噪处理流程图。
图3为本发明长短时窗法工作原理图。
具体实施方式
下面结合附图,对本发明的技术方案进行具体说明。
为了加强对矿区工作状态的监管,本发明利用震动传感器、通信模块、定位模块、微处理器模块等对矿区不同位置的微震信号进行采集、处理和传输。多通道矿区微震信号自动监测和预处理装置的组成结构如图1所示。
(1)震动传感器。震动传感器拟采用一体式速度传感器对矿区微震信号进行采集,其工作频段为10-300Hz,它能够将机械本体的震动信号直接转换成4-20mA的电流信号输出,并可通过指定协议输出所采集的数据。为了适应矿区特定工作环境的需求,震动传感器还具有防水防尘防爆的特点。由于震动传感器与监测装置主体之间是通过线缆进行连接并传输数据的,因此震动传感器以4个以内为宜。
(2)定位模块。该模块能够同时获取和跟踪不同的全球导航卫星系统,支持北斗、GPS和GLONASS卫星信号。该模块可同步运行GPS+北斗导航,综合利用二者的优势,定位速度快、功耗低、位置准、信号强、授时精度高,即使在卫星信号差的环境下也能做到高可用性和高准确性。该模块为多通道矿区微震信号自动监测和预处理装置提供定位信息和时间信息。
(3)通信模块。由于5G基站覆盖较差,同时为了降低部署成本,因此采用4G通信模块实现数据收发的功能。该模块在LTE制式下可以提供最大150Mbps的下行速率和50Mbps的上行速率,在4G信号差的情况下还可以回退到2G或3G网络。同时,该模块支持分集接收,从而大大提高了通讯的质量和可靠性。
(4)接口/供电模块。该模块为矿区微震信号自动监测和预处理装置提供供电接口及相关外围电路接口,如与通信模块、定位模块、显示模块等的电路连接。
(5)显示模块。该模块采用LCD显示屏对多通道矿区微震信号自动监测和预处理装置的运行状态、各通道工作状态、通信状态等进行显示,方便查看该装置的运行情况。
(6)存储模块。该模块采用2Gbit的DDR3闪存,主要用于存储各通道采集的震动数据、定位数据、时间信息等数据,微处理器处理后的波形数据也存储在该模块。
(7)微处理器模块。该模块采用Spartan-6系FPGA芯片作为微处理器,它提供了业界领先的连接功能,如高逻辑引脚比、小尺寸封装、MicroBlazeTM软处理器,以及各种支持的I/O协议,是一款低成本、低功耗的FPGA。该模块主要是对其他模块进行控制,对多通道矿区微震信号自动监测和预处理装置收发的各类数据进行预处理。
多通道矿区微震信号自动监测和预处理装置的预处理算法由微处理器完成,预处理算法主要包括降噪、波幅归一化和有效波形选取等三方面的内容。预处理算法的主要目的是筛选有助于识别矿区工作状态的有效震动波形,为后续构建波形数据集,使用深度学习对矿区微震信号进行自动识别从而判别矿区的工作状态提供了可能。
(1)降噪处理流程
矿区微震信号自动监测和预处理装置采用多通道对矿区不同地方的微震信号进行采集和处理,由于位置的不同,即使同一震源,震动传感器之间接收到的震动信号波形的增幅也可能存在很大的差异。同时,矿区工作环境下存在各种噪音,也可能对微震信号的采集和识别造成干扰。因此,需要对多通道的数据进行处理,降低震动信号中噪声的干扰,并对不同通道采集的震动信号的波形进行相应比例的缩放,从而避免震动波形信号振幅差异影响波形特征提取的准确性。降噪处理流程如图2所示。
小波去噪可以根据环境噪声与震动信号在不同频带上的具有不同强度小波分解系数的特点,根据对应的小波系数移除各频带上的噪声信号,保留原始信号的小波分解系数,然后利用逆小波变换的方法对处理后的系数进行重构,得到纯净信号。小波去噪方法对时变信号和突变信号的去噪效果很好,因此适合作为矿区微震信号的处理算法。首先利用小波变换对原始波形进行多尺度的分解,得到不同尺度的子带,每个不同的子带都有其对应的频率范围,从而描绘了原始波形的频谱特性。阈值处理是将大于某一阈值的系数保留,小于某一阈值的系数强制为0;其目的是保留有用的震动波形信号,去除环境中的噪声信号;由于矿区所处环境差异较大,因此设置阈值的时候应根据当地环境设置相应的阈值,从而达到较为理想的去噪效果。信号重构是采用逆小波变换的方法将处理后的子带信号进行重构重新合成为去噪后的信号。波幅缩放是根据事先设定好的波形振幅对原始波形振幅进行对应比例的缩放,将各通道采集的波形振幅进行归一化操作,从而提升波形特征提取的准确性。
(2)波幅归一化
矿区微震信号自动监测和预处理装置采用多通道对矿区不同地方的微震信号进行采集和处理,由于位置的不同,即使同一震源,震动传感器之间接收到的震动信号波形的增幅也可能存在很大的差异。为了避免震动波形信号振幅差异影响波形特征提取的准确性,本发明对各通道采集的震动信号的波形进行相应比例的缩放,从而使波幅归一化。
由于矿区各种不同的工作状态如爆破、矿车、破裂等产生的震动信号形态不一,因此不能使用常见的Max-Min归一化操作。矿区在日常工作的状态下产生的多种不同种类的震动信号,其振幅的量级是不一样的,比如背景噪声可能在[-10,10]mV的区间,爆破在[-500,500]mV的区间,破裂在[-100,100]mV的区间,矿车在[-40,40]mV的区间,等等。本发明采用反正切函数对震动信号进行波幅归一化操作,综合考虑各工作状态的频次、重要性、识别度,本发明将各工作状态的振幅归一化至[-100,100]mV的区间,其公式如下:
其中,f为原始震动信号的波幅,F为经过标准化转换后的波幅。经过波幅归一化后震动信号的波幅处于-100mV到100mV的区间,便于后续对各通道所采集的波形数据进行统一处理。
(3)有效波形提取
在矿区的日常微震监测中,微震信号监测终端每秒钟会采样成百上千个数据,其中包含大量的无效波形数据。原始波形经过上一步的降噪和波幅缩放后虽然已经去除了环境噪声,仍然有很多数据对于矿区工作状态的识别是没有用的,且这类无用波形占了大部分的数据,对于数据的存储和传输都是不利的。因此,需要对波形数据进行进一步的处理,选取诸如岩石破裂、坍塌、爆炸等工作状态所对应的波形。多通道矿区微震信号自动监测和预处理装置采用改进的长短时窗法来进行有效波形的选取,其工作原理如图3所示。
在使用长短时窗法对震动波形进行处理的时候,首先需要设定一长一短两个时窗,如图3中A、B所示。他们组成的大窗口沿着时间轴往前滑动,每次按固定的点数M滑动,然后按照下面的公式进行计算。
其中T表示长短时窗比,Y(p)、X(q)分别表示长短时窗内的数值,p、q为各自对应的样本数。当其有明显变化时表明震动信号存在突变,此时根据T的值是否超过我们提前设定好的阈值M(M为经验值,本装置设定为2.1)时,确认该波形为有效波形数据,否则为无效波形数据。当T的值小于我们提前设定好的阈值N(N为经验值,本装置设定为0.6)时,我们认为有效波形结束。
由于多通道矿区微震信号自动监测和预处理装置需要采集矿区各种工作状态下的震动数据,例如爆炸、坍塌、货物运输、地震等都会产生不同类型的震动波形。虽然前期对震动数据利用小波变换进行了降噪处理,但在实际测试中发现传统的长短时窗法仍然不能够满足本装置对准确性的需求。因此,我们对传统的长短时窗法进行了改进,其计算公式如下:
其中分别表示长、短时窗样本点对应幅值的平均值。当T的值超过我们提前设定好的阈值M(M为经验值,本装置设定为3.3)时,确认该波形为有效波形数据;当T的值小于我们提前设定好的阈值N(N为经验值,本装置设定为0.9)时,我们认为有效波形结束。本发明提出的改进的长短时窗法通过加入信号幅度的方差,可以增强有效信号与背景噪声之间的差异,测试结果表明,相比传统的长短时窗法,改进的长短时窗抓取有效波形的准确性提升了9.2%。
以上是本发明的较佳实施例,凡依本发明技术方案所作的改变,所产生的功能作用未超出本发明技术方案的范围时,均属于本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种多通道矿区微震信号自动监测和预处理装置,其特征在于,包括震动传感器、定位模块、通信模块、微处理器模块;
震动传感器,为若干个且布设于需监测震动信号的矿区,用于对矿区微震信号进行采集,并转换为电流信息输出给微处理器模块;
定位模块,能够同时获取和跟踪不同的全球导航卫星系统,支持北斗、GPS和GLONASS卫星信号,定位模块用于提供定位数据和时间数据,与所述微处理器模块连接;
通信模块,用于实现装置的远程通信,与所述微处理器模块连接;
微处理器模块,用于对包括各震动传感器采集的多通道矿区微震信号、以及定位数据和时间数据进行预处理。
2.根据权利要求1所述的一种多通道矿区微震信号自动监测和预处理装置,其特征在于,还包括与微处理器模块连接的接口/供电模块、显示模块、存储模块;接口/供电模块用于为整个装置供电,显示模块用于显示装置运行状态、各通道工作状态、通信状态信息,存储模块用于存储各通道采集的震动信号、定位数据、时间数据以及微处理器模块处理后的波形数据。
3.根据权利要求1所述的一种多通道矿区微震信号自动监测和预处理装置,其特征在于,所述震动传感器采用一体式速度传感器,能够将机械本体的震动信号直接转换成4-20mA的电流信号输出给微处理器模块,震动传感器与微处理器模块采用线缆连接。
4.根据权利要求1所述的一种多通道矿区微震信号自动监测和预处理装置,其特征在于,所述通信模块采用4G通信模块。
5.根据权利要求1所述的一种多通道矿区微震信号自动监测和预处理装置,其特征在于,所述微处理器模块采用Spartan-6系FPGA芯片。
6.根据权利要求1所述的一种多通道矿区微震信号自动监测和预处理装置,其特征在于,所述微处理器模块对数据进行预处理包括降噪处理、波幅归一化处理和有效波形选取处理。
7.根据权利要求6所述的一种多通道矿区微震信号自动监测和预处理装置,其特征在于,所述降噪处理方式如下:
首先利用小波变换对各通道矿区微震信号原始波形进行多尺度的分解,得到不同尺度的子带,每个不同的子带都有其对应的频率范围,以此描绘原始波形的频谱特性;而后通过阈值处理,将大于某一阈值的系数保留,小于某一阈值的系数强制为0,以保留有用的震动波形信号,去除环境中的噪声信号;阈值根据当地环境设置;其次,通过信号重构即采用逆小波变换的方法将处理后的子带信号进行重构重新合成为去噪后的信号;最后,采用波幅缩放根据设定的波形振幅对原始波形振幅进行对应比例的缩放,将各通道矿区微震信号波形振幅进行归一化操作。
8.根据权利要求6所述的一种多通道矿区微震信号自动监测和预处理装置,其特征在于,所述波幅归一化处理具体如下:
采用反正切函数对震动信号进行波幅归一化处理,综合考虑各工作状态的频次、重要性、识别度,将矿区各工作状态下的震动信号的振幅归一化至[-100,100]mV的区间,其公式如下:
其中,f为原始震动信号的波幅,F为经过标准化转换后的波幅;经过波幅归一化后震动信号的波幅处于-100mV到100mV的区间,便于后续对各通道所采集的波形数据进行统一处理。
9.根据权利要求6所述的一种多通道矿区微震信号自动监测和预处理装置,其特征在于,所述有效波形选取处理采用改进的长短时窗法,具体如下:
首先设定一长一短两个时窗组成的大窗口沿着时间轴往前滑动,每次按固定的点数M滑动,然后按照下面的公式进行计算:
其中T表示长短时窗比,Y(p)、X(q)分别表示长时窗、短时窗内的数值,p、q为各自对应的样本数;
考虑到需要采集矿区各种工作状态下的震动信号,因此,对长短时窗法进行改进,其计算公式如下:
其中分别表示长、短时窗样本点对应幅值的平均值;当T的值超过设定阈值M时,确认该波形为有效波形数据;当T的值小于设定阈值N时,认为有效波形结束。
10.根据权利要求9所述的一种多通道矿区微震信号自动监测和预处理装置,其特征在于,所述M为3.3,所述N为0.9。
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