基于LabVIEW的岩土声发射信号采集与信源定位研究
Research on Rock and Soil Acoustic Emission Signal Acquisition and Source Localization Based on LabVIEW
摘要: 本文主要介绍了声发射信号的特征及声发射信号源的时差定位方法,从而完成基于LabVIEW的岩土声发射信号采集与信源定位的研究。首先,硬件部分本文开发了适用于井下的岩石声发射监测仪,采用了频率范围为1~15 KHz的压电式声发射传感器,并在传感器后面连接前置放大器,对微弱的声发射信号进行放大,系统的采样频率可达200 KHz,可通过软件对系统的采样频率进行控制。其次,软件部分本文采用了LabVIEW编程环境,主要介绍了LabVIEW与声发射采集卡的通信方法,并实现了声发射采集软件系统的模块化设计。最后,本文对声发射源定位方法进行了探索,采用了两个相似波形的互相关算法提取信号源传播至不同传感器的时间差,并通过多次试验求取波速的平均值,在大理石板上进行了平面定位试验,定位误差不超过5%,得到了较为满意的试验结果。
Abstract: This article mainly introduces the characteristics of acoustic emission signals and the time difference localization method of acoustic emission signal sources, thereby completing the research on rock and soil acoustic emission signal acquisition and source localization based on LabVIEW. Firstly, in terms of hardware, this article developed a rock acoustic emission monitoring instrument suitable for underground use. A piezoelectric acoustic emission sensor with a frequency range of 1 KHz~15 KHz was used, and a preamplifier was connected behind the sensor to amplify weak acoustic emission signals. The sampling frequency of the system can reach 200 KHz, which can be controlled by software. Secondly, the software part of this article adopts the LabVIEW programming environment, mainly introducing the communication method between LabVIEW and the acoustic emission acquisition card, and realizing the modular design of the acoustic emission acquisition software system. Finally, this paper explores the localization method of acoustic emission source, uses the cross-correlation algorithm of two similar waveforms to extract the time difference between the signal source and different sensors, and calculates the average value of wave velocity through multiple tests. The plane positioning test is carried out on the marble slab, the positioning error is not more than 5%, and a relatively satisfactory test result is obtained.
文章引用:叶青霖. 基于LabVIEW的岩土声发射信号采集与信源定位研究[J]. 软件工程与应用, 2024, 13(3): 406-415. https://doi.org/10.12677/sea.2024.133042

1. 引言

煤炭在我国的能源结构中占据主导地位,并在相当长的时期内还将是我国的主要能源[1] [2]。但在煤矿安全生产方面,随着煤矿开采深度的增加与地质条件越来越复杂,突水、煤与瓦斯突出等重特大事故频繁发生[3] [4]。在我国煤矿重特大事故中,矿井突水事故在死亡人数和发生次数上,仅次于煤矿瓦斯事故,但造成的经济损失一直居各类煤矿灾害之首[5]。但矿井底板、顶板、工作面突水灾害,水源与突水通道均具有很强的隐蔽性,因此实现突水灾害源的定位具有重要意义[6]

人们在长期的采矿及地下岩土工程实践中发现,岩体在破坏过程中,总是伴随着声发射现象。近年来,主要通过监测突水过程中微震、声发射等信息进行灾害预警,取得了一系列创新性成果。相关的研究进展包括:信号采集技术的改进、定位算法的发展、多传感器融合、实时监测与预警,以及与其他技术结合,如将声发射技术与数值模拟、机器学习等方法相结合,深入分析声发射信号与岩土结构损伤之间的关系等。但是目前微震与声发射传感器大多基于压力原理设计,易给矿井安全带来隐患,同时对现有的定位理论研究不够成熟。针对上述问题,本文提出并完成基于LabVIEW的岩土声发射信号采集与信源定位的研究。

2. 声发射技术理论方法

岩石声发射信号是一种复杂的低频信号,在岩石受力的不同阶段产生的声发射信号特征不同[7]

2.1. 声发射源定位技术

图1为声发射信号源定位的基本流程图。材料内部受应力出现位移或破裂产生声发射信号,信号在介质内部的传播过程中,各种干扰噪声混杂在信号之中,声发射传感器有固定范围的采样频率,只会采集此频率范围内声发射信号,而信号前置放大器在放大声发射信号的同时会采用预设带通或电阻滤波器对信号进行去除噪声的处理,对不同声发射传感器采集到的声发射信号提取时差,再结合声发射信号的传播速度和传感器探头的位置坐标,代入定位方程中求解,便可以得到声发射源的位置。其中,声发射信号传播速度的误差、提取时间差的误差、定位方法的选取均会对信号源的定位精度产生一定影响。

Figure 1. Acoustic emission source localization flowchart

1. 声发射源定位流程图

2.2. 平面定位

两个声发射传感器只能进行简单的线定位而无法满足平面声发射信号源定位的要求,所以要实现平面声发射信号源的时差定位只能增加传感器的数量。使用三个声发射传感器进行平面声发射信号源的时差定位时,会得到一个伪声发射信号源,但如果使用四个声发射传感器进行平面声发射信号源的时差定位时,则只会得到一个解,即一个真正的声发射信号源[8] [9]。四个声发射传感器围成一个菱形,传感器S1和S3位于X轴上间距为a,传感器S2和S4位于Y轴上间距为b,声发射信号传播速度为常数V,由声发射传感器S1和S3测得的时间差△tX可得声发射信号源位于以S1、S3为焦点的双曲线1上,由传感器S2和S4测得的时间差△tY可得声发射信号源位于以S2、S4为焦点的双曲线2上,由上可知,真正的声发射信号源位于两条双曲线的交点Q(X, Y)上,坐标为:

{ X= L X / 2a ( L X +2 ( xa/2 ) 2 + Y 2 ) Y= L Y / 2a ( L Y +2 ( Yb/2 ) 2 + X 2 ) (1)

式(1)中:LX = ΔtXV,LY = ΔtYV。

3. 声发射信号采集系统

岩石声发射检测仪主要由硬件系统和软件系统组成。硬件部分是根据煤矿井下声发射信号的特征与采集要求,设计搭建系统实现了煤矿井下低频声发射信号的实时采集,硬件系统包括声发射传感器、前置放大器、数据采集卡和防爆箱等;软件是在LabVIEW编程环境下实现的多通道声发射信号采集系统,软件系统通过自上而下的编程思想,包含了数据采集模块、波形显示模块、数据存储模块和波形回放模块[10] [11]

4. 声发射信号采集硬件系统

4.1. 声发射信号采集系统总体设计

本文开发设计的声发射信号采集系统主要适用于煤矿井下岩体内部声发射信号的采集,拟定设计9个监测通道,且每个监测通道分别测量X、Y、Z三个不同方向的声发射信号,每一个采集通道均配有一个前置放大器,用于放大传感器采集到的声发射信号,减少长距离的传输下信号衰减带来的误差,采集到的声发射信号需要通过数据采集卡与计算机相连,这就要求数据采集卡可以实现多通道同步采集。岩体内声发射源距离传感器较远,信号衰减严重,声发射传感器采集到的信号频率多为5 KHz以下,根据采样定理,选取采集卡的采样频率至少达50 KHz,且要求采集卡支持VC、VB、LabVIEW等软件开发。

由于煤矿井下环境恶劣,所以采用工业控制计算机进行软件运行和数据存储,使其在粉尘、潮湿、高低温等环境中都具有良好的可靠性,井下的信号传输多采用光缆,其信号容量大,衰减小,传输质量高,且具有良好的安全性,所以使用光电转换器将电信号转换为光信号,再通过光缆将信号传输到井上,将光信号转换为相应的电信号进行分析与处理,系统结构框图如图2所示。

Figure 2. Structural framework diagram of acoustic emission acquisition system

2. 声发射采集系统结构框架图

4.2. 声发射传感器

声发射传感器又被称为声发射探头,它位于声发射信号采集系统的最前端,直接与被检测的材料相接触,其合理选取将会影响整个声发射信号采集系统的性能。本系统选用的声发射传感器参数如表1所示,采样频率范围为1 Hz~15 KHz,由于声发射源距离传感器位置较远,且岩体内部缝隙的存在,声发射信号中的高频部分衰减严重,只有低频信号可以通过介质内部传播到岩体表面,主要频率在5 KHz以下,所以选用采样频率低的声发射传感器,探头使用温度为−20℃~50℃,满足岩体工程应用中恶劣环境的要求,接口类型为BNC,有效地减少了信号之间的干扰,接口位置位于传感器侧面,有利于将传感器埋入岩体内部。

Table 1. Performance parameters of acoustic emission sensors

1. 声发射传感器性能参数

接口类型:BNC

接收面材料:不锈钢

重量:130 g

接口位置:侧面

使用温度:−20℃~50℃

频率范围:1 Hz~15 KHz

外壳材料:不锈钢

防护等级:IP66

在将声发射传感器放置在被检测材料上时,为保证接触良好,经常使用黄油或凡士林作为耦合剂涂抹在传感器与材料之间,来消除由于介质检测表面与传感器表面的耦合不良产生的影响。而且黄油和凡士林的使用可以有效减小材料介质表面与传感器探头之间的阻抗,在一定程度上减小了声发射信号能量在采集过程中的损失。最后,耦合剂的涂抹还可以减小材料介质表面与传感器探头之间的摩擦,从而更好地保护声发射传感器,但是如果使用的耦合剂质量不好,甚至会损毁传感器探头。

4.3. 前置放大器

由于声发射信号极其微弱,传感器输出信号的电压有时低至微伏数量级,这样微弱的信号,经过长距离的传输,信噪比必然要进一步降低,甚至衰减至无法采集。在声发射信号采集系统中,前置放大器占有十分重要的作用,它可以有效的提高信噪比,即增强声发射信号,降低噪声,增强信号的准确性与可靠性,常用的前置放大器有30、40到60分贝,它将信号放大后,再经过高频同轴电缆传输至信号处理单元。除此之外,在声发射信号采集过程中,一般都会伴有很强的机械噪声或电气噪声,这些环境噪声的干扰会严重影响信号的采集,因此前置放大器还应具有一定的抗干扰能力。

本文选用的前置放大器为宽带通用型,可适用于常见的大部分声发射传感器与采集卡,性能参数如表2所示,增益为40 dB,输入为声发射传感器采集的模拟信号,输出为放大后的模拟信号,输出电压范围为±10 VVpp,放大器由幻想电源供电,供电电压为28 VDC,可由信号线携带供给,前置放大器采用金属外壳,可有效屏蔽电磁干扰,工作温度为−20℃~+60℃。

Table 2. Performance parameters of preamplifier

2. 前置放大器性能参数

增益:40 dB

额定负载:50 Ω

供电电压:28 VDC

工作温度:−20℃~+60℃

噪声:<26 B

接口:BNC

输出范围:±10 VVpp

防护等级:IP65

4.4. 声发射采集卡

声发射数据采集卡用于声发射信号的数据采集与处理,使用USB接口高速传输,可快速、实时地将数据传到计算机进行分析和存储,是信号和信息处理系统的重要组成部分。

本文选用的数据采集卡为高密度同步采集卡,16位分辨率,48个模拟输入通道,每个通道采集频率都达到200 KHz,支持所有通道实时采集与存盘,采用USB接口,可与计算机进行高速传输,供电电压为5 V/500 mA,USB自供电,方便便携应用场合。声发射数据采集卡主要由A/D与FPGA构成,A/D负责多路、高速声发射信号数据的采集工作,并将采集到的声发射信号由模拟量转换成与之成正比的数字量,FPGA主要负责把已经转换为数字量的声发射信号存放到它的缓冲FIF0进行存储以及对前端AD的采样控制,然后把采样数据通过USB传到计算机进行分析处理。

5. 声发射采集系统软件总体设计

LabVIEW是基于图形化编程语言(G Language)的开发环境,是目前工业应用最为广泛的一种虚拟仪器开发工具,本文采用LabVIEW开发声发射采集软件。

5.1. LabVIEW与采集卡的通信

LabVIEW驱动第三方数据采集卡的方法有以下三种:① 从LabVIEW中选择Advanced/Memory图标中的Inport和Outport来完成驱动功能,但这种方法对于采集高频率的信号时容易产生信号失真;② 采用LabVIEW中的CIN建立A/D插卡驱动程序来实现与采集卡的连接,但是这种方法不支持在LabVIEW中更改程序;③ 使用数据采集卡中的动态链接库函数DLL,动态链接库是指在EXE文件生成时,程序中只记录函数入口点与接口,并非程序中含有DLL文件,当程序被执行时,内存才会含有库代码,反之,DLL将会被移除内存。综合上述因素,本文采用调用DLL的方法实现LabVIEW与数据采集之间的通信连接。

5.2. 软件设计方案

声发射信号采集系统的总体方案图如图3所示。LabVIEW可以通过调用硬件设备的底层驱动程序,结合各种功能函数模块,来实现软件系统的方案设计,首先要明确软件系统的总体结构。模块化的程序设计是软件设计的基本思想,采用自上而下分解式的方法,根据软件系统所要实现的各个功能分别设计不同的模块,来实现相应的功能。在程序调试过程中,首先对各个功能模块进行分别调试,在各个模块

Figure 3. Overall design scheme of acoustic emission data acquisition system

3. 声发射数据采集系统总体设计方案

都调试成功后,再将各个功能模块组成一个整体,来进行系统程序的调试,实现系统所需要的所有功能。对于声发射信号采集系统来说,整个系统程序包含了声发射数据采集模块、数据显示模块、数据存取模块、波形回放模块等功能模块,其中数据采集模块可以实现单通道采集和多通道采集功能,数据显示模块可以实现单通道或多个通道的信号波形显示功能,数据存储模块可以实现数据的读取、保存和回放功能。

此外,在LabVIEW中可以设计一个主界面,将以上各模块的所有功能集成到一个界面上,方便用户进行操作。采样开始前首先要设置采样参数,包括采样方式和采样频率等,然后采集并显示声发射信号,最后根据需要保存数据或回放波形。

6. 声发射信号源定位试验

根据系统采集到的岩体声发射信号特征,信号在时域上波形相似,并存在一定时间差,可以运用时差定位方法进行信号源的定位。以大理石板为实验对象进行声发射信号源定位试验,首先通过两个传感器之间的时差与距离求取波速,多次试验后求平均值,并将该波速用于后面的线定位与面定位中。其中在定位试验中,通过多次重复性试验验证了定位的可靠性与准确性。

已知大理石中声发射信号的波速为1538 m/s,现以大理石板为对象进行声发射信号源的线定位。声发射信号平面定位试验对象为600 mm × 650 mm × 20 mm的大理石板,将四个声发射传感器通过凡士林粘合在边长为400 mm正方形的四个顶点。编号分别为S1、S2、S3、S4,以S2与S4的连线为X轴,以S1和S3的Y轴,建立坐标系,原点为两条连线的交点,S1的坐标为(0, 20 2 ),S2坐标为( 20 2 , 0),S3坐标为( 20 2 , 0),S4坐标为( 20 2 , 0),如图4所示。

在坐标(−7.5, 4)处通过小球做自由落体运动激励产生声发射源,四个传感器采集到的声发射信号如图5所示。

Figure 4. Schematic diagram of sensor coordinates

4. 传感器坐标示意图

分别截取0.0005 s声发射信号进行互相关计算,并保证截取长度内至少有两个完整周期的声发射信号,如图6所示。

将S1的信号与S3的信号进行互相关,S2的信号与S4的信号进行互相关,分别求出声发射信号到S1与S3的时间差以及声发射信号到S2与S4的时间差,如图7所示。

根据波速做双曲线方程,求解式(1)得出定位点,如图8所示。

图8中两条双曲线有四个交点,根据声发射信号到达四个传感器的先后顺序,可排除另外三个伪信号源,从而定位出真实信号源为(−12.3, 3.4),误差为4.9 cm。在不同点进行多次试验得出试验结果和误差。

Figure 5. Acoustic emission signal diagram

5. 声发射信号图

Figure 6. Screenshot of acoustic emission signal

6. 声发射信号截图

Figure 7. Cross-correlation of acoustic emission signals

7. 声发射信号互相关

Figure 8. Schematic diagram of surface positioning

8. 面定位示意图

Figure 9. Actual position and positioning position of acoustic emission source

9. 声发射源实际位置与定位位置

三次定位结果求平均值的四个传感器的平面定位最大误差为4.3 cm,最小误差为4 cm。声发射源实际位置与定位位置的关系如图9所示。岩石材料的非均质特性及声发射信号在其传播的各向异性等因素使得岩体表面信号定位困难,但该定位方法的误差在5%左右,说明具有良好的定位效果,可用于岩体表面的声发射信号定位。

7. 结论

本文主要介绍了声发射信号的特征及声发射信号源的时差定位方法,从而完成基于LabVIEW的岩土声发射信号采集与信源定位的研究。首先,硬件部分开发了适用于井下的岩石声发射监测仪,采用了频率范围为1 Hz~15 KHz的压电式声发射传感器,并在传感器后面连接前置放大器,对微弱的声发射信号进行放大,系统的采样频率可达200 KHz,可通过软件对系统的采样频率进行控制。其次,软件部分采用了LabVIEW编程环境,主要介绍了LabVIEW与声发射采集卡的通信方法,并实现了声发射采集软件系统的模块化设计。最后,本文对声发射源定位方法进行了探索,采用了两个相似波形的互相关算法提取信号源传播至不同传感器的时间差,并通过多次试验求取波速的平均值,在大理石板上进行了平面定位试验。因岩石材料的非均质特性及声发射信号在其传播的各向异性等因素使得岩体表面信号定位困难,但本文所述定位方法的误差在5%左右,说明具有良好的定位效果,可用于岩体表面的声发射信号定位,具有一定的实际应用价值。

参考文献

[1] 苗泽凯, 吴芮, 葛浩, 等. 煤气化细渣残炭制备分级多孔炭材料及CO2捕集的研究[J]. 煤炭转化, 2024, 47(2): 44-56.
[2] 王亚楠. 采空区顶板力-电-光效应及其点火致灾特性研究[D]: [博士学位论文]. 徐州: 中国矿业大学, 2023.
[3] 赵爱军. 煤矿地质灾害防治技术研究[J]. 能源与节能, 2024(3): 162-164+179.
[4] 余国锋. 基于微震和神经网络的煤层底板突水预警技术研究[D]: [博士学位论文]. 淮南: 安徽理工大学, 2022.
[5] 唐巨鹏, 张昕, 潘一山. 煤与瓦斯突出物理模拟试验研究现状及展望[J]. 岩石力学与工程学报, 2024, 43(3): 521-541.
[6] 张平松, 李圣林, 邱实, 等. 巷道快速智能掘进超前探测技术与发展[J]. 煤炭学报, 2021, 46(7): 2158-2173.
[7] 伊继海. 不同尺寸砂岩巴西劈裂破坏特征研究[D]: [硕士学位论文]. 包头: 内蒙古科技大学, 2023.
[8] 王微微. 基于梁体挠度的系杆拱桥吊杆损伤识别方法研究[D]: [博士学位论文]. 石家庄: 石家庄铁道大学, 2024.
[9] 张延兵, 宋高峰, 朱峰. 基于时差收敛算法的声发射源定位方法[J]. 无损检测, 2020, 42(4): 60-64.
[10] 李浩. 基于LabVIEW的智能温室环境监测与控制系统研究[D]: [硕士学位论文]. 泰安: 山东农业大学, 2023.
[11] 周浩丞, 黄晓华, 刘志良, 等. 基于LabVIEW的大型起重机应变监测系统的设计[J]. 电子设计工程, 2024, 32(6): 86-90.