一种环境自激励在役隧道衬砌缺陷检测方法

本发明涉及隧道结构健康监测与无损检测，具体为一种环境自激励在役隧道衬砌缺陷检测方法。

背景技术：

1、现有隧道衬砌检测方法主要包括探地雷达法、回弹锤击法和人工敲击法。上述方法均依赖天窗作业时间窗口开展检测，检测作业须在列车停运期间进行，天窗时间短且频次有限，难以实现对全线隧道的连续周期性检测覆盖。探地雷达法对操作人员经验依赖程度高，缺陷判读结果受主观因素影响较大；回弹锤击法与人工敲击法属于离散点式检测，难以对大面积衬砌结构实施系统性普查，且对衬砌内部深层缺陷的探测灵敏度不足。现有方法均无法在列车正常运营条件下对衬砌结构实施实时、连续、定量化的在线监测，缺陷的早期预警与类型识别能力存在明显不足。

2、针对上述问题，有必要提出一种环境自激励在役隧道衬砌缺陷检测方法。

技术实现思路

1、本发明的目的在于解决背景技术中存在的问题，而提出一种环境自激励在役隧道衬砌缺陷检测方法。

2、本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

3、一种环境自激励在役隧道衬砌缺陷检测方法，包括以下步骤：

4、步骤s100、环境激励信号采集与多通道时序响应数据获取；

5、以高速列车过隧道时在车轮—轨道—道床—仰拱—衬砌耦合体系中产生的宽频环境振动为天然激励源，由预设于隧道衬砌关键断面的光纤布拉格光栅传感器阵列、三轴加速度传感器节点及声发射传感器对各监测断面进行同步连续多通道信号采集，得到时序多通道结构响应数据集。

6、传感器阵列沿隧道纵轴方向每隔预设纵向间距布设一个监测断面，每个监测断面沿环向在拱顶、左拱腰、右拱腰、左边墙和右边墙五个特征部位各设置一个光纤布拉格光栅传感测点，三轴加速度传感器节点以背靠背方式与光纤布拉格光栅传感测点共址安装。声发射传感器沿隧道纵轴方向间隔布设，响应频带覆盖50khz至600khz。光纤布拉格光栅传感器的应变信号经光纤解调仪实时转换为波长偏移数字量，三轴加速度传感器节点信号与声发射传感器信号经高速模数转换器采样，全部通道采样时钟由gps授时模块统一同步。

7、当任一监测断面轨道应变传感器输出幅值连续超过背景噪声标准差五倍且持续时间超过0.5秒时，数据采集主机自动标记列车过境起始时间戳t_start；当轨道应变响应幅值回落至背景噪声标准差三倍以下且持续时间超过5秒时，系统继续记录不少于30秒的自由衰减响应段后停止本次采集，标记过境结束时间戳t_end，将列车过境起始时间戳至过境结束时间戳时间窗内全部通道的数字信号包以时间戳格式封装，上传至数据采集服务器，形成以列车编号和过境时刻为索引的时序多通道结构响应数据集，作为步骤s200的输入。

8、步骤s200、时序响应信号预处理与结构动力学特征参数提取；

9、从数据采集服务器读取时序多通道结构响应数据集，以各通道在列车过境起始时间戳前不少于200个采样点的稳定背景噪声段的信号均值作为直流偏置基线，对各通道原始数字量逐点扣除，得到净响应时序序列；对净响应时序序列应用最小均方自适应算法去除截止频率不高于0.1hz的低频趋势项；对去趋势后的净响应时序序列施加下截止频率为0.5hz、上截止频率为500hz的自适应带通滤波器，得到预处理净响应时序序列。

10、对预处理净响应时序序列，采用welch方法以汉宁窗、窗长为采样频率10倍、相邻时间段重叠率50%的参数估计功率谱密度；根据对各监测断面测点对的互功率谱密度与自功率谱密度的比值运算，得到h1估计量形式的幅频响应函数；根据对互功率谱密度幅值平方与两通道自功率谱密度乘积的比值运算，得到相干函数；将相干函数值低于0.8的频率点对应的幅频响应函数估计值标记为低可信度，在后续模态参数识别中降权处理。

11、采用ssi-cov随机子空间识别算法，以预处理净响应时序序列构建块toeplitz相关矩阵，执行奇异值分解，在系统阶次2至120阶范围内以2为步长遍历，对每个试验阶次下的识别极点绘制稳定图，以相邻两次计算所得固有频率相对偏差不超过1%、阻尼比相对偏差不超过5%且振型向量mac值不低于0.95为判定准则筛选稳定极点；对稳定图中落入同一频率区间的稳定极点执行层次聚类，根据对聚类中心极点特征值虚部、实部与虚部比值及对应特征向量的提取运算，得到各阶固有频率、模态阻尼比与振型向量，构成结构动力学指纹数据集，以监测断面编号、过境列车编号与过境时间戳三元组为键写入动力学指纹数据库。

12、步骤s300、结构动力学指纹对比与损伤指标向量计算；

13、从动力学指纹数据库读取当前周期结构动力学指纹数据集，从基准健康状态指纹数据库读取以各测点各阶固有频率均值、固有频率标准差、阻尼比均值、阻尼比标准差及振型矩阵构成的健康状态基准档案；根据对当前第n阶固有频率与基准第n阶固有频率之差的绝对值与基准第n阶固有频率的比值运算，得到第n阶频率偏移率；根据对当前振型向量与基准振型向量的归一化内积平方运算，得到第n阶模态置信准则值；调用预设加权综合公式，根据各阶频率偏移率、各阶模态置信准则值及各阶归一化质量参与系数，确定综合损伤指标di，并将di值及各阶频率偏移率、各阶模态置信准则值以监测断面编号为索引写入损伤指标数据库，输出损伤指标向量至步骤s400和步骤s500。

14、对每个监测断面，以各环向测点的振型分量构成振型离散曲线，根据对当前振型曲率与基准振型曲率之差的绝对值的各阶求和运算，得到综合曲率差指标，以综合曲率差指标的极大值位置确定衬砌局部损伤位置，将综合曲率差指标向量连同综合损伤指标di输出至步骤s400。

15、步骤s400、声发射特征参数融合分析与缺陷类型识别；

16、从数据采集服务器读取与损伤指标向量中超阈值断面位置相对应区段的声发射原始波形数据，以各声发射传感器通道在列车过境前静默段信号均方根值的6倍作为撞击定义门限，对声发射原始波形执行撞击分割，提取每个声发射撞击事件的振铃计数、能量、ra值、af值及主频，写入声发射特征参数数据库；其中，振铃计数为撞击波形幅值超过撞击定义门限的振荡次数；根据对撞击波形幅值时序在撞击持续时间内的平方积分与参考阻抗之比的积分运算，得到每个声发射撞击事件的能量；根据上升时间与峰值幅度的比值运算，得到ra值；根据振铃计数与持续时间的比值运算，得到af值；根据对撞击波形快速傅里叶变换幅度谱的峰值频率提取运算，得到主频。

17、以预设分界阈值θ为判别边界，对声发射特征参数数据库中每个声发射撞击事件执行分层判别：af值与ra值之比大于θ且主频落于150khz至600khz区间的撞击事件，判定为拉伸型裂缝扩展模式；af值与ra值之比不大于θ且主频落于80khz至300khz区间的撞击事件，判定为剪切型裂缝扩展模式；信号能量率变异系数低于30%、持续时间超过5秒且主频落于50khz至150khz区间的撞击事件，判定为渗漏水冲击模式；不满足上述三类判定条件且振铃计数率低于5次/秒的低强度连续信号，在损伤指标向量已定位的损伤断面内判定为脱空界面摩擦模式。

18、调用预设置信度评分公式，根据落入各判别类别的声发射撞击事件数量占全部有效撞击事件总数的比例得分pc、综合损伤指标di与预设严重损伤阈值的比值di_norm，确定各缺陷类别的置信度评分；将同一监测断面内置信度最高的缺陷类型标签作为该监测断面缺陷类型识别结果，输出至步骤s500。

19、步骤s500、分级预警响应执行与检测结果可视化输出；

20、从损伤指标数据库读取各监测断面的综合损伤指标di，从声发射特征参数数据库读取各监测断面的缺陷类型识别结果；根据综合损伤指标di量值对各监测断面执行健康状态等级评定：综合损伤指标di不超过5%时，评定为一级健康状态，生成绿色状态确认记录；综合损伤指标di介于5%至15%时，评定为二级注意状态，生成黄色预警信号；综合损伤指标di介于15%至30%时，评定为三级异常状态，生成橙色预警信号，向运维管理中心发送即时推送通知；综合损伤指标di超过30%时，评定为四级危险状态，生成红色紧急预警信号，触发限速降级指令接口，向列车控制系统推送该区段限速指令，同时向主管部门发送紧急告警。

21、将报告生成时间戳、隧道编号、检测里程范围、触发列车编号、各监测断面综合损伤指标及健康状态等级评定结果、各监测断面缺陷类型识别结果及置信度评分、各阶固有频率与基准值对比数据、模态置信准则矩阵对角元素序列、声发射累计撞击数与能量分布数据、预警响应执行记录序列化为json格式，生成标准化检测报告文件，并同步生成pdf格式可打印版本，存储于数据采集服务器。

22、以隧道纵断面展开图为底图，各监测断面位置以竖线标注，断面健康状态等级以绿、黄、橙、红四色色阶填充对应断面背景色，综合损伤指标以柱高与综合损伤指标数值成正比的柱状图形式叠加展示，缺陷类型以图例符号标注于对应监测断面位置，生成可视化渲染图；将可视化渲染图与标准化检测报告文件写入输出目录，供运维管理平台gis前端系统以三维地理坐标形式叠加展示于目标隧道轴线地形底图之上。

23、有益效果：

24、1.本发明以高速列车正常运营产生的宽频环境振动为唯一激励源，无需占用天窗作业时间，实现了在役隧道衬砌缺陷的不中断运营、长期连续在线检测，从根本上突破了传统检测方法受限于天窗窗口期短、人工效率低的技术瓶颈；

25、2.本发明采用ssi-cov随机子空间识别算法，仅利用结构响应信号的二阶统计量完成模态参数辨识，无需已知激励输入信号，解决了列车过境环境激励场景下激励力无法精确测量的根本性矛盾，实现了从每次列车过境事件中自动提取衬砌结构动力学指纹的定量化评估；

26、3.本发明将模态参数分析与声发射特征参数分析融合为双模态检测策略：模态参数分析负责缺陷的存在性判断与空间定位，声发射特征参数分析负责缺陷物理机制的类型识别，两者在信息层面互补，实现了单一检测手段无法同时完成的位置定位与类型识别的联合输出。