CN112903815A - 桥梁伸缩缝状态的监测方法及监测*** - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种桥梁伸缩缝状态的监测方法及监测***，涉及工程测量相关技术领域，该监测方法包括采集桥梁伸缩缝在活载作用下的声音信号；对声音信号进行音频分析，确定声音信号的有效特征参数；根据声音信号的有效特征参数与预设值的比较结果确定出桥梁伸缩缝的状态。本申请能够实时采集桥梁伸缩缝的声音信号，并对声音信号的有效特征参数进行定量分析，能够有效识别桥梁伸缩缝的状态，为后续根据该桥梁伸缩缝的状态进行预警反馈提供基础，以提高监测的时效性。
Description
技术领域
本申请涉及工程测量相关技术领域，尤其涉及一种桥梁伸缩缝状态的监测方法及监测***。
背景技术
桥梁伸缩缝是评判桥梁安全性的重要参数之一，在桥梁伸缩缝发生异常时，易造成桥梁结构损坏、并影响桥梁运行安全。因此，需对桥梁伸缩缝进行监测以保障桥梁运行安全。
现有桥梁伸缩缝的监测方法为人工巡检。其主要为巡检人员根据桥梁伸缩缝在正常状态下受到活载作用所发出的声音与异常状态下受到活载作用所发出的声音的差异，定性分析桥梁伸缩缝的结构状态，以确定是否需要进一步监测或维修。在监测完成后，巡检人员需以报告形式将桥梁伸缩缝结构状态提供给桥梁管理者，以指导桥梁管理者做出养护处理。因此，这种人工巡检监测方法只能定期巡查，无法对桥梁伸缩缝进行实时监测，且响应性差。
发明内容
本申请的目的是提供一种桥梁伸缩缝状态的监测方法，其能够改善人工巡检法只能定期巡查，无法对桥梁伸缩缝进行实时监测，且响应性差的问题。
另一目的还在于提供一种桥梁伸缩缝状态的监测***。
第一方面，本申请实施例提供一种桥梁伸缩缝状态的监测方法，其包括：
采集桥梁伸缩缝在活载作用下的声音信号；
对声音信号进行音频分析，确定声音信号的有效特征参数；
根据声音信号的有效特征参数与预设值的比较结果确定出桥梁伸缩缝的状态。
在一种可能的实施方案中，对声音信号进行音频分析，确定声音信号的有效特征参数包括：
信号分割：将声音信号分割成等时间间隔的多个片段，相邻片段之间部分重叠；
特征提取：获取每一片段的频谱分析结果，根据所有片段的频谱分析结果提取出该声音信号在频域上的多个特征参数，多个特征参数确定出该声音信号的特征参数集；
特征降维：计算特征参数集中特征参数的相关度，筛选出该声音信号的有效特征参数。
在一种可能的实施方案中，在信号分割之前，还包括构建声音信号表征参数库；构建声音信号表征参数库包括：
采集桥梁伸缩缝在正常状态下以及不同异常类型的异常状态下的声音信号样本；
对声音信号样本进行分类；声音信号样本分为正常状态、桥梁伸缩缝破损状态、桥梁伸缩缝挤压状态和桥梁伸缩缝其他异常状态。
在一种可能的实施方案中，在特征提取的步骤中，特征参数集的特征参数包括信号强度、单个信号的持续时间和连续信号的出现次数。
在一种可能的实施方案中，根据声音信号的有效特征参数与预设值的比较结果确定出桥梁伸缩缝的状态包括：
在声音信号的有效特征参数小于或等于预设值时，确定桥梁伸缩缝的状态为正常状态；
在声音信号的有效特征参数大于预设值时，确定桥梁伸缩缝的状态为异常状态；
在桥梁伸缩缝的状态为异常状态时，进一步判断桥梁伸缩缝的异常类型。
在一种可能的实施方案中，在进一步判断桥梁伸缩缝的异常类型之后，还包括：
将桥梁伸缩缝的异常类型结果进行报警提示。
在一种可能的实施方案中，在将桥梁伸缩缝的异常类型结果进行报警提示之后，还包括：
将该桥梁伸缩缝的异常类型结果与人工监测的异常类型结果比较；若两者一致，则继续进行报警提示；若两者不一致，则解除报警提示。
第二方面，本申请实施例提供一种桥梁伸缩缝状态的监测***，包括：
采集模块，用于采集桥梁伸缩缝在活载作用下的声音信号；
音频分析模块，用于对声音信号进行音频分析，并确定声音信号的有效特征参数；
桥梁伸缩缝状态确定模块，用于根据声音信号的有效特征参数与预设值的比较结果确定出桥梁伸缩缝的状态。
与现有技术相比，本申请的有益效果至少包括：
1)本申请实时采集桥梁伸缩缝的声音信号，并对声音信号的有效特征参数进行定量分析，能够有效识别桥梁伸缩缝的状态，为后续根据该桥梁伸缩缝的状态进行预警反馈提供基础，以提高监测的时效性。
2)本申请在桥梁伸缩缝的状态为异常状态时，能够进一步判断桥梁伸缩缝的异常类型，并将桥梁伸缩缝的异常类型结果进行报警反馈，便于指导桥梁管理者针对该异常类型的桥梁伸缩缝做出养护处理，提高桥梁养护效率。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1为根据本申请实施例示出的一种桥梁伸缩缝状态的监测方法的示意图；
图2为根据本申请实施例示出的一种桥梁伸缩缝状态的监测***的示意图；
图3为根据本申请实施例示出的一种桥梁伸缩缝状态的监测***的示意图；
图4为根据本申请实施例示出的一种桥梁伸缩缝状态的监测***的示意图；
图5为根据本申请实施例示出的一种桥梁伸缩缝状态的监测***的工作流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本申请具体实施方式的技术方案作进一步详细说明，这些实施方式仅用于说明本申请，而非对本申请的限制。
在本申请的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本申请中的具体含义。
根据本申请的一个方面，提供了一种桥梁伸缩缝状态的监测方法。参见图1，该桥梁伸缩缝状态的监测方法包括以下步骤：
S1、采集桥梁伸缩缝在活载作用下的声音信号。
在一种实施方式中，在桥梁伸缩缝的不同位置分别布置声音传感器，不同位置的声音传感器构成声音信号采集网络。每个声音传感器均按照预设采集参数采集桥梁伸缩缝在活载作用(指的是车辆经过桥梁)下的声音信号，并将声音信号转换为电信号。声音传感器的采集参数包括采样间隔、单次采样时间、采样频率和单次采样点数目。在本实施例中，采样间隔为T，单次采样时间为t，采样频率f，单次采样点数目N为：N＝f/t。
S2、对声音信号进行音频分析，确定声音信号的有效特征参数。
在一种实施方式中，对声音信号进行音频分析，确定声音信号的有效特征参数包括以下步骤：
S21、构建声音信号表征参数库：采集桥梁伸缩缝在正常状态下以及不同异常类型的异常状态下的声音信号样本，并对声音信号样本进行表征与分类，声音信号样本被分为正常状态、桥梁伸缩缝破损状态、桥梁伸缩缝挤压状态和桥梁伸缩缝其他异常状态。
S22、信号分割：将声音信号分割成等时间间隔的多个片段，相邻片段之间部分重叠。在本实施例中，声音信号分割成时间间隔为tm的多个片段，相邻片段之间设置有tm/2的重叠区域。
S23、特征提取：获取每一片段的频谱分析结果，根据所有片段的频谱分析结果提取出该声音信号在频域上的多个特征参数，多个特征参数确定出该声音信号的特征参数集。
在本实施例中，对每一片段的声音信号进行离散小波变化得到每一片段的频谱分析结果，将所有片段的频谱分析结果一一与声音信号表征参数库对比，根据所有片段的频谱分析结果与声音信号表征参数库的对比结果提取出该声音信号在频域上的多个特征参数，多个特征参数确定出该声音信号的特征参数集。该声音信号的特征参数集包括信号强度、单个信号的持续时间和连续信号的出现次数等特征参数。
S24、特征降维：计算特征参数集中特征参数的相关度，筛选出该声音信号的有效特征参数。在本实施例中，根据特征参数的相关度大小，筛除相关度较小的特征参数，保留相关度较大的特征参数，则保留的特征参数即为声音信号的有效特征参数。
S3、根据声音信号的有效特征参数与预设值的比较结果确定出桥梁伸缩缝的状态。
在一种实施方式中，根据声音信号的有效特征参数与预设值的比较结果确定出桥梁伸缩缝的状态包括：
在声音信号的有效特征参数小于或等于预设值时，确定桥梁伸缩缝的状态为正常状态。
在声音信号的有效特征参数大于预设值时，确定桥梁伸缩缝的状态为异常状态。
在桥梁伸缩缝的状态为异常状态时，进一步判断桥梁伸缩缝的异常类型。桥梁伸缩缝的异常状态包括桥梁伸缩缝破损状态、桥梁伸缩缝挤压状态和桥梁伸缩缝其他异常状态三种。在本实施例中，桥梁伸缩缝处于不同异常类型时，声音信号表征参数库中所对应的声音表征参数值也不同，只需将声音信号的有效特征参数与声音信号表征参数库中所对应的声音表征参数值比较即可确定出桥梁伸缩缝的异常类型。在桥梁伸缩缝的状态为异常状态时，能够进一步判断桥梁伸缩缝的异常类型，便于指导桥梁管理者针对该异常类型的桥梁伸缩缝做出养护处理，提高桥梁养护效率。
在一种实施方式中，在进一步判断桥梁伸缩缝的异常类型之后，还包括：
将桥梁伸缩缝的异常类型结果进行报警提示。通过该报警提示能够提醒桥梁管理者在第一时间针对该异常类型的桥梁伸缩缝做出养护决策，以进一步提高养护效率。
在一种实施方式中，在将桥梁伸缩缝的异常类型结果进行报警提示之后，还包括：
将该桥梁伸缩缝的异常类型结果与人工监测的异常类型结果比较；若两者一致，则继续进行报警提示；若两者不一致，则解除报警提示。
在本实施例中，监测工程师根据声音信号、视频图像信息或现场勘察对桥梁伸缩缝的状态进行进一步判断，并将人工监测的异常类型结果与上述异常类型结果比较。若两者结果一致，则继续进行报警提示，提醒桥梁管理者针对该异常类型的桥梁伸缩缝做出养护决策。若两者结果不一致，则上述异常类型结果为误报信息，解除报警提示。该误报信息可以作为后续监测过程的反馈调节量，能够提高监测结果的精准度。
根据本申请的一个方面，提供了一种桥梁伸缩缝状态的监测***。该桥梁伸缩缝状态的监测***按照上述实施例中的桥梁伸缩缝状态的监测方法监测该桥梁伸缩缝状态。
参见图2，该桥梁伸缩缝状态的监测***包括采集模块100、音频分析模块200、桥梁伸缩缝确定模块300、桥梁伸缩缝异常类型确定模块400和报警模块500。采集模块100用于采集桥梁伸缩缝在活载作用下的声音信号，音频分析模块200用于对采集模块100采集的声音信号进行音频分析，并确定声音信号的有效特征参数。桥梁伸缩缝状态确定模块300用于根据声音信号的有效特征参数与预设值的比较结果确定出桥梁伸缩缝的状态。桥梁伸缩缝异常类型确定模块400用于在桥梁伸缩缝的状态为异常状态时，进一步判断桥梁伸缩缝的异常类型。桥梁伸缩缝的异常类型包括桥梁伸缩缝破损状态、桥梁伸缩缝挤压状态和桥梁伸缩缝其他异常状态三种。报警模块500用于将桥梁伸缩缝的异常类型结果进行报警提示。通过该报警模块500能够提醒桥梁管理者在第一时间针对该异常类型的桥梁伸缩缝做出养护决策，以进一步提高养护效率。
在一种实施方式中，该监测***还包括桥梁伸缩缝异常类型审核模块600，其用于将该桥梁伸缩缝的异常类型结果与人工监测的异常类型结果比较，以确认上述桥梁伸缩缝的异常类型结果是否准确。若桥梁伸缩缝异常类型审核模块600确认两者一致，则报警模块500继续进行报警提示，提醒桥梁管理者针对该异常类型的桥梁伸缩缝做出养护决策。若桥梁伸缩缝异常类型审核模块600确认两者不一致，则上述异常类型结果为误报信息，报警模块500解除报警提示。该误报信息可以作为后续监测过程的反馈调节量，能够提高监测结果的精准度。此处人工监测的异常类型结果为根据声音信号、图像信息分析得到或现场勘察得到。
较佳地，桥梁伸缩缝异常类型审核模块600还连接有图像采集模块。图像采集模块包括摄像头和图像处理器，图像采集模块采集桥梁伸缩缝的图像信息，并将其传输给桥梁伸缩缝异常类型审核模块600，便于监测工程师根据图像信息确定桥梁伸缩缝的异常类型结果，并将该异常类型结果与上述桥梁伸缩缝的异常类型结果比较。
在一种实施方式中，采集模块100、音频分析模块200、桥梁伸缩缝确定模块300、桥梁伸缩缝异常类型确定模块400、报警模块500、桥梁伸缩缝异常类型审核模块600之间以通信连接方式连接。
下面以该桥梁伸缩缝状态的监测***的具体实施结构进行示例说明。
参见图3和图4，监测***由现场采集端和远程监测端组成，现场采集端包括信号采集中心和信号发送中心，该信号采集中心包括由多个声音传感器形成的声音信号采集网络以及摄像头。多个声音传感器布置在桥梁伸缩缝的不同位置，且该声音传感器能够将采集的声音信号转换成电信号。摄像头用于采集桥梁伸缩缝的图像信息。
现场采集端通过信号发送中心将其采集的声音信号与图像信息均传输给远程监测端。远程监测端的信号分析中心对接受到的声音信号进行音频分析，以确定桥梁伸缩缝的状态；在桥梁伸缩缝为异常状态时，判断桥梁伸缩缝的异常类型。其报警显示中心对桥梁伸缩缝的异常类型结果进行报警提示。
参见图4，该远程监测端具体包括处理器、供电装置和服务器。音频分析模块200、桥梁伸缩缝确定模块300、桥梁伸缩缝异常类型确定模块400、报警模块500和桥梁伸缩缝异常类型审核模块600均集成在该处理器中，该处理器对接收到的声音信号进行音频分析，以确定桥梁伸缩缝的状态；在桥梁伸缩缝为异常状态时，判断桥梁伸缩缝的异常类型，并将桥梁伸缩缝的异常类型结果进行报警提示。处理器将其判断的异常类型结果以及接受到的声音信号以无线传输方式或有线传输方式发送至服务器进行存储，并在服务器进行显示异常类型结果。具体为，无线传输方式为无线传输模块；有线传输方式为有线网络接口。
供电装置包括电源模块、蓄电池和供电接口，该供电装置能够提供蓄电池供电与外接电源供电两种工作模式。电源模块用来进行蓄电池及供电接口管理，采用外接电源供电时，通过电源模块可同时为该处理器和蓄电池充电，蓄电池作为备用电源为该处理器提供不低于4小时的断电工作时间支持。
该监测***的工作流程图如图5所示：
利用该监测***监测桥梁伸缩缝的状态时，首先设置采集参数，将采集参数设置为：采样间隔为T，单次采样时间为t，采样频率f，单次采样点数目N为：N＝f/t，在采集参数设置完成后启动采样程序。当事件触发采集时，对声音信号进行音频采集，并对该音频进行分析，判断是否有异常音频。在有异常音频时，对该异常音频进行故障诊断分类，以判断异常音频的异常类型。在对该异常音频进行故障诊断分类之后，***进行报警检修，监测工程师人工确认其异常类型，若人工监测的异常类型结果与上述异常类型结果一致，则报警提示，监测工程师现场检修。若人工监测的异常类型结果与上述异常类型结果不一致，则上述异常类型结果为误报信息，清除报警提示。该误报信息可以作为后续监测过程的反馈调节量，能够提高监测结果的精准度。上述中的事件触发采集指的是车辆经过桥梁。
综上，本申请具有以下有益效果：
实时采集桥梁伸缩缝的声音信号，并对声音信号的有效特征参数进行定量分析，能够有效识别桥梁伸缩缝的状态，为后续根据该桥梁伸缩缝的状态进行预警反馈提供基础，以提高监测的时效性。
进一步地，在桥梁伸缩缝的状态为异常状态时，能够进一步判断桥梁伸缩缝的异常类型，并将桥梁伸缩缝的异常类型结果进行报警反馈，便于指导桥梁管理者针对该异常类型的桥梁伸缩缝做出养护处理，提高桥梁养护效率。
以上所述仅是本申请的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请技术原理的前提下，还可以做出若干改进和替换，这些改进和替换也应视为本申请的保护范围。
Claims (8)
1.一种桥梁伸缩缝状态的监测方法，其特征在于，包括：
采集桥梁伸缩缝在活载作用下的声音信号；
对所述声音信号进行音频分析，确定所述声音信号的有效特征参数；
根据所述声音信号的有效特征参数与预设值的比较结果确定出桥梁伸缩缝的状态。
2.根据权利要求1所述的桥梁伸缩缝状态的监测方法，其特征在于，所述对所述声音信号进行音频分析，确定所述声音信号的有效特征参数包括：
信号分割：将所述声音信号分割成等时间间隔的多个片段，相邻所述片段之间部分重叠；
特征提取：获取每一片段的频谱分析结果，根据所有片段的频谱分析结果提取出该声音信号在频域上的多个特征参数，多个特征参数确定出该声音信号的特征参数集；
特征降维：计算所述特征参数集中特征参数的相关度，筛选出该声音信号的有效特征参数。
3.根据权利要求2所述的桥梁伸缩缝状态的监测方法，其特征在于，在所述信号分割之前，还包括构建声音信号表征参数库；所述构建声音信号表征参数库包括：
采集桥梁伸缩缝在正常状态下以及不同异常类型的异常状态下的声音信号样本；
对所述声音信号样本进行分类；所述声音信号样本分为正常状态、桥梁伸缩缝破损状态、桥梁伸缩缝挤压状态和桥梁伸缩缝其他异常状态。
4.根据权利要求2所述的桥梁伸缩缝状态的监测方法，其特征在于，在所述特征提取的步骤中，所述特征参数集的特征参数包括信号强度、单个信号的持续时间和连续信号的出现次数。
5.根据权利要求1～4中任一项所述的桥梁伸缩缝状态的监测方法，其特征在于，所述根据所述声音信号的有效特征参数与预设值的比较结果确定出桥梁伸缩缝的状态包括：
在所述声音信号的有效特征参数小于或等于预设值时，确定桥梁伸缩缝的状态为正常状态；
在所述声音信号的有效特征参数大于预设值时，确定桥梁伸缩缝的状态为异常状态；
在所述桥梁伸缩缝的状态为异常状态时，进一步判断所述桥梁伸缩缝的异常类型。
6.根据权利要求5所述的桥梁伸缩缝状态的监测方法，其特征在于，在所述进一步判断所述桥梁伸缩缝的异常类型之后，还包括：
将所述桥梁伸缩缝的异常类型结果进行报警提示。
7.根据权利要求6所述的桥梁伸缩缝状态的监测方法，其特征在于，在所述将所述桥梁伸缩缝的异常类型结果进行报警提示之后，还包括：
将该桥梁伸缩缝的异常类型结果与人工监测的异常类型结果比较；若两者一致，则继续进行报警提示；若两者不一致，则解除报警提示。
8.一种桥梁伸缩缝状态的监测***，其特征在于，包括：
采集模块，用于采集桥梁伸缩缝在活载作用下的声音信号；
音频分析模块，用于对所述声音信号进行音频分析，并确定所述声音信号的有效特征参数；
桥梁伸缩缝状态确定模块，用于根据所述声音信号的有效特征参数与预设值的比较结果确定出桥梁伸缩缝的状态。
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