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专利号: 2022106443046
申请人: 广西大学
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
专利领域: 测量;测试
更新日期:2023-12-11
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.融合敲击力信号与声音信号的结构缺陷检测装置,其特征在于,包括敲击装置和控制器,所述敲击装置包括壳体、安装在壳体顶部的WIFI天线、安装于壳体底部的隔音罩和设置于壳体内的激振器、声音放大器、声音采集器、北斗装置、螺杆、力传感器、锤头,所述壳体内中部设有激振器室,激振器安装在激振器室内,且底部两侧通过垫块支撑,螺杆顶部连接激振器,底部活动穿过壳体底部和隔音罩顶部连接力传感器,力传感器连接锤头,北斗装置位于壳体底部,声音采集器贯穿设置在壳体底部和隔音罩顶部之间,所述控制器为PC机,PC机包括执行模块和分析模块,执行模块用于控制激振器驱动锤头敲击过程、控制力传感器采集敲击过程的力信号,控制声音采集器采集声音信号,控制降噪算法对声音放大器放大的声音信号进行降噪;分析模块包括特征提取器、分类算法和根据现有含结构缺陷的钢管混凝土构件建立缺陷数据库,特征提取器用于提取和融合待检测钢管混凝土构件的力信号和声音信号的特征值构造成特征向量;分类算法用于对待检测钢管混凝土构件的结构缺陷进行分类;缺陷数据库用于存储不同缺陷类型钢管混凝土构件的力信号和声音信号特征,并为待检测钢管混凝土构件提供对照数据源。

2.根据权利要求1所述的融合敲击力信号与声音信号的结构缺陷检测装置,其特征在于,还包括把手、隔板、电池一、电池二、电池三、开关一、开关二、开关三和总电路板,所述把手安装在壳体顶部,所述激振器室两侧分别通过隔板连接壳体内侧,总电路板、声音放大器和电池三分别位于隔板上,电池一提供激振器的电源,电池二提供北斗装置的电源,安装于壳体底部一侧,电池三分别提供总电路板、声音放大器、声音采集器和力传感器的电源,开关一、开关二、开关三分别连接电池一、电池二和电池三,且分别安装在壳体外侧,WIFI天线、激振器、声音放大器、声音采集器、北斗装置和力传感器分别连接总电路板,总电路板通过WIFI天线连接控制器。

3.根据权利要求1所述的融合敲击力信号与声音信号的结构缺陷检测装置,其特征在于,所述隔音罩为方形罩体,其顶部设有声音采集器孔,隔音罩至少两侧分别设有刻度线,隔音罩由隔音罩板模材质制成,其底部还依次安装有磁铁和软质胶体。

4.根据权利要求3所述的融合敲击力信号与声音信号的结构缺陷检测装置,其特征在于,所述隔音罩板模包括由外至内的硬质层、多空隙层和蜂窝层连接组成,硬质层为聚乙烯材料,多空隙层为纤维性吸声材料、泡沫吸声材料或颗粒吸声材料。

5.根据权利要求1或3所述的融合敲击力信号与声音信号的结构缺陷检测装置,其特征在于,所述隔音罩底部设有弧形部。

6.根据权利要求1所述的融合敲击力信号与声音信号的结构缺陷检测装置,其特征在于,所述根据现有含结构缺陷的钢管混凝土构件建立缺陷数据库包括:对现有含结构缺陷的钢管混凝土构件基于脱粘缺陷和脱空缺陷划分不同的缺陷类型,对于脱粘缺陷的钢管混凝土构件,在钢管内部的预设位置安装适合尺寸的橡胶片或矩形塑料盒后浇筑混凝土,根据适合尺寸的橡胶片或矩形塑料盒的面积大小划分不同的脱粘程度;对于脱空缺陷的钢管混凝土构件,在钢管内部的预设位置安装适合尺寸矩形塑料盒后浇筑混凝土,根据适合尺寸的矩形塑料盒的面积大小划分不同的脱空程度,根据适合尺寸的矩形塑料盒距离钢管内壁的距离划分不同的脱空缺陷深度;在实验室测试中提取到该含结构缺陷的钢管混凝土构件的所有缺陷类型、各个类型的缺陷程度和缺陷深度的力信号和声音信号特征,通过所有力信号和声音信号特征建立缺陷数据库。

7.一种权利要求1至6中任意一项所述的融合敲击力信号与声音信号的结构缺陷检测装置的缺陷检测方法,其特征在于,包括如下步骤:

步骤一,接通电源,建立控制器与敲击装置的通信,预设好敲击力参数和降噪算法;

步骤二,将敲击装置紧贴于待检测钢管混凝土构件上,通过执行模块控制激振器驱动锤头按步骤一预设好的敲击力参数敲击待检测钢管混凝土构件;

步骤三,通过执行模块控制力传感器实时采集待检测钢管混凝土构件敲击过程中的力信号,控制北斗装置实时获取待检测钢管混凝土构件敲击的位置信息,控制声音采集器实时采集敲击待检测钢管混凝土构件产生的声音信号,控制声音放大器放大声音采集器采集的声音,并通过步骤一的降噪算法对声音放大器放大的声音进行降噪;

步骤四,通过特征提取器提取并融合步骤三中待检测钢管混凝土构件的力信号和声音信号的特征值构造成特征向量,缺陷数据库通过该特征向量识别待检测钢管混凝土构件的结构缺陷,通过分类算法对待检测钢管混凝土构件的结构缺陷进行分类后,获得待检测钢管混凝土构件结构缺陷信息。

8.根据权利要求7所述的缺陷检测方法,其特征在于,所述敲击力参数包括敲击力大小和敲击力频率,所述降噪算法包括小波阈值法和经验模式分解法,所述分类算法包括支撑向量机和决策树分类算法,所述力信号特征包括脉冲持续时间和R指标,R指标为力信号的高频率面积占比,声音信号特征包括时域信号的幅值、波长、衰减速率和频域信号的能量,所述结构缺陷信息包括位置信息、缺陷类型和缺陷程度。