張 勛 熊慶國(guó) 蔣賢成

(1.武漢科技大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院，湖北 武漢430081;2.中鋼集團(tuán)武漢安全環(huán)保研究院，湖北 武漢430081)

隨著開采深度的加大，礦山災(zāi)害不但頻度和強(qiáng)度明顯增加，而且發(fā)生范圍廣，嚴(yán)重影響著礦山安全、高效生產(chǎn)。本系統(tǒng)通過對(duì)礦山的聲發(fā)射活動(dòng)的連續(xù)監(jiān)測(cè)，采集山體及巖體內(nèi)部巖石變化產(chǎn)生的信號(hào)，并將采集到數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)處理、分析，通過時(shí)差定位到礦山可能發(fā)生坍塌、滑坡的位置［1］，使人們可以采取及時(shí)有效的補(bǔ)救措施。這對(duì)于保障礦山人員的生命安全，維護(hù)礦山的正常運(yùn)作有著重要的意義。

國(guó)外已逐步實(shí)現(xiàn)聲發(fā)射自動(dòng)化數(shù)字監(jiān)測(cè)，并根據(jù)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)災(zāi)害進(jìn)行預(yù)測(cè)預(yù)警。我國(guó)的聲發(fā)射災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警工作發(fā)展迅速，應(yīng)用范圍也逐漸得以推廣［2］。傳統(tǒng)的檢測(cè)設(shè)備使系統(tǒng)的監(jiān)測(cè)局限于一個(gè)小的范圍，而網(wǎng)絡(luò)化監(jiān)測(cè)使得監(jiān)測(cè)更加靈活，不再局限于某一固定設(shè)備，整個(gè)網(wǎng)內(nèi)任意設(shè)備均能直接監(jiān)測(cè)，監(jiān)測(cè)的范圍也更加廣闊。

1 監(jiān)測(cè)系統(tǒng)原理

系統(tǒng)原理框圖如圖1 所示。監(jiān)控現(xiàn)場(chǎng)埋有精密的傳感器探頭，采集礦山塌方或滑坡等現(xiàn)象發(fā)生時(shí)產(chǎn)生的聲發(fā)射信號(hào);經(jīng)聲發(fā)射監(jiān)測(cè)儀放大和濾波處理后的信號(hào)通過無線數(shù)傳電臺(tái)和串口服務(wù)器發(fā)送至服務(wù)器端。本系統(tǒng)共設(shè)計(jì)有24 個(gè)下位機(jī)通道，支持多個(gè)通道的集中控制，涉及多個(gè)下位機(jī)設(shè)備的數(shù)據(jù)采集與控制，串口服務(wù)器RS485 的通信協(xié)議轉(zhuǎn)換功能將數(shù)據(jù)封包成TCP/IP 格式傳輸至服務(wù)器，以支持串口和以太網(wǎng)接口的雙向數(shù)據(jù)傳輸［3］。運(yùn)行在服務(wù)器上的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)平臺(tái)按照通信協(xié)議以命令發(fā)送的方式，同時(shí)利用下位機(jī)設(shè)備的應(yīng)答進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備的控制和數(shù)據(jù)的采集，并對(duì)上傳的聲發(fā)射數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)的顯示、處理分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)聲發(fā)射源的定位。

圖1 系統(tǒng)原理框圖Fig.1 The principle diagram of the system

2 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

本系統(tǒng)下位機(jī)主要為單片機(jī)控制系統(tǒng)，以TI 公司生產(chǎn)的MSP430F5336 混合信號(hào)微處理器為核心，主要功能是實(shí)現(xiàn)對(duì)采集信號(hào)的放大濾波以及傳輸，保證更好的信號(hào)采集效果。

由于塌方或滑坡的聲發(fā)射信號(hào)在產(chǎn)生過程中本身就比較微弱，并且在傳播過程中會(huì)產(chǎn)生衰減，因此本系統(tǒng)采用YD49A 型三向壓電加速度傳感器設(shè)計(jì)聲發(fā)射采集探頭［4］，它具有很高的電荷靈敏度，可以采集到聲發(fā)射信號(hào)的x、y、z 三軸向分量，并具有優(yōu)良的橫向特性和穩(wěn)定性，很好地滿足了采集要求。為了更好地滿足信號(hào)濾波的要求，系統(tǒng)采用4 通道低噪聲、高精度濾波器LTC1068，實(shí)現(xiàn)對(duì)聲發(fā)射信號(hào)的濾波功能，它具有很低的失調(diào)電流、漂移電流和偏置電流，具有很高的動(dòng)態(tài)范圍，達(dá)到截止頻率的200 倍時(shí)無混疊現(xiàn)象［3］。系統(tǒng)采用高精密度、低漂移、低噪聲的程控增益放大器PGA308 來實(shí)現(xiàn)對(duì)采集的聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行可調(diào)性放大，利用MDS_SD4 無線數(shù)傳電臺(tái)進(jìn)行無線發(fā)送并提供RS485 的接口，保證數(shù)據(jù)順利傳輸至上位機(jī)服務(wù)器。聲發(fā)射監(jiān)測(cè)儀內(nèi)部硬件結(jié)構(gòu)框圖如圖2 所示。

3 系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

3.1 系統(tǒng)工作流程

圖2 聲發(fā)射監(jiān)測(cè)儀內(nèi)部結(jié)構(gòu)框圖Fig.2 The internal structure diagram of the monitor

計(jì)算機(jī)服務(wù)器作為服務(wù)器端，利用java 串口類serialPort 對(duì)象實(shí)現(xiàn)對(duì)串口聲發(fā)射數(shù)據(jù)的監(jiān)聽，下位機(jī)設(shè)備啟動(dòng)后通過串口與服務(wù)器端建立連接，之后通過與通信協(xié)議對(duì)應(yīng)的命令，發(fā)送完成數(shù)據(jù)的采集和控制工作。在控制命令發(fā)送過程中，如果某個(gè)下位機(jī)設(shè)備在一定時(shí)間內(nèi)無應(yīng)答，系統(tǒng)則會(huì)自動(dòng)再次發(fā)送該命令，若仍無應(yīng)答，系統(tǒng)則顯示該下位機(jī)設(shè)備出現(xiàn)故障，提示工作人員及時(shí)檢修，其中再次發(fā)送命令的次數(shù)可根據(jù)實(shí)際需要進(jìn)行設(shè)置。系統(tǒng)上位機(jī)根據(jù)用戶不同權(quán)限分配不同操作權(quán)，用戶登錄之后，根據(jù)權(quán)限，首先需要進(jìn)行系統(tǒng)運(yùn)行之前相關(guān)的準(zhǔn)備設(shè)置，如拓?fù)湓O(shè)置(選用下位機(jī)通道)、串口設(shè)置和數(shù)據(jù)采集設(shè)置等，此類設(shè)置僅管理員有權(quán)限，普通用戶不能進(jìn)行系統(tǒng)設(shè)置。設(shè)置完成后，開始準(zhǔn)備數(shù)據(jù)采集。

數(shù)據(jù)采集采用狀態(tài)查詢的工作模式，有自動(dòng)和手動(dòng)2 種方式。在自動(dòng)模式下，系統(tǒng)會(huì)依據(jù)業(yè)務(wù)流程和通信協(xié)議，自動(dòng)循環(huán)對(duì)下位機(jī)設(shè)備發(fā)送控制指令，并根據(jù)下位機(jī)應(yīng)答自動(dòng)判斷下一步操作。循環(huán)開始時(shí)，首先對(duì)所有下位機(jī)設(shè)備發(fā)送參數(shù)設(shè)置命令，對(duì)其采集參數(shù)進(jìn)行設(shè)置，然后發(fā)送10 次同步命令(無應(yīng)答)，每次間隔1 s，使得所有下位機(jī)自動(dòng)跟蹤同步節(jié)拍，在同一時(shí)刻開始工作［6］。之后開始進(jìn)入數(shù)據(jù)采集循環(huán)，系統(tǒng)會(huì)對(duì)下位機(jī)每間隔13 s 不停地循環(huán)發(fā)送狀態(tài)查詢命令，根據(jù)下位機(jī)應(yīng)答系統(tǒng)監(jiān)測(cè)下位機(jī)是否采集到規(guī)定數(shù)據(jù)量，一旦達(dá)到要求，系統(tǒng)自動(dòng)發(fā)送數(shù)據(jù)讀取命令、采集數(shù)據(jù)并保存至數(shù)據(jù)庫(kù)，然后轉(zhuǎn)入下一輪循環(huán);在手動(dòng)模式下，可手動(dòng)發(fā)送參數(shù)設(shè)置、同步、狀態(tài)查詢等控制指令，以便根據(jù)需要更加便捷地對(duì)下位機(jī)進(jìn)行相關(guān)設(shè)置并查看其工作狀態(tài)，依據(jù)下位機(jī)應(yīng)答亦可手動(dòng)實(shí)現(xiàn)聲發(fā)射數(shù)據(jù)的采集。數(shù)據(jù)采集完成后，用戶可以查看實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)波形以及定位到的聲發(fā)射源位置坐標(biāo)信息。系統(tǒng)工作流程如圖3 所示。

3.2 系統(tǒng)上位機(jī)開發(fā)技術(shù)

圖3 系統(tǒng)運(yùn)行流程Fig.3 The operation diagram of the system

系統(tǒng)上位機(jī)基于B/S 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型設(shè)計(jì)，使用目前較流行的Web 應(yīng)用程序框架SSH 來實(shí)現(xiàn)，其中Struts 負(fù)責(zé)MVC 的分離，控制業(yè)務(wù)跳轉(zhuǎn);Hibernate 是一個(gè)對(duì)象/關(guān)系映射框架，對(duì)持久層提供支持，使得人們可以使用對(duì)象編程思想操作數(shù)據(jù)庫(kù);Spring 是一個(gè)IOC(依賴注入)和AOP(面向切面)的容器框架，用來管理struts 和hibernate［7］。使用Ajax 技術(shù)通過后臺(tái)與服務(wù)器進(jìn)行少量數(shù)據(jù)交換，而不是刷新整個(gè)頁面，從而使網(wǎng)頁實(shí)現(xiàn)異步更新，用戶界面的更新速度明顯加快，改善了用戶的體驗(yàn)［8］。系統(tǒng)界面顯示的聲發(fā)射信號(hào)實(shí)時(shí)波形如圖4 所示。

圖4 聲發(fā)射數(shù)據(jù)波形實(shí)時(shí)顯示Fig.4 The real-time display of the data waveform

4 聲發(fā)射源定位

4.1 時(shí)差的計(jì)算

為了對(duì)聲發(fā)射源進(jìn)行定位，首先要得到聲發(fā)射信號(hào)到達(dá)各個(gè)傳感器的時(shí)差。系統(tǒng)使用閾值法獲取時(shí)差，通過設(shè)置適當(dāng)閾值電壓，使用MSP430F5336 高達(dá)32 MHz 的高頻晶振，對(duì)2 個(gè)下位機(jī)通道進(jìn)入脈沖前沿的時(shí)間(下位機(jī)的信號(hào)到達(dá)時(shí)間)差進(jìn)行計(jì)數(shù)，先到達(dá)的脈沖前沿會(huì)啟動(dòng)計(jì)數(shù)器，后到達(dá)的則停止計(jì)數(shù)器，由此測(cè)量出時(shí)差［9］。

同時(shí)為了避免不同聲發(fā)射事件的聲波信號(hào)被當(dāng)作同一類信號(hào)處理，系統(tǒng)利用開始時(shí)間(信號(hào)首次到達(dá)閾值電壓的時(shí)間，以同步開始的時(shí)刻為起點(diǎn))之間的差別來判斷。下位機(jī)記錄此時(shí)間，通過服務(wù)器對(duì)下位機(jī)設(shè)備發(fā)送狀態(tài)查詢命令，通過應(yīng)答得到開始時(shí)間的信息，只有當(dāng)每個(gè)下位機(jī)的開始時(shí)間之間差別在誤差范圍內(nèi)時(shí)，才認(rèn)為傳感器檢測(cè)到的聲波信號(hào)有較好的對(duì)應(yīng)性，此通道數(shù)據(jù)才作為有效事件，以此保證時(shí)差的有效性。

4.2 定位結(jié)果的計(jì)算

獲取時(shí)差后，利用最小二乘法和Geiger 定位算法的組合算法得出最終定位結(jié)果。首先利用最小二乘法計(jì)算初始迭代點(diǎn)，此時(shí)初始迭代點(diǎn)已經(jīng)進(jìn)入Geiger 算法的收斂域范圍內(nèi)，選擇轉(zhuǎn)用Geiger 算法進(jìn)行迭代計(jì)算使其迅速收斂［10］，提高了求解速度以及最終定位的精度。

由最小二乘法得到初始迭代點(diǎn)

式中，(x，y，z)代表所需要定位的聲發(fā)射源坐標(biāo);(xi，yi，zi)代表第i 個(gè)傳感器的坐標(biāo)位置;v 代表聲發(fā)射波的波速;t 代表聲發(fā)射事件發(fā)生的時(shí)間;ti代表聲發(fā)射波到達(dá)第i 個(gè)傳感器的到達(dá)時(shí)間。對(duì)于N 個(gè)傳感器可以建立N 個(gè)非線性方程，然后通過線性化等計(jì)算步驟得到結(jié)果。由該式可知1 次事件中最少需要4個(gè)傳感器才可以求出聲發(fā)射源坐標(biāo)，本系統(tǒng)有24 個(gè)通道的下位機(jī)設(shè)備，可以更好地檢測(cè)到聲發(fā)射信號(hào)，更準(zhǔn)確的得到初始迭代點(diǎn)。

得到初始迭代點(diǎn)后，利用Geiger 定位算法通過迭代逼近最終結(jié)果。每次迭代都基于最小二乘法(式(1))計(jì)算一個(gè)修正向量

P = (Δx，Δy，Δz，Δt)T，

把它加到前一次迭代結(jié)果上，得到一個(gè)新的定位點(diǎn)坐標(biāo)［10］。如果滿足誤差要求，則此坐標(biāo)為聲發(fā)射源定位結(jié)果，如果不滿足則繼續(xù)迭代直到得到滿足要求的定位結(jié)果為止。修正向量P 通過以下方法得到。

根據(jù)Geiger 定位算法，建立線性方程組

式中，tk為第k 個(gè)傳感器檢測(cè)到信號(hào)的到達(dá)時(shí)間，Δt為發(fā)震時(shí)刻校正量，等式右側(cè)為第k 個(gè)傳感器檢測(cè)到信號(hào)到達(dá)時(shí)間與計(jì)算信號(hào)到達(dá)時(shí)間之差(記作rk)，將其轉(zhuǎn)換為矩陣形式并利用Gauss 消元法求解，有

式中，

5 定位結(jié)果測(cè)試與分析

系統(tǒng)在某礦山試運(yùn)行，任意取其中某一處O 作為原點(diǎn)坐標(biāo)，使用8 個(gè)通道接收聲發(fā)射數(shù)據(jù)，1 ～8 號(hào)傳感器的相對(duì)坐標(biāo)分別為(0，0，0)、(20，－3，－9)、(120，180，10)、(0，50，－50)、(70，0，90)、(200，－50，50)、(150，120，50)、(90，－80，80)，單位為m。以敲擊山體某處模擬山體的塌方或滑坡，以A(100，20，－8)處為例，通過多次試驗(yàn)驗(yàn)證定位的準(zhǔn)確性。以下僅列出3 次試驗(yàn)結(jié)果，各傳感器接收到信號(hào)的時(shí)差如表1 所示(其中Tij表示通道i 與通道j 接收到聲發(fā)射信號(hào)的時(shí)差)，得出的定位結(jié)果如表2 所示。

表1 各傳感器接收到信號(hào)的時(shí)差Table 1 The time differences when sensors receives the signal ms

表2 定位結(jié)果Table 2 The result of the location m

從表2 中可看出坐標(biāo)X 的最大誤差是0.25 m，最小誤差是0.9 m;坐標(biāo)Y 的最大誤差是0.13 m，最小誤差是0.05 m;坐標(biāo)Z 的最大誤差是0.25 m，最小誤差是0.06 m。此定位結(jié)果均鄰近激發(fā)點(diǎn)，較準(zhǔn)確地定位到了目標(biāo)點(diǎn)位置，達(dá)到了系統(tǒng)要求。

6 結(jié) 語

針對(duì)礦山實(shí)際安全問題，構(gòu)建了此聲發(fā)射實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，以實(shí)現(xiàn)對(duì)塌方和滑坡等事故的預(yù)防。本系統(tǒng)上位機(jī)使用網(wǎng)絡(luò)化形式監(jiān)測(cè)，網(wǎng)內(nèi)任意設(shè)備都可隨時(shí)隨地訪問網(wǎng)站;由于采用SSH 框架設(shè)計(jì)，系統(tǒng)具有良好的可擴(kuò)展性和可維護(hù)性，能方便地移植到不同的礦區(qū)使用。系統(tǒng)利用閾值法計(jì)算時(shí)差，并使用基于最小二乘法的Geiger 優(yōu)化迭代定位算法，能更加準(zhǔn)確地定位到聲發(fā)射源的位置，可以有效地預(yù)防災(zāi)害的發(fā)生，提高礦山作業(yè)的安全性，有較好的推廣價(jià)值。如何加快聲發(fā)射數(shù)據(jù)的采集速度以及進(jìn)一步提高定位精度，是今后研究待解決的問題。

［1］ 李示波，李占金，張 洋，等. 聲發(fā)射監(jiān)測(cè)技術(shù)用于采空區(qū)地壓災(zāi)害預(yù)測(cè)［J］.金屬礦山，2014(3):152-155.

Li Shibo，Li Zhanjin，Zhang Yang，et al. Application of acoustic emission monitoring techniques in geo-stress hazard prediction of mine-out areas［J］.Metal Mine，2014(3):152-155.

［2］ 張 強(qiáng).滑坡監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)［J］.山西建筑，2010(15):18-19.

Zhang Qiang. Exploration on landslide monitoring and prevention system［J］.Shanxi Architecture，2010(15):18-19.

［3］ 況海龍，熊慶國(guó).基于串口服務(wù)器的聲發(fā)射檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)［J］.電子設(shè)計(jì)工程，2013(13):91-93.

Kuang Hailong，Xiong Qingguo.Design of acoustic emission monitoring system based on serial device server［J］.Electronic Design Enginerring，2013(13):91-93.

［4］ 杜富瑞，謝玉玲，胡乃聯(lián)，等. 三山島金礦新立礦區(qū)微震系統(tǒng)設(shè)計(jì)及應(yīng)用［J］.金屬礦山，2013(9):148-151.

Du Furui，Xie Yuling，Hu Nailian，et al. Design and application of microseismic system in Xinli mining area of Sanshandao Gold Mine［J］.Metal Mine，2013(9):148-151.

［5］ 趙艷菊，黃偉志，鄧 輝，等.LTC1068 型濾波器在機(jī)械振動(dòng)信號(hào)調(diào)理電路中的應(yīng)用［J］.電子設(shè)計(jì)工程，2005(9):65-68.

Zhao Yanju，Huang Weizhi，Deng Hui，et al.Application of LTC1068 in signal processing circuit of machine vibration［J］. Electronic Design Engineering，2005(9):65-68.

［6］ 周偉雄. 基于聲發(fā)射的地質(zhì)災(zāi)害數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)［D］.武漢:武漢科技大學(xué)，2012.

Zhou Weixiong. Design and Implementation of Geological Disaster Data Acquisition System Based on Acoustic Emission［D］. Wuhan:Wuhan University of Science and Technology，2012.

［7］ 王 杰，管 濤，李玉玲.基于SSH 和模糊控制的精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)大棚智能監(jiān)控平臺(tái)［J］.湖北農(nóng)業(yè)科學(xué)，2014(15):3650-3658.

Wang Jie，Guan Tao，Li Yuling. Intelligent monitoring platform of precision agriculture greenhouse based on SSH and fuzzy control［J］.Hubei Agricultural Sciences，2014(15):3650-3658.

［8］ 熊 文，熊淑華，孫 旭，等.Ajax 技術(shù)在Web2.0 網(wǎng)站設(shè)計(jì)中的應(yīng)用研究［J］.計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展，2012(3):145-148.

Xiong Wen，Xiong Shuhua，Sun Xu，et al. Application research of Ajax in Web2.0 website design［J］. Computer Technology and Development，2012(3):145-148.

［9］ 劉衛(wèi)東，張 薇，竇林名.聲發(fā)射定位中時(shí)差計(jì)算研究［J］.計(jì)算機(jī)工程與科學(xué)，2009(4):127-129.

Liu Weidong，Zhang Wei，Dou Linming.Research of the time difference computation in acoustic emission location［J］. Computer Engineering and Science，2009(4):127-129.

［10］ 康玉梅，劉建坡，李海濱，等.一類基于最小二乘法的聲發(fā)射源組合定位算法［J］.東北大學(xué)學(xué)報(bào)，2010(11):1648-1656.

Kang Yumei，Liu Jianpo，Li Haibin，et al. An AE source location combination algorithm based on least square method［J］.Journal of Northeastern University，2010(11):1648-1656.