一种用于隧道悬挂风机基础稳定性在线监测方法及系统的制作方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于悬挂设备稳定性监测技术领域，具体涉及一种用于隧道悬挂风机基础 稳定性在线监测方法及系统。
【背景技术】
[0002] 随着我国公路交通的迅速发展，公路隧道大量修建。到2013年底，我国公路隧道 已突破万座大关。长大的公路隧道普遍设置有机械通风装置，而其中95%以上采用了悬挂 式射流通风，所以悬挂的射流风机基础的稳定性逐渐得到了人们的高度重视。
[0003] 如图1所示，射流风机的安装方式一般是先在隧道拱顶预埋钢板，钢板与预埋钢 筋焊接连接，然后将风机安装支架焊接在钢板上。由于风机较重，且在运行中会产生一定的 震动，对基础稳定性难免产生不良影响，所以有必要定期或在线对预埋件基础的稳定性作 检（监）测。
[0004] 现有的检测方法主要为定期检测，一般有以下三种方法：（1)作抗拉拔试验；（2) 采用无损探伤（超声波或磁粉探伤）；(3)振动测试方法。
[0005] 而现有的各种检测方法均存在缺陷：（1)作抗拉拔试验，由于风机体型较大，一般 直径均在一米多，在风机已安装的条件下抗拔试验操作非常困难，且观测也非常困难。如果 将风机卸下再作抗拔试验，工作量较大，试验周期也过长。（2)采用无损探伤，主要检测预埋 钢板与安装支架之间连接的可靠性，而实际上对预埋钢板与预埋钢筋之间连接的可靠性检 测较为困难，且不能检测预埋钢筋和混凝土之间的松动情况。（3)振动测试方法，设备成本 较高且要求检测人员具有丰富的经验，该方法主要用于隧道悬挂风机基础的定期检测。
【发明内容】
[0006] 鉴于此，本发明的目的在于提供一种用于隧道悬挂风机基础稳定性在线监测方法 及系统，能够实现隧道悬挂风机基础的长期在线监测。
[0007] 本发明的目的之一是提供一种用于隧道悬挂风机基础稳定性在线监测方法，该方 法主要具有以下两个步骤：
[0008] 步骤1)通过预埋钢板基础的在线监测，对预埋钢板基础受损及时告警；
[0009] 步骤2)通过预埋钢板基础的振动测试，判断预埋钢板与预埋钢筋之间焊接的健 康状况。
[0010] 进一步，所述步骤1)主要通过以下技术方案来实现，具体步骤如下：
[0011] 步骤1-1)加速度传感器采集预埋钢板基础加速度；
[0012] 步骤1-2)对加速度进行一次积分获得预埋钢板基础的振动速度；对加速度进行 二次积分获得预埋钢板基础位移；
[0013] 步骤1-3)通过预埋钢板振动加速度、速度和位移值综合判别预埋件钢板基础受 损情况，例如某时刻预埋板加速度和速度出现突变（脉冲信号），且位移大于阀值；则判定 该预埋钢板基础受损，发出警告。
[0014] 进一步，所述步骤2)主要通过建立公路隧道悬挂风机基础健康性诊断模型对预 埋钢板与预埋钢筋之间焊接的健康状况进行诊断，模型主要包括训练阶段和诊断阶段，其 具体步骤如下：
[0015] 步骤2-1)在实验条件下，开启悬挂风机，待悬挂风机运行平稳后，获取不同健康 状态下预埋钢板基础的振动数据；
[0016] 步骤2-2)提取悬挂风机预埋钢板基础振动的时域特征和频域特征，构造高维混 合域特征集；
[0017] 步骤2-3)采用LLTSA算法对高维混合域特征集进行维数约简，得到训练样本d维 特征矢量；
[0018] 步骤2-4)在测试条件下，开启悬挂风机，待悬挂风机运行平稳后获取预埋钢板基 础的振动数据；重复步骤2-2)至2-3)，得到测试样本d维特征矢量；
[0019] 步骤2-5)将训练样本d维特征矢量和测试样本d维特征矢量输入最近邻分类器， 进行状态分类决策。
[0020] 进一步，所述高维混合域特征集包括11个时域特征参数Pi~p n和13个频域特 征参数P12~P μ;时域特征参数P 1和P ；?~P 5用于反映时域信号幅值和能量的大小，时域特 征参数P2和P 6~P Ii用于反映时域信号的时间序列分布情况；频域特征参数P 12反映频域 振动能量的大小；P13~P 15、P17和P 21~P M表征频谱的分散或集中程度；P I6和P I8~P 2。反 映主频带位置的变化。
[0021] 进一步，所述步骤2-3)具体包括以下步骤：
[0022] 步骤2-3-1) PCA投影，通过主成分分析PCA将数据集映射到主体子空间；将高维混 合域特征集映射为Rd(d〈m)空间的数据集Y= [yi，y2，…，yN]，
[0023] Y = A XorgHn，
[0024] 其中，A为转换矩阵，Xg为含噪声数据集，Hn= I-ee T/N为中心矩阵，I为单位矩 阵，e为所有元素都为1的N维列向量；
[0025] 步骤2-3-2)确定邻域，构建K-近邻图寻找数据点\的邻域；用欧几里德距离构 造所有数据点的距离矩阵，再分析距离矩阵寻找数据点X 1Q = 1，2,…N)的k个近邻点％ (j = 1，2,…，k);
[0026] 步骤2-3-3)提取局部信息，计算X1Hk的d个最大特征值所对应的d个特征矢量构 成的矩阵 V1, = [W··气]，Hk= I-ee T/k ;
[0027] 步骤2-3-4)构造排列矩阵，通过局部累加构造矩阵B，
[0028] B(i：Ji) + WW； , / = 1，2,…，;V
[0029] 初始化B = 0, Ii= {i i，…，ik}表示义;的k个近邻点的索引集，K = ";(/-「,< )， j ：~· ? ^ · . JsI
[0030] 步骤2-3-5)计算映射，计算以下广义特征问题的特征值和特征矢量，
[0031] XHnBHnXq = λΧΗΝΧτα
[0032] 其中，与特征值λ ' λ 2〈…〈λ d对应的特征矢量解为α α 2，…，a d，则AaTSA = (α i，α 2,…，α d);因此转换矩阵 A = ApcaAlltsa，则 X - Y = ATX0RGHN，Apca表示 PCA 的变换矩 阵。
[0033] 进一步，所述步骤2-5)具体包括以下步骤：
[0034] 步骤2-5-1) KNNC使用余弦距离，如下式：
[0035]
[0036] 其中，d表示样本向量V1, V2的维数大小；
[0037] 步骤2-5-2)通过使用每个邻域样本（训练样本）与测试样本d。的相似性来给邻 域类加*▽?加下式·
[0038]
[0039] 其中，KNN(V。）表示测试样本V。的K'个最近邻域集，δ (V & C1)表示邻域样本\关 于类别C1的类属性；
[0040]
[0041 ] 击骤2-5-3) KNNC分类决策挪0丨丨为，
[0042]
[0043] 对测试样本V。的所有邻域类权值之和进行比较，其中使类权值之和最大时的类别 C为测试样本V。归属类。
[0044] 本发明的目的之二是提供一种用于隧道悬挂风机基础稳定性在线监测系统，该系 统主要通过以下技术方案来实现：
[0045] 一种用于隧道悬挂风机基础稳定性在线监测系统，该系统包括加速度传感器，数 据采集仪器，通信系统，监控计算机；所述加速度传感器安装在预埋钢板上，用于采集预埋 钢板的振动信息；数据采集仪器与加速度传感器连接，加速度传感器将振动信息传输至数 据采集仪器，数据采集仪器对振动信息处理后经通信系统传输至监控计算机，监控计算机 对振动信息进行分析处理，判断预埋钢板基础是否受损，监测预埋钢板基础的健康状况。
[0046] 进一步，所述通信系统为有线或无线通信系统。
[0047] 由于采用了上述技术方案，本发明具有如下的优点：
[0048] 本发明能长期在线监测预