一种基于参数估计的铅锌矿吸水井淤泥厚度测量方法与流程

本发明属于超声波检测领域，具体涉及一种铅锌矿井下吸水井淤泥厚度测量方法。

背景技术：

矿井排水安全是影响矿区安全生产的重要因素，井下排水对井下工作人员和设备安全非常重要，是井下作业的最基本的条件。由于井下作业开采等原因，井下的水都比较浑浊，水在吸水井聚集后，容易在吸水井里产生淤泥。目前吸水井水位的测量装置是超声波液位计，通过测量探头到液位表面间的距离来给出液位高度，这种测量方式忽略了井底沉淀的淤泥厚度，随着水聚集时间越长，误差越来越大。吸水井中的水颜色较深，无法用眼估计出沉淀淤泥的泥位高低，当淤泥高度达到水泵吸水位时，导致水泵抽不到水或者水泵抽到淤泥，造成水泵的损坏。随着计算机自动化技术的进一步发展，水泵房等处无人值守是一个发展趋势，如果水位测量不准，或者是不能准确知道淤泥的厚度，可能引起严重的后果。因此获得淤泥的准确厚度，是实现井下水泵房等处无人值守可靠保障。

测量吸水井下淤泥厚度通常有人工插杆法，光电法，高度可调的浓度计测量装置等。人工插杆法不能在线的实时获取淤泥厚度信息，测量繁琐，限制条件较多，在矿井下极为不便。光电法测量属于接触式测量，准确性较高，但安装复杂，设备维护麻烦。高度可调的浓度计利用浓度计的高度变化，测量出吸水井中各个高度的浓度，当在某一高度处浓度变化大时说明该处为淤泥界面，该高度便为淤泥厚度，该装置成本较高且在测量时需要不断移动浓度计，在矿下较易损坏。

超声波测距基于超声波信号遇到被测物时产生反射信号，可以根据回波信号估计出超声波探头与被测物之间的距离，当前大部分超声波测距使用阈值法估计超声波传播时间，在铅锌矿下吸水井中，存在重金属粒子和其它矿下杂质干扰，使用传统阈值法难以得出准确信息。因此设计一种基于高斯回波信号模型的估计方法来估计超声波传播时间可以极大的提高测量精度，而不同的回波信号对应的回波数学模型不一，将不同模型下的回波信号分类出来是进行准确测量的前提。取得回波信号的包络可以简化回波数学模型而不影响测量精度，对于不同的回波信号采用不同的数学模型，在超声波测距中最关键的参数是超声波传播时间。

技术实现要素：

本发明的目的提供一种使用超声波测量矿下吸水井淤泥厚度的方法，首先对信号进行去噪，分类，然后使用不同的数学模型对相应的回波信号进行参数估计，估计出超声波传播时间，根据超声波在水中的传输速度计算出相应的淤泥厚度。

本发明的技术方案具体步骤如下：

s1：将超声波换能器探头安装在距离吸水井底部固定高度的位置，探头距离池底高度为h，使用超声波换能器和信号采集系统，获取超声波经吸水井底部泥水界面反射后的回波信号，在不同工况下收集p组回波信号，p满足50≤p≤500；

s2：对于超声波回波信号进行9层小波分解，获得各层小波系数，使用hesusure阈值选取方法进行降噪处理，使用软阈值函数进行系数处理，使用处理后的小波系数进行信号重构，提高信号信噪比；

s3：对于去噪后的信号进行特征提取，然后建立随机森林分类器进行分类，将信号分为三种类型；

s4：对于不同类别的回波信号，采用不同的高斯回波数学模型，分别为单回波模型、双回波模型和三回波模型；

s5：对信号做希尔伯特变换，取绝对值得到信号包络；

s6：对于信号包络，使用简化后的高斯回波模型进行参数估计，高斯单回波模型为其中β为幅度，a为带宽因子，τ为传播时间，p(t)为噪声，t为时间变量，双回波模型为其中β21、β22为两个回波分别的幅度，a21、a22为两个回波分别的带宽因子，τ21、τ22为两个回波分别的传播时间，三回波模型为其中β31、β32、β33为三个回波分别的幅度，a31、a32、a33为三个回波分别的带宽因子，τ31、τ32、τ33为三个回波分别的传播时间；

s7：使用人工蜂群算法对包络信号进行参数估计，分别估计出单回波飞行时间τ，双回波飞行时间τ21，τ22，三回波飞行时间τ31，τ32，τ33；

s8：对于单回波信号，计算超声波传输距离其中d1为单回波超声波传输距离，v为超声波在水中的传输速度，设hx为淤泥厚度，则hx＝h-d1，对于双回波信号，超声波传输距离为或其中d21、d22分别为第一回波和第二回波的传输距离，淤泥厚度为hx＝h-d21或hx＝h-d22，对于三回波信号，舍弃第三回波对应的参数，超声波传输距离为或淤泥厚度为hx＝h-d31或hx＝h-d32，其中d31、d32分别为第一回波、第二回波的传输距离。

所述s1中将超声波换能器探头安装在水下固定高度位置，所选探头发射角为6°，探头距离池底高度为h，历史最高泥位为hm，h满足h-hm≥30cm，以探头为中心点，探头面为水平面，向下至池底，半径为h*tan3°+h′的圆柱体空间内为测量空间，测量空间内应排除可能产生干扰回波的固体障碍物，h′为冗余量，满足

所述s2中使用小波函数对原始信号进行9层小波分解，获得各层小波系数，使用hesusure阈值选取规则，结合固定阈值规则和无偏似然估计自适应阈值规则，其具体步骤如下：

s21：首先计算出固定阈值规则规定的阈值n为信号长度，σ为噪声的标准差；

s22：然后计算无偏似然估计自适应阈值rigrsure阈值，小波系数平方向量x＝[x1，x2，…，xn]，其中x1≤x2≤…≤xn，n为该层小波系数的个数，设一风险向量为：s＝[s1，s2，…，si，…，sn]，风险向量中各元素为：从风险向量中找出最小值smin作为风险值，找出最小风险值下标系数对应的xmin，则自适应阈值为：

s23：结合上述两种阈值选取规则，设k为小波分解后某层小波系数平方和，定义参数参数混合型阈值λh取值规则为当确定阈值后，选用软阈值函数对小波系数进行处理，软阈值函数为：

其中xn为经软阈值函数处理后的新小波系数；

s24：对小波系数进行阈值处理后，进行信号重构，获得降噪后的信号。

所述s3将铅锌矿吸水井泥水界面回波信号分为三种类别，分别对应三种不同的泥水界面情形，分别为单回波信号、双回波信号及三回波信号，能够更好的估计泥水界面位置和沉淀物组成成分。

所述s5对信号做希尔伯特变换其中s(t)为原始信号，然后对经希尔伯特变换后的信号取绝对值得到g(t)为信号上半部分包络，在超声波测距中，最关键的参数为超声波在水中传播的时间，即信号幅度最高点所对应的时间参数，对原始信号求包络后，信号幅度最高点对应的时间参数不变，而相应的数学模型极大的简化了，更有利于后续的参数估计。

所述s6使用简化的回波模型进行参数估计，单回波模型为双回波模型为三回波模型为使用简化后的回波模型可以减少待估计的参数个数，未简化单回波模型中需要估计五个参数，双回波参数为十个，三回波参数为十五个，简化后单回波参数为三个，双回波为六个，三回波为九个，极大的减少了估计参数时的计算量。

所述s7使用人工蜂群算法对三种模型的信号分别进行参数估计，以单回波模型为例，可分为以下步骤：

s71：单回波模型参数维度为3，假设li＝[li1，li2，li3]表示第i个蜜源，蜜源生成公式为：lij＝lbj+rand(0，1)(luj-lbj)，其中lbj为第j个参数的下界，luj为第j各参数的上界，luj为新生成的蜜源，rand(0，1)为0到1之间的随机数，利用蜜源生成公式生成初始蜜源，即对应的可行解；

s72：生成初始蜜源后，使用以下公式

评估每个蜜源的适应度，其中fiti表示第i个可行解的适应度，obi为目标函数；

s73：人工蜂群算法通过公式l′ij＝lij+rand(-1，1)(lij-lkj)来更新蜜源，其中l′为新的蜜源，lij为当前蜜源，lkj为一个临近随机蜜源，本发明提出一种新的更新公式：l′ij＝lij+ε·rand(-0.5，0.5)(lij-lkj)，其中：

首先保证系数ε保持在(0,1)，当上下界距离较大时给出一个较小的系数，当上下界间距较小时给出一个较大的系数，能够加快更新速率并提高准确性。

s74：根据概率计算公式来选择蜜源，其中n/2为观察蜂的数量。

s75：计算新蜜源的适应度，根据蜜源更新公式来继续更新蜜源，当蜜源迭代一定次数后适应度没有改进，为了防止陷入局部最优，则放弃该蜜源。

s76：重复以上步骤，在规定的循环次数内，通过贪婪算法选择出最优的可行解；

同理，双回波及三回波参数也可根据以上步骤进行估计。

所述s8：对于单回波信号，计算超声波传输距离则淤泥厚度为hx＝h-d1，对于双回波信号，超声波传输距离为或淤泥厚度为hx＝h-d21或hx＝h-d22，对于三回波信号，舍弃第三回波对应的参数，超声波传输距离为或淤泥厚度为hx＝h-d31或hx＝h-d32，根据测量需要选择出相应的淤泥厚度值。

本发明提出一种基于参数估计的铅锌矿吸水井淤泥厚度测量方法。井下开采作业频繁，吸水井中不断有地下水排入，当液位超限时用水泵排除，在此过程中会在吸水井底部产生大量淤泥沉淀，日积月累，淤泥厚度不断增加，当淤泥高度达到水泵抽水位时会对水泵产生损坏。铅锌矿吸水井现有的手段只能测得水位高度，由于井水浑浊，无法观测淤泥厚度。传统的超声波测距通过阈值法来确定超声波传输时间，当信号幅度达到规定的阈值时认为回波信号已到达，该点为回波对应的时间，在水质较清澈的工况下此方法是可行的，但是在矿下吸水井中存在多种干扰因素，可能会有某些干扰是的阈值法产生误差。基于此，本发明提出一种基于回波数学模型参数估计的测量方案，首先将收集到的回波信号去噪，分类，再对不同的回波类型使用相应的数学模型进行参数估计，准确估计出超声波传播时间。在参数估计环节中，使用人工蜂群参数估计法，人工蜂群算法通过公式l′ij＝lij+rand(-1，1)(lij-lkj)来更新蜜源，其中l′为新的蜜源，lij为当前蜜源，lkj为一个临近随机蜜源，本发明提出一种新的更新公式：l′ij＝lij+ε·rand(-0.5，0.5)(lij-lkj)，其中：

保证系数ε保持在(0,1)，当上下界距离较大时给出一个较小的系数，当上下界间距较小时给出一个较大的系数，使用上下界距离的大小控制更新步长的选取，能够加快更新速率并提高准确性。当估计出需要的参数后，结合超声波在水中的传播速度，进行计算，从而得出相应的淤泥厚度，完成测量。

附图说明

图1为本发明流程示意图。

具体实施方式

为了更加详细、具体的说明本发明的技术方案及优点，下面结合附图和实施例，对本发明进一步的详细说明。

如图1本发明流程图所示，一种基于参数估计的铅锌矿吸水井淤泥厚度测量方法，包括以下步骤：

s1：为了收集到回波信号，需要将超声波换能器探头安装在距离吸水井底部固定高度的位置，本实施例中采用的超声波换能器发射角为6°，为了使收集到的信号中没有干扰信号，选取距离池壁0.5m，水流缓慢，沉淀充分的区域，使用铁质长杆固定换能器探头。铁质长杆上端固定在吸水井上方挡板上，下端连接换能器探头，固定在选取好的高度位置。本实施例所选铅锌矿吸水井深3.5m，历史最高泥位0.9m，水位一般保持在1.5m高度以上，故选择距池底1.4m高度固定探头。安装好超声波换能器后运行信号采集系统，获取超声波经吸水井底部泥水界面反射后的回波信号，在不同工况下收集50组回波信号。

s2：对于超声波回波信号进行9层小波分解，获得各层小波系数，使用hesusure阈值选取方法进行降噪处理，使用软阈值函数进行系数处理，使用处理后的小波系数进行信号重构，提高信号信噪比，结合固定阈值规则和无偏似然估计自适应阈值规则，首先计算出固定阈值规则规定的阈值σ为噪声的标准差，然后计算无偏似然估计自适应阈值rigrsure阈值，向量x＝[x1，x2，…，xn]，其中x1≤x2≤…≤xn，n为该层小波系数的个数，设一风险向量为：s＝[s1，s2，…，si，…，sn]，风险向量中各元素为：从风险向量中找出最小值smin作为风险值，找出最小风险值下标系数对应的xmin，则自适应阈值为：结合上述两种阈值选取规则，设k为小波分解后某层小波系数平方和，定义参数参数混合型阈值λh取值规则为当确定阈值后，选用软阈值函数对小波系数进行处理，软阈值函数为：

其中xn为经软阈值函数处理后的新小波系数。

s3：对于去噪后的信号进行小波分解取模极大值特征提取，以模极大值特征作为输入，以gini不纯度来选择划分属性，建立cart决策树，gini不纯度定义为：

其中y为样本类别数量，pk为第k类样本所占比例，其中属性z的gini不纯度定义为：

以cart决策树为基学习器，建立随机森林分类器进行分类，将信号分为三种类型，分别对应三种数学模型，分别为单回波模型、双回波模型和三回波模型。

s4：原始信号的高斯回波模型中含有五个待估参数，在本例中我们最为关注的参数是超声波传播时间，可以对信号做包络，其最高点对于的时间轴位置不会发生变化，而模型却可以极大的简化。对信号做希尔伯特变换，其中s(t)为原始信号，然后对经希尔伯特变换后的信号取绝对值得到

s5：对于信号包络，使用简化后的高斯回波模型进行参数估计，高斯单回波模型为双回波模型为三回波模型为

s6：使用人工蜂群算法对包络信号进行参数估计，以单回波为例，具体步骤如下：

步骤1：单回波模型参数维度为3，假设li＝[li1，li2，li3]表示第i个蜜源，蜜源生成公式为：lij＝lbj＋rand(0，1)(luj-lbj)，其中lbj为第j个参数的下界，luj为第j各参数的上界，luj为新生成的蜜源，rand(0，1)为0到1之间的随机数，利用蜜源生成公式生成初始蜜源，即对应的可行解；

步骤2：生成初始蜜源后，使用以下公式

评估每个蜜源的适应度，其中fiti表示第i个可行解的适应度，obi为目标函数，在本实施例通过最小二乘法建立目标函数其中s(i)为测量得到的原始信号序列，zi(t)为第i个蜜源对于的信号模型；

步骤3：人工蜂群算法通过公式l′ij＝lij+rand(-1，1)(lij-lkj)来更新蜜源，其中l′为新的蜜源，lij为当前蜜源，lkj为一个临近随机蜜源，本发明提出一种新的更新公式：l′ij＝lij＋ε·rand(-0.5，0.5)(lij-lkj)，其中：

保证系数ε保持在(0,1)，当上下界距离较大时给出一个较小的系数，当上下界间距较小时给出一个较大的系数，能够加快更新速率并提高准确性；

步骤4：根据概率计算公式来选择蜜源，其中n/2为观察蜂的数量，本实施例中设置n＝40；

步骤5：计算新蜜源的适应度，根据蜜源更新公式来继续更新蜜源，当蜜源迭代20次后适应度没有改进，为了防止陷入局部最优，则放弃该蜜源；

步骤6：重复以上步骤，本实施例规定，在10000次循环内，通过贪婪算法选择出最优的可行解，同理，双回波及三回波参数也可根据以上步骤进行估计。分别估计出单回波飞行时间τ，双回波飞行时间τ21，τ22，三回波飞行时间τ31，τ32，τ33。

s7：对于单回波信号，计算超声波传输距离其中d1为单回波超声波传输距离，v为超声波在水中的传输速度，设hx为淤泥厚度，则hx＝h-d1，对于双回波信号，超声波传输距离为或其中d21、d22分别为第一回波和第二回波的传输距离，淤泥厚度为hx＝h-d21或hx＝h-d22，对于三回波信号，舍弃第三回波对应的参数，超声波传输距离为或淤泥厚度为hx＝h-d31或hx＝h-d32，其中d31、d32分别为第一回波、第二回波的传输距离。

上面描述中的实施例仅为本发明的一部分实施例，本发明请求保护的范围并不仅仅局限于上述具体实施方式，在不付出创造性劳动的前提下，得到与本发明实质相同的方案，也属本发明保护范围。