一种基于K近邻法的锚杆锚固质量等级评定方法与流程

本发明属于工程测量领域，尤其涉及使用声波反射法对锚杆进行无损检测的一种基于k近邻法的锚杆锚固质量等级评定方法。

背景技术：

锚杆支护技术广泛应用于各种支护工程，其原理是通过将锚杆锚入围岩内部，从而改变围岩本身的力学状态，可提高其环向抗压强度，并有效地控制围岩变形，锚杆的锚固密实度是评价能否达到上述工程目的的重要指标。

在工程应用中，通常采用声波反射法来实现对锚杆质量的无损检测；声波反射法采用激振声波信号，使用加速度或速度传感器，根据波动理论，得到反射的声波信号，根据国家行业标准jgj/t182-2009《锚杆锚固质量无损检测技术规程》的规定，判定锚杆的锚固密实度及等级，共有abcd四个等级；在实际情况中，a级和b级确定为合格，c级和d级确定为不合格。

但是jgj/t182-2009规程仅给出了锚杆锚固密实度和等级的定性判别标准，许多地方用词较为模糊，如“杆底反射信号微弱”、“有较弱的缺陷反射波”、“清晰的杆底反射波”，在实际应用中不容易掌握相应的尺度；同时标准要求同时识别时域信号特征和幅频信号特征，这在一定程度上增加了计算量。

为了实现对锚杆锚固质量等级评定，本发明提供了一种采用k近邻法对锚杆锚固质量等级进行评定的方法，仅针对反射的时域信号进行处理，既能满足规程要求，同时还具有计算量小、高效和准确等特点，具有较好的应用价值。

技术实现要素：

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种使用声波反射法对锚杆进行无损检测的一种基于k近邻法的锚杆锚固质量等级评定方法。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种基于k近邻法的锚杆锚固质量等级评价方法，包括以下步骤：

步骤1，使用声波反射法获取锚杆的杆底前反射信号；

根据杆长、杆系波速及频域分辨率等因素，预先确定接收的反射信号的长度和采样率；

一般采用采样次数固定的方式对接收信号进行采样，也可采用时间间隔固定的方式进行采样；

杆底前反射信号指不超过杆底反射时程的反射信号；按规程要求，在进行锚固质量检测时，时域信号记录长度宜为杆底反射时程的1.5倍，在进行其他类型测量时记录的时程可能更长；

在本方法中超过杆底反射时程的数据需要在测量后去除；这可以根据杆长和外露杆长预先确定，从而准确得到杆底前的全部反射信号。

步骤2，对反射信号进行归一化处理，包括y方向和x方向的归一化；

y方向的归一化是振幅归一化，即将反射信号的纵坐标归一化到设定的振幅区间，避免每次测量时因激振信号强度不同造成的反射信号强度不同，从而无法进行比较的情况；

振幅归一化具体方法是，先求出反射信号在y方向绝对值最大的振幅值，然后将所有的振幅值按该振幅值与设定的振幅区间最大值的比例，等比例缩放；

x方向的归一化是时间归一化，即将反射信号的时间横坐标归一化到新的时间间隔为单位；不论是采样次数固定的方式还是时间间隔固定的方式，均需要按归一化后新的时间间隔进行重采样；为便于处理，时间归一化后按新的时间间隔单位表示x值；后续还需要对该x值进行修正；

时间归一化可采用插值算法进行。

步骤3，对信号进行平滑，确定x方向的新零点；

对信号进行平滑可以采用移动平均平滑方法，也可以采用其他高次平滑算法；

受到外露杆体长度不同的影响，波形最前面部分长度可能不一致，为了数据处理的一致性，需要求取波形在x方向的新零点并去除新零点前的数据；

方法是从现有的零点开始，求取波形y方向绝对值的移动平均值；从现有零点开始，求取波形y方向绝对值的全部平均值，若移动平均值大于全部平均值的阈值1时，确定为新零点；新零点前的数据全部清空；

也可以根据预先得到的外露长度，计算出新的零点的位置。

步骤4，求取y方向的峰值坐标以及x方向修正系数，修正x坐标；

在反射信号的波形图中，正方向的峰值称为上峰值，在负方向的峰值称为下峰值；在后续计算中上下峰值分别计算，但下峰值取其绝对值参与计算；

考虑到现场测量时，激振信号的强度和持续时间的不同，会导致反射信号的主频率或周期不同，从信号的波形图上分辨，则表现在不同测量时，x方向的峰值间隔不同；为了便于后续计算和比较，需要将其统一到一个基准上进行计算；

取前3个上下峰值的间隔平均值作为本次测量的基准，计算该值与事先设定的系数2的比值作为修正系数，然后将全部峰值数据的x坐标乘以该比值进行修正。

步骤5，按增加的x方向间隔，对波形进行重采样；

上述归一化和修正后，波形的数值个数较多，不利于后续的计算；在实际运算中可以采用重采样的方式减少运算量；

具体方法为，首先确定x方向新的间隔，使用插值的方法并对波形进行重采样；

此时得到的数据，在幅度和波形上进行了统一，但每个测量得到的数据个数会有差别。

步骤6，准备测试样本集合并进行人工标定；

针对典型的应用场景和典型的杆长进行现场测试，得到测试样本集合；

对这些测试样本集合，按上述步骤1~5进行处理，得到最终的数据集；

采用人工方式对其锚固质量进行评级，得到相应的分类标签；按规程的规定一共有四个等级，对应abcd四个标签。

步骤7，针对具体测量得到本次测量值以及选择样本集；

针对某次的具体测量，使用上述步骤1~5，得到本次的测量值；

根据本次测量的数据的个数，从样本集合中取出个数大于等于本次测量的子样本集，作为本次分类的样本集；对每个样本，顺序读取与本次测量值个数相同的值参与计算；

测试样本集中包含了多种长度测试样本，在实际检测中发现，锚杆的长度和其锚固质量无关，即不同长度的锚杆，锚固质量相同时，前面部分的波形基本相同，因此可以将长度大于本次测量锚杆长度的样本，截取前面部分波形，与本次测量进行比较；考虑到不同的激振动信号造成的主频率或周期的不同，前面已经对此进行了修正，因此在从样本集中取数据时，不再考虑样本集中原有数据的锚杆长度，而只需要考虑其经过步骤1~5处理后的数据个数；

取出与本次测量个数相同的值，也是为了后续k近邻法中样本比较的维度相同。

步骤8，使用k近邻分类方法对本次测量进行分类；

首先设定k值；

k近邻法需要样本数据和测量数据相同，我们按测量数据个数对样本数据进行了截取；

其次k近邻法需要计算测量值与样本值的距离，我们先计算测量数据和样本数据对应的y值的差值，然后求全部y值差值的平方和，最后开平方，得到本次测量与样本的距离；

k近邻法最后取距离最小的k个样本的分类结果进行投票，投票个数最多的分类，就是为本次测量的分类结果。

本发明的有益效果是：本方法使用k近邻法对本次测量和已经标定的测量结果进行对比，当距离最小时说明本次测量与样本集中的测量相似，因此可以用样本集中的结果作为本次测量的结果；k的选择决定了不单是按相似度而还按相似的多少进行判定，保证了测量的准确性；本方法中仅仅涉及到平滑、峰值计算、插值和距离计算，具有计算简单、结果准确等特点。

附图说明

图1为本发明方法的流程示意图。

具体实施方式

为了更加清楚地展示本发明的目的和技术方案，下面将结合具体的实施过程和附图，对本发明的具体实施方式和参数进行更加详细的描述。

基于k近邻法的锚杆锚固质量等级评价方法，包含以下步骤。

步骤1，使用声波反射法获取锚杆的杆底前反射信号。

根据杆长、杆系波速及频域分辨率等因素，预先确定接收的反射信号的长度和采样率；本实施例对接收信号的采样，采用采样次数固定的方式进行。

按规程要求，在进行锚杆锚固质量时，时域信号记录长度宜为杆底反射时程的1.5倍，在进行其他类型测量时记录的时程可能更长；

在本方法中超过杆底反射时程的数据需要在测量后去除；这可以根据杆长和外露杆长预先确定，从而准确得到杆底前的全部反射信号。

如对杆长6m外露0.2m的情况，设波速4900m/s；杆底反射前的时长约为1.2653ms；全部采样点设置为1000，时间间隔0.004444ms，可以计算出杆底前反射信号约为284个采样点。

步骤2，对反射信号进行归一化处理，包括y方向和x方向的归一化。

先进行y方向即振幅归一化，如设定归一化区间为±1000，先求信号振幅绝对值最大值，求1000与该值的比值，然后所有振幅乘以该比值，这样就将信号等比例归一化到±1000区间。

再进行x方向即时间归一化，即将反射信号的时间横坐标归一化到新的时间间隔为单位；将原来的以采样点个数为单位的横坐标，换算为对应的时间间隔，然后按新的时间间隔重采样；对前面的例子中时间间隔0.004444ms间隔的采样，可将其归一化到0.005ms的采样间隔；采样算法可以简单地采用插值算法。

时间归一化后x方向坐标以归一化后的坐标为单位，如以0.005ms为单位，这样x的值的范围就是新的采样点个数，如前面的例子中，0.004444ms的间隔对应的284个采样点，归一化到0.005ms的间隔对应253个采样点。

步骤3，对信号进行平滑，确定x方向的新零点。

对信号进行平滑可以采用移动平均平滑方法，也可以采用其他高次平滑算法。

由于外露杆体长度不同，为了数据处理的一致性，需要求取反射波在x方向的新零点并去除新零点前的数据。

方法是从现有的零点开始，求取波形y方向绝对值的移动平均值；从现有零点开始，求取波形y方向绝对值的全部平均值，若移动平均值大于全部平均值的阈值1时，确定为新零点；新零点前的数据全部清空。

如前面的例子，需要清空的是归一化后数据中前面部分约10个采样点。

阈值1可设置为3。

也可以根据预先得到的外露长度，计算出新的零点的位置。

步骤4，求取y方向的峰值坐标以及x方向修正系数。

在y的正方向的峰值称为上峰值，在y的负方向的峰值称为下峰值；在后续计算中上下峰值分别计算，但下峰值取其绝对值参与计算。

考虑到现场测量时，激振信号的强度和持续时间的不同，会导致反射信号的主频率或周期不同，为了便于后续计算和比较，需要将其统一到一个基准上进行计算。

取前3个上下峰值的间隔平均值作为本次测量的基准，计算该值与事先设定的系数1的比值作为修正系数，然后将全部峰值数据的x坐标乘以该比值进行修正；因后续只有峰值坐标参与计算，因此也可以只对峰值数据进行修正处理。

系数2可以设定为20，即标准情况下峰值之间的间隔为20个时间间隔单位，以上面的归一化后的0.005ms为例，其时间间隔约为0.1~0.15ms；若某次测量峰值间隔为30，则需要将其波形压缩1/3；若某次测量峰值间隔为20，则不需要压缩或扩展。

步骤5，按增加的方向x间隔，对波形进行重采样；

设新的时间间隔为0.03ms，若前面x方向不需要压缩或扩展，对6m的杆长，重采样后的值大约为60个。

步骤6，准备测试样本集合并进行人工标定；

针对典型的应用场景和典型的杆长进行现场测试，得到测试样本集合；如3m，6m，9m米等，得到测试样本集合，

对这些测试样本集合，按上述步骤1~5进行处理，得到最终的数据集。

采用人工方式对其锚固质量进行评级，得到相应的分类标签；按规程的规定一共有四个等级，对应abcd四个标签；

一般说来，为保证计算的准确性，每种场景的样本数应大于100个；且abcd类样本的分布应该比较均匀；

实际情况中cd类的情况比较少，应该专门定制相应的场景并进行测量。

步骤7，针对具体测量得到本次测量值以及选择样本集；

针对某次的具体测量，使用上述步骤1~5，得到本次的测量值；

根据本次测量的数据的个数，从样本集合中取出个数大于等于本次测量的子样本集，作为本次分类的样本集；对每个样本，顺序读取与本次测量值个数相同的值参与计算。

通常情况下的应用中，每次选取的样本集应不少于400个；

若样本数量不足，如本次测量的是12米长的杆，但样本集中12m长的样本不足400，则应当增加样本数，而后再进行本次判别，否则评判的准确度可能下降；

当样本过多时，顺序选取设定个数的样本参与计算。

步骤8，使用k近邻分类方法对本次测量进行分类。

首先设定k值，本例中可以设定为10。

k近邻法需要样本数据和测量数据的个数相同，前面已经按测量数据个数对样本数据进行截取。

计算测量值与样本值的距离，先计算测量数据和样本数据对应的y值的差值，然后求全部y值差值的平方和，最后开平方，得到本次测量与样本值的距离。

将本次测量与全部选定的样本计算距离，并按距离排序，取距离最小的k个样本，用其分类结果进行投票，投票个数最多的分类，就是本次测量的分类结果。

本方法使用k近邻法对本次测量和已经标定的测量结果进行对比，先对数据进行归一化，然后计算反射信号的零点并去掉零点前数据；考虑到激振信号强度和持续时间的不同，通过计算x方向修正系数将数据进行了统一；为了减少计算量，对数据进行重采样；在针对不同长度锚杆的锚固质量进行识别时，考虑了相同等级的锚杆，尽管锚杆的杆长不同，但前面的反射波形几乎没有差别的特点，以及前面已经进行了x方向修正，在样本集中只取测量次数大于等于本次测量的锚杆，且取最前面的与本次测量y值个数相同的数据进行计算。当距离最小时说明本次测量与样本集中的测量相似，因此可以用样本集中的结果作为本次测量的结果；k的选择决定了不单是按相似度而还按相似的多少进行判定，保证了测量的准确性；本方法中仅仅涉及到平滑、峰值计算、插值和距离计算，具有计算简单、结果准确等特点。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其进行限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；或者修改各个步骤的使用顺序，而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围；本发明各种阈值及范围的取值，也会因为装置的具体参数不同而有所改变。