新型盾構(gòu)刀具檢測技術(shù)

李宏波，周建軍，王助鋒

（1.盾構(gòu)及掘進(jìn)技術(shù)國家重點實驗室，鄭州 450001；2.中鐵隧道集團(tuán)有限公司，河南 洛陽 471009）

盾構(gòu)施工法廣泛用于城市隧道、水排放隧道、引水供水隧道、江河湖海底隧道、電力電訊及供氣工程，但由于地下工況復(fù)雜，在盾構(gòu)掘進(jìn)過程中盾構(gòu)機(jī)的刀具磨損已經(jīng)成為嚴(yán)重影響工程質(zhì)量、進(jìn)度的關(guān)鍵問題。盾構(gòu)施工中對盾構(gòu)刀具磨損狀態(tài)檢測及評判為當(dāng)前研究熱點。施工中不同硬度地層對刀具影響差異性較大，跟蹤檢測水平不高會給盾構(gòu)刀具檢測造成巨大困難［1－2］。施工中若不能及時了解盾構(gòu)刀具的磨損信息，對刀具狀態(tài)做出合理評判，一旦刀具磨損嚴(yán)重甚至報廢更換更困難，且成本高、進(jìn)貨周期長，不但影響工程質(zhì)量亦會拖延工期。因此對盾構(gòu)刀具磨損檢測、評估為研究盾構(gòu)刀具磨損亟待解決之問題。

聲發(fā)射（Acoustic Emission，AE）技術(shù)作為動態(tài)無損檢測技術(shù)對各種金屬材料及內(nèi)部微細(xì)裂紋較敏感、能發(fā)現(xiàn)被測件材料的早期變化因而廣泛用于機(jī)械設(shè)備檢測［3－6］。本文以盾構(gòu)滾刀巖機(jī)作用實驗臺為研究對象，在該臺安裝不同磨損狀態(tài)刀具，采集破巖時的聲發(fā)射信號，將自適應(yīng)濾波及信息熵多特征融合技術(shù)相結(jié)合評估不同磨損程度刀具信息熵值，獲得信息熵值及刀具磨損程度曲線。對不同程度磨損刀具進(jìn)行信息熵區(qū)分，建立刀具磨損狀態(tài)信息熵數(shù)據(jù)庫模型，以便在盾構(gòu)刀具實際檢測中通過聲發(fā)射多特征信息熵值對應(yīng)劃分的刀具磨損區(qū)間獲得被檢刀具磨損狀態(tài)。

1 基于自適應(yīng)濾波的信號處理

1.1 自適應(yīng)濾波理論

自適應(yīng)濾波依據(jù)前一時刻所得濾波器參數(shù)結(jié)果自動調(diào)整濾波器參數(shù)以適應(yīng)信號或噪聲未知或隨時間變化的統(tǒng)計特征，從而實現(xiàn)最優(yōu)濾波結(jié)果［7－9］。采集的原始信號x（n）主要由真實有用信號s（n）與背景噪聲v（n）構(gòu)成，s（n）與 v（n）不相關(guān)。參考信號 r（n）可與s（n）或 v（n）相關(guān)。＾v（n）為背景噪聲 v（n）的最佳估計，見圖1。

圖1 自適應(yīng)消噪原理圖Fig.1 Adaptive filtering principle diagram

設(shè)濾波器階數(shù)為M，自適應(yīng)算法通過系統(tǒng)輸出誤差e（n）自動調(diào)節(jié)濾波器的權(quán)系數(shù)w（n），使系統(tǒng)輸出誤差的某個代價函數(shù)達(dá)到最小。經(jīng)典代價函數(shù)為利用均方誤差（Mean Square Error，MSE）作為代價函數(shù)，見圖2。

圖2 濾波器算法原理圖Fig.2 Filter algorithm principle diagram

代價函數(shù)均方誤差可表示為

設(shè)第k個濾波器權(quán)系數(shù)為wk，濾波器階數(shù)為M，各延遲單元被接入點稱為抽頭點，每個抽頭的輸入為r（n），r（n－1），…，r（n－M＋1），則橫向濾波器輸出r（n）為抽頭輸入與抽頭權(quán)值的內(nèi)積之和。系統(tǒng)輸出誤差為

式中：M為濾波器階數(shù)；r（n－m），r（n）由延時獲得。

使代價函數(shù)均方誤差J（n）取得最小值，此時均方誤差梯度為零，即

得最小均方算法權(quán)重的迭代規(guī)則為

式中：μ為迭代步長。

1.2 自適應(yīng)濾波有效性仿真

為驗證自適應(yīng)濾波降噪對聲發(fā)射信號的降噪效果，利用模擬聲發(fā)射信號驗證該算法的有效性。模擬AE信號表達(dá)式為

模擬聲發(fā)射為4個突發(fā)型AE信號。模擬AE信號幅值為8，信號長度為1 024，見圖3。模擬的噪聲信號為高斯白噪聲信號。噪聲信號與AE信號疊加后見圖4。通過自適應(yīng)濾波后信號見圖5。由諸圖看出，通過自適應(yīng)濾波降噪后能較干凈去除模擬的白噪聲信號，獲得真實的聲發(fā)射信號。

圖3 模擬的AE信號Fig.3 Simulation of AE signal

圖4 模擬AE＋白噪聲信號Fig.4 AE signal＋white noise signal

圖5 濾波后信號Fig.5 The filtered signal

2 基于信息熵的盾構(gòu)刀具AE信號評估

2.1 信息熵原理

熵為熱力學(xué)名詞，在信息論中亦稱平均信息量，為信息無序度的度量。信息熵越大信息無序度越高，信息的效用值越小；反之，信息熵越小信息無序度越小，信息的效用值越大。熵值法為據(jù)各項指標(biāo)觀測值提供的信息量大小確定指標(biāo)權(quán)數(shù)的方法。在綜合評估中可用信息熵多特征融合法評估所得系統(tǒng)信息的效用值［10－11］。據(jù)信息學(xué)定義，在一個信息通道中傳輸?shù)牡趇個信號的信息量為

式中：pi為該信號出現(xiàn)概率。

設(shè)n個信號出現(xiàn)的概率分別為p1，p2，…，pn，其平均信息量即熵E為

2.2 信息熵參數(shù)權(quán)重計算

設(shè) xij（i＝1，2，…，n，j＝1，2，…，m）為第 i次觀察評價中第j項指標(biāo)的觀察數(shù)據(jù)，對給定j，xij的差異越大該項指標(biāo)對被評價對象的作用越大，即該項指標(biāo)包含、傳輸?shù)男畔⒃蕉唷Ｐ畔⒃黾颖砻黛氐臏p少，熵可度量該信息量大小［12］。

（1）計算第j項指標(biāo)下第i個被評價對象的特征比重，即

（2）計算第j項指標(biāo)的熵值，即

（3）計算指標(biāo)xj的差異性系數(shù)，即

gj越大越應(yīng)重視該指標(biāo)作用。式（12）中需確定常數(shù)項k。設(shè)xij與給定的j相同，則特征比重即熵值為

此時指標(biāo)對被評價對象作用最小，取gi＝0，可推算出k為

式中：wj為歸一化后權(quán)重系數(shù)。

3 盾構(gòu)刀具檢測流程

盾構(gòu)刀具檢測模型算法流程圖見圖6，試驗步驟為：① 將不同磨損程度的盾構(gòu)滾刀安裝在盾構(gòu)滾刀巖機(jī)作用試驗臺上，利用聲發(fā)射數(shù)據(jù)采集設(shè)備采集刀具破巖的聲發(fā)射信息，并通過設(shè)置聲發(fā)射高門檻值去除破巖干擾信號，實現(xiàn)一次降噪。② 將采集的刀具聲發(fā)射信號進(jìn)行自適應(yīng)濾波處理，實現(xiàn)二次降噪。③ 將濾波后聲發(fā)射信號歸一化處理，提取聲發(fā)射特征參數(shù)。④ 利用信息熵法對聲發(fā)射的特征信息量進(jìn)行評估，給出聲發(fā)射參數(shù)量權(quán)重，且對參數(shù)量打分得出其重要程度，利用多特性信息參量融合法求出刀具的信息熵值。⑤ 利用聲發(fā)射信號多特征融合信息熵值繪制曲線，并與盾構(gòu)刀具磨損狀況比較，建立盾構(gòu)刀具磨損信息熵評估數(shù)據(jù)庫。

圖6 刀具檢測流程圖Fig.6 The tool detection process

4 盾構(gòu)滾刀破巖聲發(fā)射信號試驗

4.1 試驗對象介紹

盾構(gòu)滾刀巖機(jī)作用試驗臺為模擬盾構(gòu)地下施工而設(shè)計臺，該平臺用于盾構(gòu)滾刀破巖機(jī)理試驗，為盾構(gòu)刀盤刀具的關(guān)鍵參數(shù)提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，以便對不同磨損狀態(tài)滾刀的破巖效果進(jìn)行研究。該試驗臺一次可安裝3把盾構(gòu)刀具模擬盾構(gòu)破巖機(jī)理，可對盾構(gòu)刀具磨損狀態(tài)分析研究。在該試驗臺上電機(jī)經(jīng)減速器驅(qū)動巖石箱體水平旋轉(zhuǎn)，盾構(gòu)刀具安裝于刀架平臺，通過液壓驅(qū)動對刀架施加軸向力實現(xiàn)軸向推進(jìn)模擬盾構(gòu)地下施工掘進(jìn)過程。將由施工現(xiàn)場處于磨損報廢狀態(tài)的單刃滾刀2把、完好狀態(tài)單刃滾刀2把、部分磨損狀態(tài)滾刀1把安裝于試驗平臺刀架上進(jìn)行試驗，見圖7。

圖7 盾構(gòu)滾刀巖機(jī)作用試驗臺Fig.7 The comprehensive experiment platform of rock and machine

4.2 檢測系統(tǒng)及參數(shù)設(shè)置

用美國PAC的多通道聲發(fā)射數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，通過磁力座將聲發(fā)射傳感器固定在試驗臺的3個刀箱上，傳感器測點布置及試驗臺受力旋轉(zhuǎn)示意圖見圖8。據(jù)聲發(fā)射參數(shù)設(shè)置及聲發(fā)射傳感器安裝位置采集盾構(gòu)滾刀破巖石的聲發(fā)射信號，試驗臺每次可安裝3把滾刀，在刀箱中安裝報廢、磨損及正常狀態(tài)滾刀各1把采集聲發(fā)射信號。再按相同步驟采集最后2把滾刀的聲發(fā)射信號，見表1。

圖8 測點及試驗臺運動簡圖Fig.8 Test points and test motion diagram

表1 采集參數(shù)Tab.1 The collect Parameters

4.3 數(shù)據(jù)處理與結(jié)果分析

采集滾刀破巖聲發(fā)射信號時，為去除干擾信號采取二次濾波處理方法：① 通過在數(shù)據(jù)采集前設(shè)置高門檻進(jìn)行信號濾波；② 用自適應(yīng)濾波降噪處理方法。在盾構(gòu)巖機(jī)作用試驗臺上高門檻采集的盾構(gòu)滾刀破巖聲發(fā)射信號自適應(yīng)濾波后所得信號見圖9～圖11。

圖9 正常滾刀聲發(fā)射信號Fig.9 The AE signal of normal hob

圖10 磨損滾刀聲發(fā)射信號Fig.10 The AE signal of wear hob

圖11 報廢滾刀聲發(fā)射信號Fig.11 The AE signal of scrap hob

濾除聲發(fā)射信號中干擾信號以便提取其特征參數(shù)時能獲得真實反應(yīng)被測件信息。利用聲發(fā)射信號豐富的多特性信息用信息熵對特征量進(jìn)行權(quán)重分配及打分，利用信息熵多特征融合法對盾構(gòu)磨損進(jìn)行評判。通過信息熵法發(fā)現(xiàn)聲發(fā)射信號中絕對能量、峰值頻率、信號強(qiáng)度、上升時間、RMS值等對反應(yīng)真實刀具的磨損信息具有更重要作用，見表2、圖12。進(jìn)行多特征信息融合時將其分配更多權(quán)重，用信息熵法獲得5把盾構(gòu)滾刀的多特征信息融合熵值曲線見圖13。

表2 聲發(fā)射特征參數(shù)評分Tab.2 The characteristic parameters score

圖12 AE特征信息參量評分Fig.12 The characteristic parameters score

圖13 熵值法刀具評估磨損曲線圖Fig.13 Entropy evaluation tool wear graph

表3 刀具信息熵數(shù)據(jù)庫Tab.3 The tool information entropy database

由試驗知聲發(fā)射多特征信息熵評估的刀具磨損狀態(tài)有效，信息熵值大小及刀具磨損程度相對應(yīng)。據(jù)聲發(fā)射信號多特征融合后信息熵值及刀具磨損狀態(tài)建立信息熵值數(shù)據(jù)庫，見表3。對信息熵值進(jìn)行界定，劃分刀具的3個磨損區(qū)間，在實際刀具檢修中，通過信息熵值及信息熵值數(shù)據(jù)庫即可界定盾構(gòu)刀具的磨損狀態(tài)，且可通過熵值區(qū)間與數(shù)據(jù)庫中對應(yīng)的實際刀具磨損圖片對刀具磨損有直觀認(rèn)識。

由于實測樣本較少，信息熵值數(shù)據(jù)庫建立尚不完善，據(jù)信息熵值界定的刀具磨損程度區(qū)間不夠詳細(xì)，故應(yīng)針對不同磨損狀態(tài)的刀具樣本進(jìn)行研究，使刀具磨損區(qū)間界定更精確，層次區(qū)分度更明顯，以便對不同磨損程度刀具進(jìn)行試驗，豐富信息熵值數(shù)據(jù)庫。

5 結(jié) 論

（1）利用聲發(fā)射信號對故障的敏感性將聲發(fā)射檢測技術(shù)用于盾構(gòu)刀具檢測。利用自適應(yīng)濾波降噪處理方法剔除聲發(fā)射信號的干擾源可提高信號特征值提取的準(zhǔn)確度，為聲發(fā)射信號處理奠定基礎(chǔ)。

（2）將信息熵多特征融合評估法與聲發(fā)射信號多特征量相結(jié)合，提出基于聲發(fā)射多特征融合信息熵的刀具評估預(yù)測方法。通過建立盾構(gòu)刀具磨損狀態(tài)及信息熵值對應(yīng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫，對盾構(gòu)刀具聲發(fā)射信號多特征融合后信息熵進(jìn)行計算，結(jié)合信息熵值曲線及刀具信息熵值數(shù)據(jù)庫可對刀具磨損狀態(tài)進(jìn)行界定。基于聲發(fā)射多特征信息熵融合法可有效區(qū)分評判盾構(gòu)刀具的磨損狀態(tài)。

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