張開智 ，張 杰

(1.貴州理工學院，貴州 貴陽 550003；2.山東科技大學安全與環(huán)境工程學院，山東 青島 266590)

0 引言

隨著微機電(MEMS)技術的發(fā)展，MEMS慣性傳感器被廣泛應用于導航、智能穿戴和工業(yè)監(jiān)測等領域[1-2]。由于MEMS慣性傳感器自身測量精度、信號采集及傳輸?shù)纫蛩赜绊?，最終采集到的加速度數(shù)據(jù)往往存在較大噪聲[3-5]。因此，需要結(jié)合傳感器工作特性、工作環(huán)境以及監(jiān)測場景等因素，對監(jiān)測數(shù)據(jù)進行濾波，以滿足不同應用場景的數(shù)據(jù)分析需求。地球物理、機械損傷探測等領域，更側(cè)重于由加速度信號分析被測物體振動時頻特征[6-7]。構(gòu)筑物變形、運動狀態(tài)檢測等領域，則側(cè)重于由加速度信號分析被測物體的空間傾角變化[8-9]。

局部慣性監(jiān)測是一種基于MEMS慣性傳感器的監(jiān)測技術手段，通過監(jiān)測加速度變化，得到被測物體的傾角變化與震動特征[10]。局部慣性監(jiān)測由于能夠感知傾角與震動，可實現(xiàn)對物體運動及損傷的融合監(jiān)測，更準確地分析物體力學狀態(tài)，因而近年來被逐漸應用于巖土結(jié)構(gòu)監(jiān)測領域，如煤礦覆巖運動與巷隧道圍巖穩(wěn)定性。以煤巖體損傷變形破壞過程為例，隨著應力水平提高，煤巖體內(nèi)部伴隨微裂隙產(chǎn)生與擴展，損傷不斷積累產(chǎn)生宏觀變形，直至失穩(wěn)破壞。在此過程中，安裝于煤巖體表面某點位的MEMS慣性傳感器所測得加速度信號，既會因煤巖體變形而產(chǎn)生空間三維分量的變化，也具有因煤巖體微觀斷裂產(chǎn)生的振動信號。

本文選取四川省某公路隧道開展工程試驗，應用局部慣性監(jiān)測技術，對隧道壁進行監(jiān)測?；谒杉木植考铀俣刃盘枺ㄟ^不同濾波方法對信號進行去噪濾波，以期獲得更加準確的信號趨勢變化。

1 局部慣性監(jiān)測工程試驗

監(jiān)測試驗場地位于某公路隧道中導洞，該隧道作業(yè)區(qū)域為低山地貌，區(qū)域內(nèi)地質(zhì)構(gòu)造簡單，突水巖爆風險等級較低。監(jiān)測期間隧道已完成初支與二襯，正在進行下臺階開挖作業(yè)，作業(yè)面距離監(jiān)測點位約30 m，如圖1所示。

圖1 隧道施工現(xiàn)場

傳感器安裝于隧道側(cè)幫，距離底板1.5 m，傳感器采用塑料殼體封裝，典型工作電流為20 mA，使用外置電源進行直流供電，可持續(xù)工作約2個月，如圖2所示。傳感器采樣率為200 Hz，采用藍牙4.2無線傳輸協(xié)議，經(jīng)無線中繼傳輸至終端接收計算機。

圖2 傳感器安裝

取跨度為9 000 s且包含典型趨勢變化的監(jiān)測數(shù)據(jù)片段為研究對象。根據(jù)現(xiàn)場施工日志，在約3 200～5 300 s間進行了噴漿作業(yè)，由于噴漿機自重較大，故引起了隧道壁局部慣性監(jiān)測信號輕微變化，如圖3所示。由于噪聲較大，雖然信號呈現(xiàn)出一定變化趨勢，但變化起止點不明晰且難以觀察到變化細節(jié)，信號總體在9.65～9.90 m/s2范圍內(nèi)波動。

圖3 原始加速度監(jiān)測信號

2 信號濾波算法

信號噪聲產(chǎn)生的原因主要包括：被測物體自身產(chǎn)生的物理振動；傳感器監(jiān)測精度有限；數(shù)據(jù)采集傳輸噪聲及可能的電磁干擾。由于振動監(jiān)測需要，傳感器須以較高采樣率工作，本文中傳感器采樣率為200 Hz，可捕獲到200 Hz以內(nèi)的振動信號，該頻率范圍既涵蓋部分圍巖損傷震動，也包括部分施工機械振動。

對振動噪聲的濾波可利用傅里葉變換分析信號頻域特征，進而對特定頻率信號進行濾波。頻域濾波基礎是對振動信號頻域的準確掌握，但考慮到隧道施工現(xiàn)場工程機械眾多及圍巖損傷震動復雜性，振動信號的頻率特征具有較大不確定性，故頻域濾波法不適用于局部慣性監(jiān)測信號處理。

在工程結(jié)構(gòu)監(jiān)測中，物體姿態(tài)變化在大多數(shù)情況下并非瞬時發(fā)生，變形往往持續(xù)數(shù)天甚至數(shù)年。因此，降低采樣率既可有效地剔除大部分振動噪聲，也可保留信號趨勢變化特征。為了分析不同采樣率下信號特征，在此采用200 Hz、100 Hz、20 Hz、1 Hz、0.1 Hz、0.05 Hz及0.01 Hz頻率對原始監(jiān)測數(shù)據(jù)進行重采樣，重采樣后數(shù)據(jù)如圖4所示。

圖4 重采樣加速度信號

圖4a與圖4b表明隨著采樣率由200 Hz降低至0.01 Hz，信號波動性明顯減弱、噪音可被有效抑制。經(jīng)降噪后的信號揭示了更多加速度趨勢變化細節(jié)，例如5 000 s左右在信號整體上升趨勢中，出現(xiàn)了局部下降。雖然降低采樣率可有效抑制信號波動噪聲，但隨著采樣率不斷減小，信號精度也有所降低。1～0.01 Hz采樣率下的局部信號曲線(跨度300 s)如圖5所示，隨著采樣頻率降低，采樣點間時間跨度不斷增加，而采樣點之間的信號變化則無法被捕獲采集。在巖土結(jié)構(gòu)監(jiān)測應用場景下，利用信號趨勢變化一方面可對結(jié)構(gòu)長期變形進行監(jiān)測，另一方面可對結(jié)構(gòu)失穩(wěn)破壞前兆變形進行分析。這就要求監(jiān)測應具備較低的響應時延，而過低的采樣率不符合應用實際要求。對比不同采樣率下的信號可知，當采樣率為1 Hz時，信號總體噪聲水平較低，同時具備良好響應時延(<1 s)，但信號仍存在一定波動，故需進一步平滑處理。

圖5 重采樣加速度信號局部放大(1～0.01 Hz)

移動中值濾波[11-12]與移動平均濾波[13-14]是2種典型的平滑濾波算法，常用于波動信號的平滑濾波處理。移動中值濾波將給定范圍(窗口寬度)內(nèi)數(shù)據(jù)的中位數(shù)作為目標值，該算法能夠有效濾除偏差較大的奇異數(shù)據(jù)，其數(shù)學表達式為

y[i]=median{x[i-N],…,x[i],…,x[i+N]}

(1)

x[ ]為輸入信號；y[ ]為輸出信號；N為數(shù)據(jù)窗口寬度。

移動平均濾波將給定范圍內(nèi)數(shù)據(jù)平均值作為目標值，與中值濾波相比，相同的窗口寬度平均濾波后的曲線更加光滑，移動平均濾波的數(shù)學表達式為

(2)

x[ ]為輸入信號；y[ ]為輸出信號；M為數(shù)據(jù)窗口寬度。由于平均濾波以同等權重計算窗口范圍內(nèi)所有數(shù)據(jù)，導致濾波后數(shù)據(jù)曲線與真實數(shù)據(jù)在時域上存在一定差異，且隨著窗口寬度增大，濾波后數(shù)據(jù)時延也越大。

分別采用移動中值濾波與移動平均濾波對1 Hz采樣率信號進行二次平滑濾波，濾波后數(shù)據(jù)如圖6所示。由圖6a可以知道，通過移動中值濾波與移動平均濾波處理后，數(shù)據(jù)波動性明顯降低，平滑度進一步提高。

由圖6b中3 100～3 350 s間信號局部放大圖，發(fā)現(xiàn)移動平均濾波與原始信號存在較為明顯的時間差，以信號下降點為例，原始信號于3 275 s附近出現(xiàn)明顯下降，而移動平均濾波后數(shù)據(jù)的下降點為3 135 s左右，提前了約140 s。而應用移動中值濾波處理后的數(shù)據(jù)，不僅在平滑度上與移動平均濾波相似，且與原信號時延較低，因此移動中值算法更適用于對局部慣性監(jiān)測信號進行濾波。

圖6 移動中值與移動平均二次濾波

3 結(jié)束語

本文以隧道局部慣性監(jiān)測加速度數(shù)據(jù)為樣本，首先對原始200 Hz監(jiān)測信號進行重采樣，對比采樣率200 ～0.01 Hz范圍內(nèi)的監(jiān)測信號，結(jié)果表明1 Hz采樣率可有效剔除大部分信號噪聲，同時保留信號趨勢變化特征。對重采樣后信號利用移動中值濾波及移動平均濾波進行二次去噪，結(jié)果表明移動中值濾波可進一步提高數(shù)據(jù)平滑度、提取更多趨勢變化細節(jié)，同時信號時延較低。采用重采樣低通濾波與移動中值組合濾波算法可有效剔除局部慣性監(jiān)測信號噪聲，能夠滿足隧道監(jiān)測應用場景。