本發(fā)明涉及礦井震動(dòng)監(jiān)測和預(yù)警，具體而言，涉及一種固定式煤礦井下巖壁震動(dòng)監(jiān)測報(bào)警裝置及方法。

背景技術(shù)：

1、在礦井開采過程中，巖壁失穩(wěn)是一種常見且危險(xiǎn)的現(xiàn)象，由于開采活動(dòng)擾亂了地下原有的地質(zhì)平衡，導(dǎo)致巖層的應(yīng)力重新分布，這種變化可能引起巖壁發(fā)生震動(dòng)、裂隙擴(kuò)張甚至大規(guī)模的崩塌，嚴(yán)重威脅到采礦工人的人身安全并造成財(cái)產(chǎn)損失。因此，在礦井開采活動(dòng)中，有效地監(jiān)測和提前預(yù)警巖壁失穩(wěn)情況，對保證礦井安全具有重要意義。

2、在礦井巖壁穩(wěn)定性的監(jiān)測手段中，主要的技術(shù)支持包括應(yīng)力、應(yīng)變、位移、微震和聲發(fā)射等方法。其中，傳統(tǒng)的應(yīng)力、應(yīng)變和位移等監(jiān)測預(yù)警方案在動(dòng)態(tài)特性上存在嚴(yán)重不足，監(jiān)測滯后，無法實(shí)時(shí)且動(dòng)態(tài)地追蹤巖壁失穩(wěn)的整個(gè)演變過程。微震監(jiān)測適用于礦區(qū)整體的監(jiān)測，但較低的監(jiān)測頻域使其難以捕捉到局部工作面上高頻的微小震動(dòng)信號，這在一定程度上影響了其對局部災(zāi)害的有效預(yù)警能力。與此相比，聲發(fā)射監(jiān)測以其較高的監(jiān)測頻域，在捕捉微小震動(dòng)信號和確定震源方面具有顯著優(yōu)勢。但是，由于礦井下的環(huán)境十分復(fù)雜，復(fù)雜的巖壁震動(dòng)相當(dāng)于難以估計(jì)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的機(jī)動(dòng)目標(biāo)，其運(yùn)動(dòng)模型具有不確定性，使用常規(guī)的線性融合算法效果不好，導(dǎo)致聲發(fā)射監(jiān)測到的聲波信號多為含噪的復(fù)雜信號，而且在沒有發(fā)生明顯裂紋擴(kuò)展的情況下，可能無法提供充分的預(yù)警。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是：

2、為了解決礦井環(huán)境復(fù)雜，采集到的信號多為含噪信號，使用常規(guī)線性融合算法監(jiān)測的準(zhǔn)確性不佳，且在沒有發(fā)生明顯裂紋擴(kuò)展的情況下，無法充分預(yù)警的問題。

3、本發(fā)明為解決上述技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案：

4、本發(fā)明提供了一種固定式煤礦井下巖壁震動(dòng)監(jiān)測報(bào)警裝置，包括固定支撐座、微震監(jiān)測系統(tǒng)和地面接收端，

5、所述固定支撐座包括基座和連桿組件，所述基座的下方設(shè)有三角固定錨，用于固定在地面或墻壁，所述基座上方設(shè)有連桿組件，所述連桿組件包括豎桿和橫桿，所述豎桿的底端設(shè)置在基座上端中心處，豎桿的上端通過轉(zhuǎn)軸與橫桿連接，所述橫桿的一端通過轉(zhuǎn)軸連接有錨桿，所述錨桿用于插入地面或墻壁，所述橫桿的另一端連接有云臺穩(wěn)定器，所述云臺穩(wěn)定器通過連接臂與微震監(jiān)測系統(tǒng)中的雷達(dá)的殼體連接；

6、所述微震監(jiān)測系統(tǒng)包括控制器、通信模塊、信號處理模塊、雷達(dá)、姿態(tài)傳感器和微震傳感器，所述雷達(dá)上設(shè)有姿態(tài)傳感器，所述姿態(tài)傳感器與控制器連接，所述控制器與云臺穩(wěn)定器連接，用于通過姿態(tài)傳感器監(jiān)測到水平角度超過閾值后，將信號發(fā)送至控制器，通過控制器控制云臺穩(wěn)定器驅(qū)動(dòng)連接臂進(jìn)而將雷達(dá)的位置調(diào)整至初始位置；

7、所述通信模塊、信號處理模塊和電源模塊均設(shè)置在基座上，所述通信模塊用于將雷達(dá)和微震傳感器收集的震動(dòng)數(shù)據(jù)傳送至信號處理模塊，在信號處理模塊完成震動(dòng)數(shù)據(jù)的處理后再將巖壁震動(dòng)信息打包傳輸?shù)降孛娼邮斩?，?shí)現(xiàn)與地面接收端的實(shí)時(shí)通信；所述信號處理模塊用于將雷達(dá)監(jiān)測得到的循環(huán)測距信息和微震傳感器測量的巖壁內(nèi)部震動(dòng)信息進(jìn)行去噪、平滑和歸一化處理后，采用卡爾曼濾波算法對多傳感器進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，將融合后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以評估墻壁的震動(dòng)情況，并提供預(yù)警信息。

8、進(jìn)一步地，所述地面接收端包括顯示模塊和報(bào)警模塊，所述顯示模塊用于接收并實(shí)時(shí)顯示當(dāng)前時(shí)間的微震數(shù)據(jù)處理結(jié)果，以及顯示報(bào)警模塊所提供的報(bào)警信息；所述報(bào)警模塊用于在當(dāng)前微震數(shù)據(jù)超過風(fēng)險(xiǎn)閾值時(shí)進(jìn)行報(bào)警或水平角度偏差過大時(shí)報(bào)警，報(bào)警信息實(shí)時(shí)顯示在地面終端的顯示模塊上。

9、進(jìn)一步地，還包括電源模塊和數(shù)據(jù)存儲模塊，所述電源模塊用于為控制器、通信模塊、信號處理模塊、雷達(dá)、姿態(tài)傳感器、微震傳感器、顯示模塊和預(yù)警模塊供電；所述數(shù)據(jù)存儲模塊用于將原始數(shù)據(jù)上傳到云端儲存，存儲內(nèi)容包括姿態(tài)傳感器的角度數(shù)據(jù)和監(jiān)測巖壁的周期性震動(dòng)數(shù)據(jù)，所述監(jiān)測巖壁的周期性震動(dòng)數(shù)據(jù)包括振幅、頻率、相位和震動(dòng)波形。

10、一種固定式煤礦井下巖壁震動(dòng)監(jiān)測報(bào)警裝置的報(bào)警方法，包括以下步驟：

11、s100、安裝雷達(dá)和微震傳感器，對待監(jiān)測巖壁進(jìn)行現(xiàn)場監(jiān)測數(shù)據(jù)收集；

12、s200、利用現(xiàn)場監(jiān)測數(shù)據(jù)對特殊地質(zhì)事件的響應(yīng)分析，確立巖壁的微震位移、微震頻度和微震能量的閾值1；

13、s300、利用有限元軟件進(jìn)行巖體超載模擬，計(jì)算測點(diǎn)數(shù)據(jù)的最大容許值，確立閾值2；

14、s400、選取閾值1與閾值2中的較小值作為測點(diǎn)的預(yù)警閾值；

15、s500、對步驟s100獲取的現(xiàn)場監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行小波預(yù)處理后，利用卡爾曼濾波算法得到最優(yōu)狀態(tài)估計(jì)，并分析巖壁微震活動(dòng)的異常變化，再結(jié)合步驟s400中所設(shè)置的預(yù)警閾值，設(shè)定預(yù)警判斷邏輯。

16、進(jìn)一步地，在步驟s500中，具體包括，

17、s510、利用基于交互多模型的卡爾曼濾波算法對小波預(yù)處理之后的現(xiàn)場監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行交互多模型卡爾曼濾波；

18、設(shè)目標(biāo)的基本運(yùn)動(dòng)模型和觀測方程為：

19、xk+1＝ak+1xk+bk+1μk+1+wk+1??????????????????(1)

20、zk+1＝hk+1xk+1+vk+1??????????????????(2)

21、其中，xk為系統(tǒng)k時(shí)刻的狀態(tài)向量，ak+1為系統(tǒng)k+1時(shí)刻的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣，μk+1為k+1時(shí)刻的狀態(tài)控制向量，bk+1為k+1時(shí)刻的控制變量矩陣；wk+1為k+1時(shí)刻的控制系統(tǒng)的噪聲，服從高斯分布：wk～n(0,q)，q為系統(tǒng)噪聲的協(xié)方差矩陣；zk+1為k+1時(shí)刻的測量向量，hk+1為k+1時(shí)刻的狀態(tài)向量到測量向量的轉(zhuǎn)換矩陣；vk+1為k+1時(shí)刻的測量的噪聲，服從高斯分布：wk～n(0,r)，r為測量噪聲的協(xié)方差矩陣；

22、卡爾曼濾波算法包括預(yù)測和更新，其中，

23、預(yù)測過程：

24、

25、更新過程：

26、

27、其中，和分別為k+1時(shí)刻與k時(shí)刻的后驗(yàn)狀態(tài)估計(jì)，為最優(yōu)估計(jì)；表示k時(shí)刻的先驗(yàn)狀態(tài)估計(jì)，及根據(jù)k時(shí)刻的最優(yōu)估計(jì)預(yù)測k+1時(shí)刻的狀態(tài)；pk+1和pk分別為k+1時(shí)刻與k時(shí)刻的后驗(yàn)估計(jì)協(xié)方差；為k+1時(shí)刻的先驗(yàn)估計(jì)協(xié)方差；kk+1為卡爾曼增益；

28、s520、采用多個(gè)卡爾曼濾波器進(jìn)行并行處理，假定震動(dòng)有n個(gè)運(yùn)動(dòng)模型，轉(zhuǎn)移概率矩陣為：

29、

30、其中，pij為目標(biāo)從運(yùn)動(dòng)模型i轉(zhuǎn)移到運(yùn)動(dòng)模型j的轉(zhuǎn)移概率；

31、s530、交互多模型方法包括輸入交互、卡爾曼濾波、模型概率更新和輸出交互，具體包括：

32、s531、交互輸入，在k-1時(shí)刻，模型j的狀態(tài)最優(yōu)估計(jì)值為估計(jì)協(xié)方差矩陣為設(shè)為模型在時(shí)間點(diǎn)k時(shí)，預(yù)測當(dāng)前時(shí)間點(diǎn)來自各個(gè)模型以一定比例混合的狀態(tài)值，為來自各個(gè)模型混合得到的協(xié)方差矩陣；

33、設(shè)和均為k時(shí)刻模型j交互后的初始條件：

34、

35、其中，為模型i到j(luò)的相關(guān)性系數(shù)；

36、

37、其中，為模型i的相關(guān)性系數(shù)；

38、s532、模型j的卡爾曼濾波，設(shè)用于多模型交互跟蹤中對目標(biāo)進(jìn)行濾波和預(yù)測k-1時(shí)刻j模型輸入分別為和多模型卡爾曼濾波過程包括，

39、卡爾曼濾波的一次預(yù)測方程:

40、

41、其中，是j模型基于k-1時(shí)刻狀態(tài)對k時(shí)刻狀態(tài)的預(yù)測值；φj是j模型狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣；

42、預(yù)測協(xié)方差矩陣:

43、

44、其中，是k-1時(shí)刻的狀態(tài)估計(jì)協(xié)方差矩陣；qj是j模型預(yù)測過程中的協(xié)方差矩陣；

45、卡爾曼濾波增益:

46、

47、其中，hj是j模型觀測矩陣，將狀態(tài)空間映射到觀測空間；rj是j模型觀測噪聲的協(xié)方差矩陣；

48、k時(shí)刻對應(yīng)單個(gè)模型濾波器輸出的系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)和協(xié)方差估計(jì)分別為:

49、

50、其中，zk是k時(shí)刻的觀測值；

51、s533、模型概率更新，采用極大似然估計(jì)進(jìn)行模型更新，通過計(jì)算當(dāng)前模型和當(dāng)前目標(biāo)狀態(tài)的相似度來給出當(dāng)前最合適的跟蹤模型所占權(quán)重；

52、在k時(shí)刻模型i的最匹配的極大似然函數(shù)為:

53、

54、其中，n是觀測向量的維度；

55、

56、模型j的更新概率為：

57、

58、其中c為歸一化常數(shù)：

59、

60、s534、輸出交互，總的狀態(tài)估計(jì)方程為：

61、

62、總的更新誤差協(xié)方差矩陣為：

63、

64、進(jìn)一步地，在步驟s500中，所述小波變換預(yù)處理為小波閾值去噪法，包括，

65、小波分析，對步驟s100收集的現(xiàn)場監(jiān)測數(shù)據(jù)，選擇小波基函數(shù)和分解層數(shù)對實(shí)際震動(dòng)信號進(jìn)行小波分解，得到不同尺度的小波系數(shù)，具體包括：

66、當(dāng)分解層數(shù)為n時(shí)，頻段范圍為：

67、fs/2n+1＝fmax/2n??????????????????(24)

68、其中，fs為采樣頻率，fmax為最大信號頻率；

69、所述小波分解為將原始信號分解為不同頻帶的信號，小波函數(shù)公式如下，通過參數(shù)a定位頻率，通過參數(shù)b定位時(shí)間：

70、

71、其中，是小波函數(shù)，為symlets小波；x(τ)是原始信號；

72、小波逆變換為：

73、

74、其中，cψ是小波函數(shù)的常數(shù)；

75、經(jīng)小波變換后，選擇具有自適應(yīng)調(diào)節(jié)性能的閾值處理含噪泄漏聲發(fā)射信號，選用閾值為：

76、

77、其中，σ為噪聲標(biāo)準(zhǔn)差；j為分解層數(shù)；d為信號長度；ln表示以e為底的對數(shù)函數(shù)；

78、所述閾值函數(shù)包括軟閾值和硬閾值：

79、

80、其中，為經(jīng)閾值函數(shù)處理之后的小波系數(shù)，ωj,k為原小波系數(shù)，λ為所選取閾值。

81、進(jìn)一步地，在步驟s100中，在利用雷達(dá)進(jìn)行現(xiàn)場檢測數(shù)據(jù)收集時(shí)，每個(gè)掃頻周期發(fā)射信號和接收信號的數(shù)學(xué)模型為：

82、

83、其中，

84、

85、其中，a(t)和b(t)分別為發(fā)射和接收信號的幅值，f0為發(fā)射信號初始頻率，k為調(diào)制斜率，為初始相位，t為時(shí)間，a0為電磁波傳播速度，b為信號帶寬，t為單個(gè)掃頻周期時(shí)間，r0為雷達(dá)(233)到目標(biāo)之間的初始距離，x(t)為目標(biāo)物體的震動(dòng)位移；

86、雷達(dá)接收到的回波信號通過低噪聲放大器獲得高增益的回波信號，然后與本振信號通過混頻、低通濾波得到基帶信號為：

87、

88、其中，

89、

90、基帶差拍信號簡化為：

91、

92、其中，c(t)為基帶信號的幅值；

93、設(shè)在一個(gè)掃頻周期內(nèi)物體的位移x(t)為常數(shù)，第q個(gè)掃頻周期時(shí)間內(nèi)，基帶差拍信號為：

94、

95、其中，

96、

97、其中，cq為第q個(gè)掃頻周期基帶差拍信號的幅值，fc為中心載波頻率，λ0和λc分別為初始和中心載波頻率對應(yīng)的波長，fb為差拍頻率，和x(qt)分別為第q個(gè)掃頻周期時(shí)間內(nèi)差拍信號的初始相位和目標(biāo)震動(dòng)位移時(shí)間序列；

98、得到相鄰掃頻周期震動(dòng)位移時(shí)域信息的變化量為：

99、

100、其中，δx(t)為震動(dòng)位移的變化量，為相鄰掃頻周期基帶信號相位信息的變化量，θ為目標(biāo)震動(dòng)方向與雷達(dá)波束視線的夾角；

101、由位移變化量反演目標(biāo)震動(dòng)位移時(shí)域信息。

102、進(jìn)一步地，在步驟s100中，進(jìn)行雷達(dá)安裝時(shí)，根據(jù)現(xiàn)場工況，在重點(diǎn)監(jiān)測區(qū)域內(nèi)安裝雷達(dá)信標(biāo)，并進(jìn)行周期性掃描，獲得一組巖壁震動(dòng)位移數(shù)據(jù)；在進(jìn)行微震傳感器安裝時(shí)，將其設(shè)置在軌道巷底板以及運(yùn)輸巷煤層，按布設(shè)要求每隔1m-5m設(shè)置一個(gè)鉆孔，布設(shè)要求為：

103、①在弱沖擊地壓危險(xiǎn)區(qū)，孔間距在4m-5m之間；

104、②在中等沖擊地壓危險(xiǎn)區(qū)，孔間距在2m-4m之間；

105、③在強(qiáng)沖擊地壓危險(xiǎn)區(qū)，孔間距在1m-2m之間；

106、采用三點(diǎn)式測量法，當(dāng)有震動(dòng)事件發(fā)生時(shí)，各測點(diǎn)在接收到p波和s波后，得到傳感器測點(diǎn)到臺站的距離；對于一個(gè)測點(diǎn)，震源位于以測點(diǎn)為球心，震源與測點(diǎn)的距離為半徑的地下半球面上；兩個(gè)半球面的交線為震源軌跡線，在地面的投影為震中軌跡線，再用第三個(gè)測點(diǎn)，得到另一條震中軌跡線，兩者的交點(diǎn)為震中位置。

107、進(jìn)一步地，在步驟s200中，所述特殊地質(zhì)事件包括地面塌陷、地裂縫、地震和巖體崩塌，選取具有數(shù)據(jù)記錄的特殊地質(zhì)事件，通過地震波處理軟件對地震波信號的p波和s波進(jìn)行處理，確定礦震的位置、震級、釋放的能量以及地震矩信息；其中，通過震相的持續(xù)時(shí)間估算釋放的能量，以及利用地震波信號的到時(shí)和振幅信息，通過反演方法獲取目標(biāo)區(qū)域的速度模型和衰減結(jié)構(gòu)，獲取地震波在地殼中的傳播特性和引起的形變位移，進(jìn)而確定閾值1。

108、進(jìn)一步地，在步驟s300中，結(jié)合煤礦井下地質(zhì)工程圖資料對礦井環(huán)境進(jìn)行建模，利用超載法模擬巖壁的極限承重情況，超載工況采用k倍壓力進(jìn)行不斷嘗試，直至模型計(jì)算不收斂，保留此刻巖壁的形變位移數(shù)據(jù)和應(yīng)力測點(diǎn)數(shù)據(jù)作為閾值2的參數(shù)數(shù)值。

109、相較于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明的有益效果是：

110、本發(fā)明一種固定式煤礦井下巖壁震動(dòng)監(jiān)測報(bào)警裝置及方法，微震監(jiān)測系統(tǒng)包括云臺穩(wěn)定器、姿態(tài)傳感器、鏈接構(gòu)件、監(jiān)測系統(tǒng)模組，并以線性調(diào)頻連續(xù)波雷達(dá)和聲發(fā)射壓電式微振傳感器構(gòu)成微震檢測數(shù)據(jù)的采集系統(tǒng)；將這兩種傳感器通過預(yù)測濾波算法進(jìn)行數(shù)據(jù)融合處理，實(shí)現(xiàn)了對巖壁外部形變位移及內(nèi)部細(xì)微振動(dòng)的全面監(jiān)測，從而能夠更加準(zhǔn)確地評估巖壁的震動(dòng)狀態(tài)；這一方法，不僅有效地去除了噪聲干擾下地時(shí)序數(shù)據(jù)問題，還極大提升了巖壁穩(wěn)定性監(jiān)測的整體性能，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)監(jiān)測手段在數(shù)據(jù)覆蓋范圍上的局限性；此外，基于現(xiàn)場實(shí)測數(shù)據(jù)針對特定地質(zhì)事件響應(yīng)分析所得出的閾值，與利用有限元軟件進(jìn)行巖體超載模擬所得到的閾值進(jìn)行對比研究，以此來精細(xì)化調(diào)整最終確定的預(yù)警標(biāo)準(zhǔn)；這種將實(shí)際觀測數(shù)據(jù)和理論模型相結(jié)合的方式，顯著提高了對與潛在巖壁失穩(wěn)和地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生概率預(yù)測的準(zhǔn)確性；

111、本發(fā)明提出的基于毫米波雷達(dá)和壓電式微震傳感器的巖壁震動(dòng)監(jiān)測裝置及監(jiān)測方法解決了當(dāng)前巖壁穩(wěn)定性的監(jiān)測問題，通過微震監(jiān)測系統(tǒng)和地面接收端，結(jié)合多傳感器對巖體的形變位移、微震頻率及能量和震源等信息進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測，克服了單一傳感器只對特定頻率范圍內(nèi)的微震響應(yīng)敏感的問題，以及傳統(tǒng)的監(jiān)測方案易受溫度、濕度、電磁干擾等環(huán)境因素的影響，獲得了高精度的震動(dòng)參數(shù)，借助預(yù)測濾波算法對不同傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理，降低了環(huán)境因素對監(jiān)測結(jié)果的干擾，存儲數(shù)據(jù)采用云存儲和本地存儲的雙保險(xiǎn)策略，實(shí)現(xiàn)高效全面地監(jiān)測和預(yù)警。