应用于智能报警系统的脚步振动信号的研究

应用于智能报警系统的脚步振动信号的研究

　　引言

　　基于脚步振动信号的智能报警系统，在安全领域是一个新的课题。若要实现报警效果的智能化，深入对脚步振动信号的认知是一个必不可少的过程。由于此报警系统含有上位机和下位机两个模块，智能化不可避免的要同时在两个部分都有实现才更加合理，即一个智能化采集报警下位机装置、一个智能化上位机信号分析系统。脚步振动信号的一些时域特征是实现下位机部分智能化的关键，也是本研究的出发点。论文将从振动信号的应用现状来阐述振动的信号的应用前景，并从振动及振动信号的基本理论出发，得出脚步振动信号的那些能够智能化的特征参数。希望研究能为后续工作的展开做好理论支持，并且能够得到后续工作的支持。

　　1 应用现状

　　振动信号的应用在计算机应用领域并不是很广泛，人们更多的关注的是语音等音频信号。但是在其它领域振动信号得到了广泛的应用，比如设备故障监测、工程物探、质量检测、战场监控等。下面将从这几个方面来详细论述：

　　在机器的运行过程中，机器的运转要产生振动，不断的振动就是一系列振动信号，在正常情况下从机器上得到的振动信号是一种复杂的周期性振动，对于每个周期而言，它的振动是随机的，但是对于同一种设备来说，这个随机又是确定，所以说这个振动应该说是一个确定的周期性振动，一旦发生机器的某一部分运转不正常，这个振动信号的每个周期就会出现不同的波动反应[1]。从而与实践联系就能得到设备是否发生故障，是哪部分发生故障。在这方面技术可以说技术已经很成熟。但是对我们所要研究的信号似乎没有什么帮助[1]。

　　在工程物探和质量检测上，这两个分类其实可以说是一个只是同样的仪器用在了不同的作用上而已。在工程物探非性手段中，利用弹性波理论的仪器大量出现，甚至在煤，石油的勘查中用到的仪器，也多是人工产生震源，采集地震波信号，用来分析得出结论[2]。在浅层物探和质量检测中，方法也是大同小异。在我最熟悉的陆地声纳法中，采用的就是对人工锤击振动信号的采集，分析地下或者掌子面前方的地质情况[3]。在质量检测上，就是得出混凝土的厚度、中间是否有空洞、钢筋含量是否足够等结论[4]。从这个方面来说，采集装置应当是我们的参考，便是关于智能化采集还要靠进一步的研究工作。

　　另一个方面的应用，虽说有人的参与但是从现在战争来看似乎更多的是机械的参与。不过在战场侦察中振动信号的侦测还是很有效的，振动信号本身具有灵敏性高、传播距离远等特性[5]。使得振动信号在战场上有了更广阔的舞台。

　　从以上的几个应用可以看出，振动信号作为一种地震波信号，能够通过多种方式应用，脚步振动信号，不仅有着振动信号的优势，还有着人行为的复杂性，这即为信号增加了复杂性，也同时为智能化报警提供了一个契机。

　　2 理论分析

　　振动是物体在其平衡位置附近所作的往复运动。

　　振动波包括体波、面波，体波又分为横波、纵波。振动波是一种能量的传输过程，当振动波通过某一质点时，质点的运动规律就是振动。

　　振动信号是一个数字信号的概念，当物体振动时，它的加速度或者说速度是一个不断变化的过程，正好体现了通过此物体的振动波的波动情况。通过附在物体上的传感器以电压变化的方式把这种振动过程体现出来，得到的一系列数字化的数据，就是我们所要研究的振动信号。

　　振动波在固体里传输，是同时存在两种体波，而且波在固体的传播速度快，由于弹性系数高，衰减小，传播距离更远也更灵敏。当振动波传播到固体与其它介质的分界面时，比如说空气，由于空气的弹性系数比较低，没有了高弹性物质的压制，振动波在交界面上会产生大于在固体中振幅的面波，同时产生剧烈的能量损失。

　　声波也是振动波（弹性波）的一种，由于空气中不存在切应力，在空气中只能传播纵波，从空气中采到的声音信号是振动波在空气中的传输。

　　我们的报警装置设定是在脚步震源附近采集信号，传感器贴于地面，得到的是强烈的面波、浅层的反射波，浅层的直达横波共同叠加的振动波。

　　而我们要研究的就是，此振动波的频率范围、振幅表现。以及多少时间才能采集到一个完整的、保存着明显脚步振动信号特征的振动信号。

　　3 实验分析

　　结合上述问题，翻阅了大量的文献资料。地震波是多种波的叠加，它一般是指在地面以下，高弹性介质中传播的体波，它的频率较低，在10-100Hz 之间[5]。

　　在工程物探中常用锤击法人工获得震源，这个方法与脚步振动信号的方法相近，在陆地声纳的资料中，经锤击能够激发和接收到10-4000Hz 频带的波，不同的应用再进行不同的滤波处理[3]。

　　在得不到准确答案的情况下，设计了一个实验：

　　采用流行的麦克风和专业音频编辑软件Cooledit 进行脚步声波信号的录制，麦克风的频率响应范围是20Hz-20KHz。Cooledit 采样率设为44100、单声道、32 位。把麦克风贴放于地面，在麦克风前做声波测试。

　　我们得到的撞击的声波信号，可以说是振动产生的纵波传递给空气引起空气振动的波形信号，根据波的传播的理解，我们知道波在不同介质中的传播，频率不变。可以说由声波信号算出的频率于振动信号频率相对应，而且还能得到振幅的变化特征，并能得到具有明显振动波形的信号长度。

　　中选中部分为34ms 经过估算能最大表现出振动信号的特征的频率在20-60Hz，更高频的振动不是不存在，而是对波形信号的表现上没有什么太大的帮助如放大的所示。

　　因为实验中麦克风的频率响应范围最低是20Hz 所以我们取地震波频率的下限10Hz。

　　我们要能得到 10-60Hz 的振动信号，就能够重现振动波形。根据奈奎斯特采样定理[6](1927 年，奈奎斯特确定了如果对某一带宽的有限时间连续信号（模拟信号）进行抽样，且在抽样率达到一定数值时，根据这些抽样值可以在接收端准确地恢复原信号。为不使原波形产生“半波损失”，采样率至少应为信号最高频率的两倍，这就是著名的奈奎斯特采样定理。）采样率至少应该为最高频率的2 倍，但是要能够工程应用使波形重现，采样率应该合理的设为4-5 倍，当然采样率越大越能完美的重现。所以我们的采样率最好能设为50-300Hz，即3.3ms 获得一个采样数据。对现在的AD 转换器来说不成问题。

　　当物体敲击地面时，是一个很干脆的过程，所以持续时间很短，但是当人在走路时并不是简单的拿鞋去敲击地面。而是一个过程，先是脚跟着地，再过渡到脚尖。（这就是为什么穿皮鞋时一脚下去会听到两个声音的原因。）当人们的心情不同也就是说着急情况不同时，这个过程是不一样的，心情越急，脚跟到脚尖的过渡越快，甚至一起，当人们跑起来时，脚跟甚至不着地，直接以脚尖着地。

　　为踏步信号，图中所选部分为88ms。经多次实验比较得出，具有脚步信号特征的信号长度在50-100ms 比普通重物撞击地面的时长要长。从频率上看没有什么变化，但是从振幅上看，脚步信号的振幅拥有更多的极值波峰或者波谷，最大振幅比之撞击要小。如上所述，在上述采样率下采集时间最好在100ms，才能够得到完整的脚步振动信号。

　　虚警排除算法

　　1. 对于平衡的环境信号，在系统启动的时候，采集定量的数据，求均值，做为信号的平衡位置，同时也做为信号采集的门限值的基础。

　　2. 对于突然发生的，物体落地或者单一振动信号，能够超越门限值引发信号采集的信号，求取整个信号时长内的均差。超过某个值的信号才有可能是脚步振动信号。

　　3. 对于满足前两步条件的信号，引发一个计数一人计时程序，同时采集端断续工作。在2秒内计数超过5次或者低于2次的信号丢弃，不符合人的行为。满足条件的可以上传到上位机进行进一步的分析，也可同时引发报警。

　　4 结论与展望

　　脚步振动信号作为本研究的主要对象，作为振动波本身来说，它的频率属于低频频带，作为一个报警系统的信号源，我们所要采集的频率范围处在10-60Hz 之间。振幅同时也反映了振动的强度，它的确定要因环境而异不是一个确定的值。特征信号长度为100ms。作为人的行为来说，脚步振动信号又受到人的心情、鞋的材质等诸多因素的影响。其中最重要的就是，人的脚步不自觉的是一个有节奏的状态，人不同在一秒中走上十几步。这也是智能报警系统中虚警排除算法中非常重要的一环。

　　作为脚步振动信号智能报警系统的理论研究工作，我们得到了几个在应用中非常重要的数据，为整个报警系统下位机智能采集和自主虚警处理设计了几种算法。时域内的特征用来完成采集系统的智能化，对于个体的识别，则需要更多的特征值和算法。

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　　[参考文献] (References)

　　[1] 王立荣 设备振动监测分析诊断系统研究[M] Research on Equipment vibration Monitoring AnalysisDiagnosis System[M]北京：华北电力大学，2012

　　[2] 刘振武，撒利明，董世泰，等（et al） 中国石油物探技术现状与发展方向[J] China Petroleum Status andDevelopment of geophysical technology[J] 石油科技论坛，2012 年，第3 期：21～29

　　[3] 钟世航 浅层高分辨率勘查中的陆地声纳法[J] Application of Landsonar Method in ShallowwhighResolution Survey[J]工程地球物理学报，2004，第1 卷，第1 期：31～37

　　[4] 钟庆华工程物探技术在岩土工程中的应用及前景[J] Application and Prospects of Engineeringgeophysical techniques in Geotechnical engineering[J],中国科技信息，2012 年，第18 期：54～57

　　[5] 孔飞 基于多通道传感器的人员脚步信号的探测与跟踪[M] based on the multi-channel sensor pace signaldetection and tracking[M] 南京：南京理工大学，2006

　　[6] 胡x平，王晶杰数字传感器信号采样技术研究[J] Digital sensor signal sampling technique[J] 计算机工程与设计，2012,30(24)，5739-5742

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