振动特征传感器理论研究

摘要

我国处于环太平洋地震构造系和大陆地震构造系的交汇部位，因此我国的地震频繁而强烈。地震除了造成工程破坏等直接损失之外，还会引起如火灾等次生灾害，造成巨大的经济损失。为了减少地震造成的损失，本文研究了振动特征传感器，该传感器可用于重大工程和生命线系统工程，该传感器每隔一段时间计算一次场地振动特征，根据计算的场地振动特征进行地震报警，防止由于仅依靠振动幅值进行地震报警而引起的误判。振动特征传感器计算的振动特征还可以指导地震后救灾活动。 本文工作主要围绕特征传感器进行，重点放在特征传感器各个功能模块的选取上：信号预处理、振动特征的选取。此外，研究了根据场地地震加速度记录识别场地液化的方法。 信号预处理部分：对于压电传感器测量的加速度信号，在分析信号之前，需要对信号进行预处理，信号预处理针对信号中的趋势项进行。分析几种常用的消除趋势项的滤波方法，得出结论：可以采用Butterworth高通滤波器和最小二乘法滤波对信号趋势项进行预处理。 振动特征部分：分析了261条地震竖向记录，采用基于统计方法识别P波初动，并对P波初动后3秒内的振动特征进行分析，提出场地速度、谱成分、过零周期等振动特征区分地震与非地震振动；分析实测的489条非地震振动和1642条地震水平向记录，分析整个振动时程，提出谱成分、过零周期等振动特征区分地震与非地震振动。 场地液化识别：参考现有的根据场地加速度记录分析场地液化的方法，采用小波分解和Hilbett谱分析求解场地的瞬时频率，根据场地瞬时频率识别场地的液化情况。 最后，根据以上的研究，理论上提出了分析全时程振动的特征传感器结构示意图，以及特征传感器各部分的功能。

目录

文摘

英文文摘

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第一章绪论

1.1课题背景

1.2地震报警的现状和进展

1.3本论文研究内容及课题意义

第二章振动特征传感器数据预处理

2.1振动特征传感器数据采集装置

2.2压电传感器误差来源

2.3数据预处理方法

2.3.1几种常用消除趋势项的滤波器

2.3.2Butterworth滤波、小波滤波、最小二乘法数据滤波比较

2.4本章小结

第三章地震震相到时提取

3.1地震震相概述

3.2地震震相拾取方法

3.2.1STA／LTA

3.2.2水平能量于总能量的比

3.2.3基于协方差矩阵的到时拾取方法

3.2.4径向和切向关系

3.2.5自相关系数(AR)

3.2.6基于统计方法的P波拾取方式

3.3地震震相拾取方法

3.4本章小结

第四章场地振动特征

4.1场地振动特征理论

4.1.1振动幅值

4.1.2振动过零周期

4.1.3振动频谱特性

4.2几类振动的振动特征

4.2.1几类非地震振动特征

4.2.2P波初动后前3秒的振动特征

4.2.3全时程地震场地振动特征

4.3本章小结

第五章场地液化分析

5.1影响场地液化的因素

5.1.1砂土、粉土的特性

5.1.2液化前砂土、粉土所处的起始应力条件

5.1.3场地动力作用的特性

5.2采用加速度时程判别场地液化的方法

5.2.1采用场地振动特征识别液化

5.2.2采用场地瞬时频率识别液化

5.3采用场地瞬时频率识别场地液化

5.3.1小波分析理论

5.3.2Hilbert谱分析

5.3.3小波分解和Hilbert谱分析识别瞬时频率

5.3.4小波分解和Hilbert谱分析识别场地液化

5.4本章小结

第六章总结和展望

6.1总结

6.2展望

致谢

参考文献

个人简历 在读期间发表的学术论文与研究成果