微震监测技术—毕业论文06417.doc

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1、1 绪论1.1课题选题背景矿业是我国国民经济的基础产业，提供了 93% 的能源、 80% 的工业原料、 70% 的农业生产资料。随着国民经济的高速发展，对矿产资源需求量的日益增加，复杂难采和深部开采诱发的安全问题日益突出。顶板冒落、岩移岩爆和滑坡等重大工程地质灾害和事故隐患严重，严重制约着矿产资源合理的开发与利用，矿山安全已成为我国安全生产领域急需解决的重点和难点。在采矿及地下岩土工程生产实践中人们发现高应力水平下矿、岩的破坏( 如岩爆、 隐伏断层激活等)过程中，其内部积聚的势能会以地震波的形式释放并传播， 同时对应有微震事件的发生2。微震是矿岩破坏过程的伴生现象，其中包含了大量的有关围岩受力

2、破坏以及地质缺陷活化过程的有用信息，故通过对微震信号的采集、处理、分析和研究，可推断矿岩内部的性态变化，预测岩土结构是否在生破坏，反演其破坏机理3。通过在地下岩土工程中布置传感器阵列，可实现微震数据的自动采集，传输和处理，并利用定位原理确定破坏发生的位置， 且在三维空间上显示来4。因此，微震监测技术具有远距离、动态、三维、实时监测的特点，可以根据震源情况进一步分析推断矿岩的破坏尺度和性质，这为研究覆岩空间破裂形态和地震的预测提供了新的手段7。近年来，由于缺乏对采场覆岩结构运动规律的有效监测，导致我国矿山事故频繁。由高应力问题导致的矿山安全事故单靠传统的岩石力学手段已经远远不能满足现实需要，所以

3、如何以微震监测为基础，结合其它最新科技成果，通过定量监测预测对矿山灾害进行充分的认识和理解，达到防灾减灾目的，是一个重要的研究趋势，同时对促进矿山安全管理的科学化、现代化具有重大的现实意义8。微震监测技术为矿山地压等地质灾害的预报提供了重要的技术手段。由于固体物质在外界条件 (机械载荷、 温度变化等 )作用下，其内部将产生局部应力集中区 ,当这种高能状态向低能状态过渡时，应变能将以弹性波的方式快速释放，即声发射现像。而那些频率在10 Hz到 300 Hz之间的声发射现象 ,被称作微地震简称微震8。1.2 国内外的研究现状及发展趋势微震监测技术就是以声探测学和地震学为基础,通过观测分析生产活动中

4、产生的微小震动事件来监测生产活动的影响效果及地下状态的地球物理技术1。微地震监测技术的一个主要任务是确定震源的位置，也就是微震定位。微震定位技术的实现与进一步发展对我国的安全事业具有非常重要的意义。随着微地震技术的迅速发展 ,越来越多的人在不断地进行创新和改进微震定位的算法及其实现技术。如今微震定位技术已经被广泛应用到各个领域 中,在煤矿生产中 ,它可用于确定煤层开采后顶板的垮落高度、导水断裂带高度和监测冲击地压等矿井灾害3。70年代初，国内开始了以耳机接收或录信号机记录岩石声探测频率的便携式地信号仪的研究及现场应用4。最近十年，由于电子技术及计算机技术的发展，国外研究出了三分量探头及高性能的

5、声探测数据处理系统，国内相关研究院也相继研发了DYF-1，DYF-2型便携式只能地信号分析仪及SDL-1，SDL-12型多通道声探测监测系统。近两年来，数据处理技术的迅速发展，尤其是波形识别理论的形成，标志着声探测技术的水平进入了一个全新的时代，越来越收到人们的重视。国际间有关声探测研究的学术交流活动也愈加频繁。微震监测系统被认为是岩体工程最有效的监测方法之一4。 1.3微震定位系统结构微震定位系统总体上由3部分组成，即地表监测站、数据交换中心、 传感器排列。 如传感器排列依次安装在优化过的位置下，传感器探头与数据交换中心之间用电缆连接。数据交换中心与地表监测站之间以光缆连接。安装调试完成后，

6、探头接收的微震震模拟信号经前置放大后由电缆传输到数据交换中心，模拟信号在交换中心通过AD转换变为数字信号， 数字信号再由光缆传输至地表监测站内的微震数据采集仪中，然后由与微震数据仪相连接的计算机进行实时监测显示，并进行各种结果分析与预测。其系统结构如图1所示：地表监测站数据交换系统传感器1传感器2传感器3传感器4光缆电缆 图1.1 微震定位系统结构图由图1可知声探测传感器是定位系统中数据采集的关键，是影响系统整体性能的重要性因素，它将物理现象转换成的电信号与数据采集系统所需要的电信号之间的关系很大程度上决定了最后结果的误差。声探测传感器采用不合理，或许使得接受到的信号和希望接受到的声探测信号有

7、较大差别，直接影响采集到的数据真实度和数据处理结果。声探测传感器是利用某些物质（如半导体、陶瓷、压电晶体、强磁性体和超导体等）的物理特性随着外界待测量作用而发生变化的原理制成的1。它利用了诸多的效应（包括物理效应、化学效应和生物效应）和物理现象，如利用材料的压阻、湿敏、热敏、光敏、磁敏和气敏等效应，把应变、湿度、温度、位移、磁场、煤气等被测量变换成电量1。声探测传感器的主要类型有：高灵敏度声探测传感器，它是应用最多的一种谐振式声探测传感器；宽频带声探测传感器；差动声探测传感器；此外，还有微型声探测传感器、磁吸附声探测传感器、低频抑制声探测传感器和电容式声探测传感器等。在声探测检测过程中，大多时

8、候使用的是谐振式声探测传感器9。谐振式声探测传感器参数技术的基础归结于两个基本假设：(1) 声探测是阻尼正弦波；(2) 声波是以某一固定的速度传播的。根据这一假设，对声探测信号参数，如上升时间、峰值幅度、持续时间等测量、记录所得到得声探测特征是合理的10。传播特性上，谐振声探测传感器参数技术的假设意味着传播信号除了单纯衰减以外，它的声波形状是不变的11。它是以不变的波形和不变的声速获取被检测的声信号的参数。需要指出的是所谓谐振式窄带声探测传感器并不是只对某频率信号敏感，而是对某频率带信号敏感，其它频率带信号灵敏度较低。声探测传感器的选择应根据被测声探测信号来确定12。首先是了解被测声探测信号的

9、频率范围和幅度范围，包括有可能存在的噪信号信号。然后选择相对感兴趣的声探测信号灵敏、对噪信号信号不灵敏的声探测传感器进行检测13。声探测源定位技术通常利用的是压电效应来进行检测信号。所谓的压电效应是指某些电介质在受到某一方向的外力作用而发生形变（包括弯曲和伸缩形变）时，由于内部电荷的极化现象，会在其表面产生电荷的现象，而利用压电效应的原理制作的传感器就叫做压电传感器14。压电传感器主要应用在加速度、压力和力等的测量中，因此又叫做压力传感器。压电式加速度传感器是一种常用的加速度计。它具有结构简单、体积小、重量轻、使用寿命长等优异的特点。压电式加速度传感器在飞机、汽车、船舶、桥梁和建筑的震动和冲击

10、测量中已经得到了广泛的应用13。压电式传感器也可以用于军事工业，例如用它来测量枪炮子弹在膛中击发的一瞬间的膛压的变化和炮口的冲击波压力。由此可见压力传感器的应用范围非常广泛，它既可以用来测量大的压力，也可以用来测量微小的压力15。图1为一个可以测量震动的光纤微震传感器实物图： 图1.2 光纤微震传感器数据采集就是将模拟信号转换为数字信号、 并进行存储和计算机处理显示的过程，而其对应的系统则为数据采集系统。数据采集技术是信息科学的一个重要分支，它研究信息数据的采集、存储、处理及控制等工作，它与传感器技术、信号处理技术、计算机技术一起构成了现代检测技术的基础18。 由于数据采集技术可以使许多抽象的

11、模拟量数字化，进而给出其量值，或通过信号处理对该模拟量进行分析。与模拟系统相比，数字系统具有精度高、可靠性高等优点，因此，数据采集技术的应用越来越广泛，如温度、压力、位置、流量等模拟量，可以通过不同类型的传感器将其转换为电信号模拟量(如电压、电流或电脉冲等) ，再通过适当的信号调理将信号送给模拟数字转换器(ADC) ，使其转换为可以进一步处理的数字信号送给计算机终端系统中进行处理、分析、存储和显示的过程16。，反之，数字信号处理器或微处理机可通过数字模拟转换器(DAM)将其产生的数字信号转换为模拟信号，再通过信号调理进行输出18。随着科学技术的发展和数据采集技术的广泛应用，对数据采集系统的许多

12、技术指标，如采样率、分辨率、存储深度、数字信号处理速度、抗干扰能力等方面提出了越来越高的要求。提高数据采集系统的采样率可更深入、更细微、更精确地了解物理量变化特性。为了使得采集到的数据更为准确直观，一般要先对传感器获得的模拟信号进行调制，把模拟输入信号放大到与A/D转换器满量程电压对应的电平值，然后再将模拟信号输送给数据采集系统。数据采集仪的系统基本结构如图3所示:信号变换传感器被测量的物理现象模拟信号记录模拟信号处理数字信号处理A/D转换A/D转换数字信号记录 图1.3 数据采集系统基本结构图因为数据采集技术具有的广泛应用性，现在它已经应用在雷达、导弹、通信、声纳、遥感、地质勘探、振动工程、

13、无损检测、智能仪器、 语音处理、 激光多普勒测速、光时间域反射测量、物质光谱学与光谱测量、生物医学工程等多个领域，进而不断推动着这些领域的发展。图1.4为一个TDE系列地震数据采集仪的实物图。图1.4 TDE系列地震数据采集仪随着微电子技术的飞速发展，数据采集技术也得到了长足的发展。数据采集技术正向着高速准确，实时，便于携带，可视化程度更高，功能更加复杂等方面发展。数字存储示波器是典型的数据采集系统。随着其采样率的不断提高，它已成为高速或超高速数据采集系统。 制造高速或超高速采样率的数字存储示波器的公司主要有Agulent ,Tektronix,Nicolet和Lecroy等。除了属于通用仪器

14、的超高速数据采集系统以外，对于其它超高速数据采集系统而言，基于标准总线、具有海量数据存储深度、高速DSP能力和超高A/D所组成的超高速数据采集系统为当今发展趋势.在设计和选用系统时， 就要有这四方面的考虑， 即不但要考虑超高速数据采集部分，还要考虑其标准总线接口、数据存储深度和DSP处理器的性能， 因为系统的整体性能已不单是超高速数据采集部分的性能，标准总线接口、数据存储深度和DSP也已成为评价系统整体性能的重要指标。 1.4声信号定位的基本原理基于声信号的微震定位技术的就是事先在地表或者地下布置声探测传感器，一旦在传感器的有效监控范围内出现声信号微震事件，则根据事先记录的传感器的具体位置参数

15、，以及时候微震检波器记录的由声源探测出的P（纵波）波到达的时间差或者P波和S（横波）波到达的时间差，利用标准距离公式来推导计算出声源的具体位置，而这种定位方法就叫做声信号微震时差定位技术4。时差定位又叫做双曲线定位，它通过处理三个或者更多的传感器采集到的信号到达时间差的测量数据对震动源进行坐标定位。在二维平面中，辐射源信号到达两个传感器的时间差规定了一对以两个传感器为交点的双曲线，利用三个传感器可形成两条单边双曲线来产生交点，以确定震动源位置。而若要确定三维空间的任意震动源，震动源信号到达两侧两站的时间差确定了一对以两站为焦点的双曲面，则至少需要四个传感器形成三个单边双曲面来产生交点，以确定震

16、动源位置5。 虽然时差定位系统具有精度高、定位块和抗干扰能力强等优点，但是因为时差定位在计算过程中的数据主要是靠传感器和数据采集仪来取得，因此在定位过程中也会出现多值现象，即定位模糊。这主要是因为在进行数据采集的时候有噪声和有采集系统的数据采集误差，所以在某些点上甚至会出现无解或定位模糊现象6。1.5 论文的主要工作本论文的主要目的是对声信号的微震定位技术研究，主要研究内容有了解微震定位技术的发展现状和趋势，了解微震定位技术的的定位方法系统结构，其主要问题是时差定位的原理与解算方法及其产生的误差的原因。本文各章节内容组织如下：第一章为绪论，简述本课题研究的背景意义和实用价值，以及所用的基本原理

17、介绍。第二章为时差定位法的原理与解算过程。第三章为具体的实验设计与数据演算。第四章为实验误差分析。2时差定位法的推导，解算过程与误差分析2.1 时差定位法的推导过程从理论上分析，传感器不少于3个就可以对声信号源进行目标定位，我们主要讨论的是将问题简化为二维平面内对微震声信号进行源定位的求解。首先，用2个传感器进行声信号源定位图2.1两个传感器确定声源位置曲线如图2.1，在一个平面上分布有两个传感器A和B坐标分别为和，当平面上某处发出声波时，两个传感器将先后接收到信号。实验时并不能真正测到事件到达的绝对时间，而只能测出它们的时间差，设声信号传播速度为v，可以得到： （式2.1） 等式两端同时乘以

18、得： （式2.2） 联立（式2.1）和（式2.2）得： （式2.3）令： （式2.4）则有 （式2.5）由此可知声源发生的位置应当在到A，B两点的距离差为的曲线上。很明显，该曲线是一条双曲线。根据两节点之间的和声信号在空气中传播的速度，可以计算出声信号源位置相对于两节点的距离差。一个对应一条双曲线，两条曲线相交处即是目标所在的位置。因此从理论上讲，一旦获得两个以上的加上传感器之间的己知距离差和方位数据，就可以计算出声信号发生源的位置。于是可将此结论推广到3个传感器对声源定位的情况。图2.2 3个声源曲线确定声源位置 如图2.2所示，在平面上分布有3个传感器A，B和C坐标分别为当平面上某处发出声

19、信号时，3个传感器将先后接收到信号。设信号到达A和B的时间差为，到达A和C的时间差为，到达B和C的时间差为，则声源发生的位置应当在到A和B两点的距离差为的曲线和到A和C两点的距离差为的曲线上，确定两条曲线的交点就可以确定声源所在的位置。很明显，3个时间差可得出3条双曲线。由于实验中存在误差，因而3条曲线不会交于一点，而是两两相交形成三角形。求解3个交点的坐标的推导过程如下。设A，B，C，S。3条曲线的方程分别如下： （式2.6） （式2.7） （式2.8）由（式2.6）可以得到： （式2.9）由（式2.9）可以得到： （式2.10）由（式2.8）和（式2.9）可以得到： （式2.11）令： （

20、式2.12） （式2.11）化简为，将代入（式2.9）中得到： （式2.13）令： （式2.14）将（式2.13）化简为 （式2.15） 方程有解的条件： （式2.16） 由于在求解过程中扩大了根的取值范围，因而舍去负根得： （式2.17）同理可得另外两个交点的坐标，设为和。由于传感器在测量过程中受环境以及自身等多方面因素的影响，因而测量的结果为3个点的坐标为了确定较为精确的声源位置，可以考虑找出3个坐标点形成的三角形的重心，该重心即为发声源的位置。如图2.3所示。 图2.3 声源位于三点形成的三角形的重心2.2 时差定位法的解算过程设震源源点E的坐标为，各个传感器的坐标为，则可以得到如下方程

21、组： （式2.18）其中各个传感器的位置为，这些位置均为实验中测量得到，表示主传感器，表示辅传感器，表示震动源位置到第个传感器与震动源位置到主传感器之间的距离之差，为声震动在空气中的传播速340米/秒，为课题中的主要的计算依据，该数据由多通道数据采集仪采集得到。对（式2.18）式整理化简可得到 （式2.19） 设 （式2.20）则有 （式2.21）由（式2.21）表示的两个方程构成一个非线性的方程组。将看为已知可得到一个矩阵表达式 式(2.22)式中当三个传感器不在一条直线上的时候，可以知道可逆，于是得到 式(2.23)令因此由（2.23）式可得 （式2.24）其中将（式2.24）代入的表达式

22、，得到 （式2.25）式中将（式2.25）看为一元二次方程，而在确定了信号到达时间以后，由于（式2.24）中只有一个二次的未知量，由一元二次方程求根公式解出，为： （式2.26）其中 然后代（式2.24）得到震动源位置。（式2.26）中，当时，方程组将有双解，由于必须是正数，所以当两根一正一负时，可以舍去负根，正根为非模糊的定位解，而若两根同号则出现模糊解。若，则方程组无实数解。这是因为存在噪声干扰和测量误差使得原本可以相交的两条双曲线发生了平移且平移大至它们没有交点。2.3 定位误差分析 由2.2中（式2.18）可知，系统的定位精度与到达时间和传感器位置的测量误差有关。到达时间的测量误差与传

23、感器环境噪声和内部的电子特性以及时间测量的量化噪声有关，是随机误差；传感器位置误差与传感器本身的定位精度有关，是固定误差，可以通过多次测量加以校正。在平面三传感器情况下，为分析问题的方便，并不失去一般性，假设声源位于原点处，其他三个传感器配置如图（2.4）所示： 图2.4 传感器平面位置示意图则有解得： （式2.27） 设时间测量，传感器位置测量之间相互独立，误差均值为零，且，则对（式2.27）两边求方差，定位误差方差为， （式2.28）所以，圆概率误差为： （式2.29）其中： （式2.30） 由（式2.29）可知，定位的误差的大小与两个因素有关，一个是几何因子K，它反应了声源和传感器的相对

24、几何位置对定位误差大小的影响：另一个是测量因子L，它反应了系统测量的测量精度对定位误差的影响，包括到达时间差的测量传感器和自身的位置，而且实际上测时误差与传感器位置对系统定位误差的大小的影响是等同的，在提高测时精度的同时，不应当忽视传感器位置误差的影响。下面讨论一下声源和传感器的相对几何位置关系对定位误差的影响，可知：（1）如果，当，即其中两个传感器关于声源和另一个传感器的联系对称时，定位误差最小：当或者时，K为无穷大，即声源位于两个传感器的基线上时定位误差无穷大。由于的对称性为了使传感器一侧的平均定位误差最小，3个传感器最好能成等腰三角形分布，这样目标位于底边中垂线上时，定位误差最小。（2）

25、如果传感器成等腰三角形分布，目标位于底边的中垂线上，即。当，式子（2.29）取得最小值，即传感器成等边三角形分布，声源位于三角形的几何中心时，定位误差最小。（3）为了讨论不同距离情况下对声源的定位误差，定义相对定位误差为： 式(2.31) 其中为声源与传感器中心位置的距离。 当传感器成等腰三角形分布，声源位于中垂线上时，假设声源对底边距离为D，底边变长为B，且，定位相对误差为： （式2.32）由（式2.32）等腰三角形分布传感器的情况下，且声源距传感器较远的时候，距离越远，误差越大：基线越短。误差越大。在相同距离的情况下，声源位于底边中垂线上时，相对定位误差最小。2.4 定位模糊消除在定位解算

26、过程中，由于双曲线交叉有时会出现定位模糊，寻求定位模糊的消除方法是时差定位处理中需要解决的问题。(1) 利用声源方位信息借助某传感器测得的方位角值来去除定位模糊，将，分别代入（2.18）得到两个位置点，并计算这两个位置点对于该传感器的两个方位角，将这两个方位角与测量得到的方位角作比较，若，则取，否则取。从而消除了声源定位模糊，得出正确的声源位置估计值。(2) 增加传感器数量可增加一个传感器，将其与传感器0及其他3个传感器中的任意两个传感器组合，构成一个新的探测系统，利用时差定位法获得一个新的数据子集，它最多也可得到两组解，再将这两组解与其他组合的探测系统获得的数据子集进行最小距离配对，取最小距

27、离对应的位置为所求的无模糊定位解。3 定位系统设计与数据计算实验流程如下图（3.1）：信号变换S数据采集数据据处理误差分析1号传感器2号传感器3号传感器4号传感器5号传感器图3.1 实验流程图3.1 定位系统仪器的选择实验中所要采集的数据是声信号到达传感器的时间之差。而声信号传播的途径为由声波来完成。声波在空气中传播会造成空气的微小震动，而这个震动是极小的。因此，在选用传感器的时候在符合传感器基本要求的前提下，应采用灵敏度高的传感器，以提高信噪比，确保震动测量精度。由于加速度计震动幅值与频率的平方成正比，因此对于很低频率的震动，即使其位移震幅很大，加速度幅值仍可能很小；反之，对于高频震动，虽然

28、震动位移幅值很小，但加速度幅值仍可能很大。所以，在震动监测中，为提高信噪比，对于低频震动常用位移或速度传感器，对于高频震动常用加速度传感器。压电加速度传感器是一种高阻抗元件，其产生的电荷不能直接测量，而需要经过阻抗变换器或者电荷放大器的测量电路后才能测量使用。由于阻抗变换器的输出受电缆电容的影响，一半很少直接采用。采用电荷放大器的测量系统复杂，费用高，因此也舍去应用。现在一般采用ICP（Integrated Circuits Piezoelectric）技术生产的加速度传感器，实际上就是内置集成电路的压电传感器。该类传感器实际上是将阻抗变换电路直接封装到传感器中，避免了与外接电缆电容的影响，后

29、续电路通过交流耦合直接获得测量信号。因为传感器采集到的电信号不一定适用于后期用于数据采集的仪器，因此在传感器采集到信号以后要对信号进行一定的调制来使得信号可以方便，直观，准确地进入数据采集仪中并使得可以看到准确的数据。为了符合课题实验的要求，本次课题中选取的是ADXL335加速度传感器。ADXL335是AD公司（亚德诺半导体公司）用ADXL芯片制作的一款小尺寸、薄型、低功耗、完整的三轴加速度传感器，它可提供经过信号调理的电压输出，能以最小3 g的满量程范围测量加速度。它可以测量倾斜检测应用中的静态重力加速度，以及运动、冲击或振动导致的动态加速度。可以根据应用选择合适的带宽，它的X轴和Y轴的带宽

30、范围为0.5 Hz至1600 Hz，Z轴的带宽范围为0.5 Hz至550 Hz，而且它的功耗只有350 A（典型值），它是单电源供电仅仅需要1.8 V to 3.6 V 的电压即可正常使用，抗冲击能力也很强，大概在10,000 g左右。其功能框图如图3.2： 图3.2 ADXL335功能性框图 本次课题实验中要采集的数据为每个传感器的相对位置，以及传感器捕获第一次震动信号的前后时间的差值，所求的就是声震动信号发生位置与主传感器的距离与角度,也就是声信号发生的初始位置。在声震信号发生时，要求数据采集系统必须立刻捕获声信号的第一个传感器的准确首次捕获时间，以及其他传感器得到该信号的时间与该基准时间

31、的相对差值。因为数据是从多个传感器上同时采集，所以要求系统能够实时监测所有的传感器的信号；声信号在空气中传播的速度很快为340米/秒，而声波的大概在一毫秒内就已经传过了实验要求的3米路程，而获得的时间数据的准确性是课题成败的关键，所以为保证数据的准确性必须要求数据采集仪必须内置精确到微秒级的高精度时钟并自动记录事件发生时刻，量程范围最好多档可调，方便记录数据。 本次课题实验选择的是TC-5850便携数据采集仪。TC-5850便携数据采集仪是由中科测控独立研发的海量采集仪。仪器前端配不同功能传感器，就能对爆破地震、天然地震、机械及运输振动、动态压力、温湿度、应力、冲击、位移等动态过程的作长时间监

32、测、记录、控制与分析。最后以用户可读、可判据的数字量输出。其实物图如图3.3： 图3.3 TC-5850数据采集仪该数据采集仪可以进行地震波记录与分析，空气噪声与水下噪声测量，机械振动记录与分析，水下爆破检测冲击波压力测量，速度测量炸药燃烧爆炸速度测试，岩体的应变与岩体声波探测材料的冲击、断裂、形变等物理过程应力的测量等等。它具有的优势如下：（1）操作便捷：液晶屏+数字功能键盘优势：仪器独立设置各主要参数，方面快捷，显示直观（2）海量存储：内置SD卡存储数据，可扩展至2G容量优势：可执行长时间采集任务，记录更多信号数据（3）多档量程：0.5V，1V，2V，5V，10V多档可调优势：满足更多实际

33、采集需要，适应更多不同大小信号测量 (4）通道独享：屏蔽空闲通道，可用通道独享存储空间 优势：存储空间得到合理分配，通道采集效率明显提高。（5）级联控制：级联多台仪器，可实现时间同步，参数复制和采集同步优势：实现网络式操作，大大提高了仪器工作效率，同步采集更多测试点，满足更大规模的检测任务（6）触发方式：内触发，外触发，手动触发三种方式可选优势：灵活适应各种现场测试需要，保证信号有效采集（7）记录方式：单段记录，自动重复，连续记录三种记录方式优势：灵活适应各种现场测试需要，保证信号有效采集（8）供电方式：内置大容量锂电池优势：连续工作可达60小时。（9）采样长度：缓存空间为1M，最低可设置为1

34、ms优势：快速有效捕捉各种瞬态信号（10）工作温度：-1060优势：适合在野外各种恶劣环境使用，不影响仪器性能TC-5850便携式数据采集仪的主要技术指标如下： 通道模式：8通道并行采集，可级联多台仪器同步采集 记录方式：SD卡记录，最大2GB容量数据，以专用文件格式实时存盘与分析 采样方式：间隔2s1s，可程控设置 采样速率：最大200KHz通道，最小100Hz/通道，多档可调 A/D精度：12bit分辨率，量化精度1/4096 直流精度：误差小于0.1% 量 程：0.5V，1V，2V，5V，10V多档可调 触发方式：内触发可在当前量程范围内1%99%任意整数设置，外触发用一个脉冲信号触发

35、记录方式：单段记录：仅做一次记录，采集完毕，仪器进入待机状自动重复：达到触发电平后，仪器进行数据采集，一段数据采集结束后，自动进入下次采集等待，采集可达上万段数据直至SD卡存满为止；连续记录：进入采集状态后便一直存储信号数据直至SD卡存满为止 读数精度：可达2，仪器内置时钟并自动记录事件发生时刻选好了合适的实验仪器以后，在对于声信号到达时间进行精确测量时，需要选取一个统一的信号到达时间特征点，来确定每个传感器的时间信号。在声信号还没有发生时，传感器处于静止状态，没有任何电信号产生。而声信号一旦产生，由于声波在空气中传播时产生的震动，被传感器捕获以后，就使得传感器产生了电信号，该电信号经过调制后

36、输出并被多通道数据采集仪依次记录传感器产生电信号的时间和传感器自身的编号。而记录传感器产生电信号的时间必须以某一特征点为基准点，才可以记录。本次课题选择的特征点是零点，也就是选择信号电压只要大于零的时刻即为信号到达时间值，也就是传感器输出的大于零的电信号所产生的时间。由数据采集仪所记录的各个传感器产生信号的时间便可计算出各个传感器收到声信号的时间之差。得到时间差以后，便可进入实际的数据演算阶段。3.2 定位系统传感器放置位置示意图 实验时首先要确定的是传感器的摆放位置，其理论摆放位置如图（3.4）：图3.4 传感器放置位置示意图如上图3.4所示，使得0号传感器分别和1,2号传感器与3,4号传感

37、器组成2套定位系统，分别对声源位置进行验证性实验。3.3 实验数据获得与求解过程实验获得的各个传感器与声源位置坐标信息（以0号传感器为坐标原点）如下：表3.1表3.1 传感器与声源坐标0号传感器1号传感器2号传感器3号传感器4号传感器声源位置（0,0）（0，3）（-3,0）（3，0）（2，-2）（-2.5,2.8）以第一个接收到声信号的传感器的时间为零点则多通道数据采集仪采集到的时间数据和对应的传感器编号如下表（3.2）：表3.2 系统采集到的时间数据（ms）（ms）（ms）（ms）（ms）00.963.61待添加的隐藏文字内容210.7111.94以0,1,2编号的传感器组成一套声信号微震定

38、位系统则解算过程如下：由获得的时间数据计算时差与距离差数据如下表（3.3）所示： 表（3.3）时差与距离差数据基准传感器编号时间差计算值（ms）距离差计算值（m）C=0.34m/ms 0-3.61-2.65-1.28-0.9010.963.610.331.282-0.96-2.65-0.33-0.90由传感器0,1,2组成的定位系统，其中基准传感器为0号传感器所得的声信号源位置坐标计算过程如下：由（式2.22）可得 由（式2.20）可得 由（式2.24）可以得出：由（式2.25）可以得出：当，方程有解，定位可实现；当，方程有唯一解，即只有一个交点，不存在定位模糊；当，方程有两个解，即有两个交点

39、，则存在定位模糊；当，方程无解，即没有交点，定位不可实现。当方程有两个解时，存在定位模糊问题，定位模糊分以下两种情况：(1)若，则取正值作为定位解(2)若，则两个值均为正，需借助其他信息消除定位模糊点。解出的结果如下当时候当时候之所以会出现两个结果是因为出现了定位模糊现象，取其平均数如下：以1号传感器为基准传感器组成定位系统的计算过程与（1）类似，其计算结果如下： 以2号传感器为基准传感器组成的定位系统计算过程同理,结果如下： 则处于，组成的三角形的重心位置，三角形的重心位置公式经计算则S为与测量的声信号源位置（-2.5,2.8）比较，基本上相一致。（二）再计算由传感器0,3,4组成的定位系统

40、所得的声信号原位置计算过程如下：由获得的时间数据计算时差与距离差数据如下表（3.4）所示：表3.4 获得时差数据与计算距离差数据表基准传感器 编号时间差计算值（ms）距离差计算值（m）C=0.34m/ms 07.18.332.412.833-7.11.23-2.410.424-8.33-1.23-2.83-0.42由（式2.22）可得 由（式2.20）可得 由（式2.24）可以得出：由（式2.25）可以得出：当，方程有解，定位可实现；当，方程有唯一解，即只有一个交点，不存在定位模糊；当，方程有两个解，即有两个交点，则存在定位模糊；当，方程无解，即没有交点，定位不可实现。 因为，所以方程无解，即

41、由声信号产生源位置与3,4号传感器的距离差所确定的2条双曲线并未相交产生交点，所以定位无法实现。由图（3.2）示可知要想在二维平面上获得定位数据，声信号发生源不能处于与传感器系统中3个传感器组成的三角形的任意一条边上，只有如此才能获得定位数据，否则因为不满足双曲线定位法的条件，无法通过计算获得定位数据，而在实际的应用中，只需添加一个传感器即可避免此种情况的产生。使得4个传感器成对称排列，则无论声信号发生源处与任何位置，则总有3个传感器组成的三角形排列使得声信号源不在他们所组成的三角形的任意一条边上，从而使得定位得以实现。3.4 实验误差结果分析由2.3中，（式2.33）的误差公式有：误差大小在

42、可以允许的范围之内，所以本次课题实现了课题的目标，计算出了可以使用的声信号微震位置信息。实验采用的算法计算出的声信号的坐标位置，通过获得的数据解算出来的声信号源位置坐标并不十分准确，还出现了结果（2）里面无法计算数据的情况。之所以出现这种大的差异性的原因是多方面造成的。首先，因为测量各个传感器的坐标所使用的测量工具仅仅是米尺，而实验时在3米范围内测量声信号的发生源位置。声音在空气中的传播速度为340米每秒，在不到一毫秒的时间内声信号就已经传播到传感器，并被传感器捕获。传感器的位置误差在这种环境下被放大了，使得其对结果的影响力大为增大。数据采集仪获得的时间数据需要人为估读，使得时间数据存在误差。

43、而在处理数据的时候，因为数据不能整除，所以出现过多次数据四舍五入的情况，这些也使得最后的计算数据准确性大为降低。这些数据上的误差最终导致声信号的源位置坐标失真。而在实验（2）中，声信号源与传感器位置的错误放置以及距离4号传感器位置距离有点远也使得计算无法准确。而要避免这种误差与避免出现无解现象，除了使用更高精度的传感器和具有更精确的电子时钟的数据采集仪以外，还可以使用更多的传感器，来获得更多的位置信息求其平均数提高最终结果准确性。3.5结束语声信号的微震定位技术研究是涉及到高等数学，随机信号，概率，（微）地震学，和雷达对抗技术的一门综合性非常高的学科。论文首先对微震定位技术进行了算法的提出与推

44、导，后面对算法的误差进行了分析。本设计主要完成了以下工作：(1) 对时差定位系统进行理论的研究，阅读了大量的文献，为具体算法设计与推演过程奠定了理论基础。(2) 通过比较，分析出传感器位置对定位精度的影响并得到了将声源位置位于以传感器为定点等腰三角形的底边中垂线上时误差最小。(3) 做出一个实际的二维声信号微震定位系统，并解算出结果。在此次设计中我雷达对抗，时差定位方法的，传感器和数据采集仪的结构进行了大量的复习与文献查找，丰富了我的学识；在对时差定位方法的学习和推导，锻炼了我的独立思考能力；在面对困难使我养成了独立查阅资料解决问题的能力，此次设计使我得到了丰富的人生经验，在面对难题时，要以刻苦、认真、严谨的学习态度来学习它，并最终解决它。参考