宋宗华，武博文，何明虎，朱洪睿，薛力戈，张乐天

（1. 徐工集团工程机械股份有限公司道路机械分公司，江苏 徐州 221000；2. 徐州徐工筑路机械有限公司，江苏 徐州 221000）

传统的检查压实度的方法，诸如环刀法、灌沙法、水泡法等，都是在压实结束后再对土壤进行抽样检查，这些方法都要依赖细心熟悉的手工操作，费工费时，且只能提供在数量有限的测试点上获得的结果，因此往往带有较大的随机性。同时，传统的方法也不能在压实进行的过程中获得压实度的信息，因而在压实不足时只能返工再压，而在过度压实时则浪费能量。

长期以来人们一直希望能有一种随车检测压实度的装置，并且可以实时显示连续的压实度结果，给操作人员以及施工工艺以指导。

70年代以来已先后有几种随车检测装置问世，例如在世界专利W082/01905，瑞典专利SE424455（瑞典Dynapac公司），该压实度的指标是无量纲的谐波比，即压实计值CMV，这种算法后来实践证明不具有普遍应用价值。

80年代BOMAG、AMMANN开始制造连续控制压实产品。其原理都是压实计原理，采用谐波比类指标，如德国的10CMV。20世纪90年代后期，BOMAG引进了土壤刚度测量的振动模量Evib。1999年，AMMANN也引进了土壤刚度参数ks（也称为KB）。Evib及ks的引进，标志着向更机械化与性能相关的土壤属性（例如：土壤刚度/模量）测量的重大演变。至今各大主机厂商都设计出了自己随车压实度监测装置与算法，但是关于压实度监测的算法都存在不足，并不具备普遍性。

徐工集团工程机械股份有限公司道路机械分公司结合压实度大数据、车辆振动参数、土壤属性设计并开发了一种基于大数据和相关度的压实度随车检测算法与系统。

1 系统设计方案

在项目立项初期，我们大量调研智能压实（IC）行业发展状态。了解了当前存在的技术瓶颈，在土壤力学、压实施工工艺、信号系统3大领域进行探索。发现目前频域信息的相关度函数大量应用在质量检测、参数评价。对频域信息相关度的研究和分析成为当下科学应用的热点之一。经过一定的理论研究，结合智能压实各种理论的既得理论结果，制定出一套基于相关度和大数据的路面压实度检测方案，并将该方案转化为实际产品应用。

1.1 系统框架

系统分为5大模块，振动信号传感器、信号变送器、压实度计算模块、人机界面、离线存储。

振动信号采集传感器是用于将振动轮的振动信号转化为电信号的装置，是整个系统最前端的输入设备，如图1所示。

图1 压实度随车检测系统框图

信号变送器是将原始振动的电荷信号数字化并进行傅里叶变换成频域信息，通过CAN总线将频域信息数据传递给压实度计算模块。压实度计算模块是相关度计算的核心模块，预存了基准数据，基准数据是当前土壤完全压实状态的数据。通过预存的基准数据与实时数据做相关度函数，输出相关度。与基准数据的相关度线性反映了当前土壤的压实度信息。人机界面输出当前土壤压实度的数据，用于展示并指导当前压路机操作。离线存储用于存储压实振动的原始数据，同时存储经过处理计算后的相关度值，一方面用于积累数据，作为优化核心算法的基础。同时采集的数据可以作为大数据分析的数据库。

1.2 核心算法软件设计

软件主要包含两大部分，一个是将传感器获取的时域信号处理成相对应的频域信号；另一个是将处理后的频域信号与数据库中的基准数据做相关度计算，并得出最终的压实度。

采用的核心算法1是快速傅氏变换（FFT），是离散傅氏变换的快速算法，它是根据离散傅氏变换的奇、偶、虚、实等特性，对离散傅立叶变换的算法进行改进获得的。

核心算法2为相关度函数系数公式

m为1-300的编组序列下标，Rxx（0）为当前收到数据的自相关度函数数值，Ryy（0）为经验数据的自相关度函数数值，Rxy（m）为当前数据与经验数据的互相关度函数，ρxy（m）为相关函数系数函数。

最终对ρxy进行循环比较，找出该函数的最大值，则此值为当前数据的压实度数值。

2 试验准备及测试方法

2.1 土壤试验条件准备

试验用土的含水率应为最佳含水率，允许偏差±3%。土壤铺层厚度和取样深度应符合表1要求。试验前须进行土槽土壤的翻松、平整、养护以及土壤含水率的调节。

表1 试验用土的翻松厚度和取样深度

2.1.1 土壤的翻松、平整与养护

（1）利用翻松工具对压实后的土壤按照要求的深度进行翻松，试验段内土壤应翻松均匀。

（2）利用平整工具对翻松后的土壤进行刮平，试验段内不应有坑洼和凸起土堆。

（3）翻松与平整后的土壤应用防雨布进行覆盖，以保持水分。

2.1.2 土壤含水率的调节

（1）土壤翻松前，先用洒水管进行均匀洒水，洒完水后盖上防雨布，闷1天，再进行翻松；

（2）完成土壤的翻松与平整后，进行含水率测试，看含水率是否满足要求；

（3）若含水率低于要求值，则洒水后盖防雨布，闷2天，复测含水率；

（4）若含水率高于要求值，则白天开窗晾晒，晚上盖上防雨布，次日早上复测含水率；

（5）含水率达到要求值，开始试验，若1天不能完成试验，晚上须用防雨布将试验段土壤盖上。

2.2 振动加速度传感器的安装

振动加速度传感器应安装在压路机钢轮振动轴轴承正上方，安装需牢固。具体安装位置如图2所示。

图2 振动传感器安装位置

2.3 碾压与数据采集

具体的碾压与数据采集步骤为：

（1）样机处于工作质量状态、起振，压路机以最低挡速度行驶。

（2）先静碾2遍，然后振动碾压6个来回共计12遍。

（3）在每遍碾压过程中采集土压力数据与振动数据；

（4）每完成1个来回碾压后，进行密实度测试。结合密实度的计算方法计算实际的压实度。

2.4 压实度的测试与计算

用环刀法进行。仪器设备：环刀内径70mm，高52mm，壁厚2mm；天平感量0.01g；环盖、击锤、修土刀、铁锹等。

试验步骤：

（1）将取样面上的松散土壤清除干净，把已知质量的环刀平放在该面上，然后将环盖放在环刀上，用击锤将环刀垂直打入土中，至土样伸出环刀为止。

（2）拿掉击锤和环盖，将环刀和土样一起挖出，削去两端余土，使土样与环刀口面齐平。

（3）擦净环刀外壁，称环刀与土样质量，精确至0.1g，然后从土样中心处取2个30g左右的土样，按照4.5.1的方法测定其土的含水率。

（4）湿密度及干密度按式（4）、（5）计算

式中 ρ——湿密度，g/cm3；

ρd——干密度，g/cm3；

m0——环刀与土合质量，g；

mh——环刀质量，g；

V——环刀体积，cm3。计算值精确到0.01。

（5）试验结果记入附表中。

（6）压路机压实后，土壤的压实度按照式（6）计算，结果记入附表中。

式中 δ——压实度；

ρd——干密度，g/cm3；

ρdmax——最大干密度，g/cm3。

3 试验数据分析及结论

3.1 试验数据介绍

经过2个月测试与试验，我们将研究院的土槽平均分成4块试验路段，共获得有效原始频谱数据1560个，每1个频谱数据中包含有该土槽试验条件下的0~300Hz的幅频特性。并获得原始振动传感器离线采集数据20组，这20组数据中包含了最原始的车辆振动加速度信号时域信息，为以后大数据分析建库打下了坚实基础。此外，完成对试验土壤实际密实度数据的采集，获得147组环刀测试数据，并根据相应的密实度方法计算出相应的压实度参数。

3.2 试验数据分析

通过大量的试验数据分析与整理，获得以下结论：

（1）密实度随着压实遍数的增加而逐渐上升，并在偶数遍对路面进行环刀测量压实度的方法，测试数据如图3所示，压实度呈明显上升趋势。

图3 小振压实实测压实度数据

（2）奇、偶遍数需要分开比较，因为前轮旋转的方向不同会使得振动方向的力矩有所偏差，造成振动能量不一致，结果如图4所示。

图4 相关度函数系数随遍数变化图形

（3）自主研发的基于相关度系数的检测系统，将奇偶遍分开，与实际测试数据一样具有明显的随着遍数上升的趋势，第2块试验路段同样是小振模式12遍压实，奇偶遍测试数据如图5、图6，大振8遍压实测试数据如图7、图8。

（4）发现发动机掉速时会对原相关度算法造成影响，使得振动频率的基频在频谱上发生偏移，导到计算出来的压实度有所偏差。我们对算法进行了优化，将基频数据及多次谐波数据平移到相同的基频条件下，并通过数据验证证明该方法可行。

图5 偶数遍相关度系数曲线

图6 奇数遍相关度系数曲线

图7 偶数遍相关度系数曲线

图8 奇数遍相关度系数曲线

（5）过多的大振虽然可以获得更好地深层压实效果，但是会造成表层土壤严重振动，如图9中分别为12遍小振与8遍大振的实测密实度。

图9 不同振幅实测压实度曲线

（6）试验发现含水率对最终的压实效果起着决定性的因素，对于第4块试验路段，采用8遍大振、4遍小振的压实工艺，表层压实度得到明显提高，但是中层压实度效果不如之前单纯8遍大振的效果，分析后发现应该是含水率较低的原因，如图10所示。

图10 不同振幅实测压实度曲线

4 结束语

（1）奇、偶遍数需要分开比较，因为前轮旋转的方向不同会使得振动方向的力矩有所偏差，造成振动能量不一致。

（2）使用基于相关度函数系数的计算方法来评估当前路面的压实度，并且在基本接近压实的状态下仍能定量的区分出压实度的差异，最终压实相关度高达98%以上。

（3）将基频数据及多次谐波数据平移到相同的基频条件下，可以有效解决由于发动机掉速对原相关度算法造成的影响。

到目前为止进行的实验虽取得关键性的阶段成果，但是也存在一些局限性因素造成的问题。后续需要继续进行施工工地现场试验，一方面是通过试验优化本系统方法在不同压实材料上的核心算法，另一方面是大量积累压实的振动数据，为压实度的云计算模块提供数据基础。

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