阅读说明：本技术 一种针对钢材腐蚀疲劳损伤在线监测的声发射检测方法 (acoustic emission detection method for online monitoring of corrosion fatigue damage of steel ) 是由 李海洋 潘强华 吴瑞 于 2019-09-27 设计创作，主要内容包括：本发明公开了一种针对钢材腐蚀疲劳损伤在线监测的声发射检测方法,搭建声发射检测与疲劳试验装置系统：对Marr子波进行改进,去除其旁瓣成分,加入控制参量p和m,p和m可根据不同疲劳损伤状态下的声发射信号,自适应选取不同的参数值来调整子波形态；用改进的Marr子波为核函数的广义S变换处理声发射信号x(t),获得声发射信号在时间域和频域域的时频图；采用信息熵的量化方法对具有高分辨的时频图进行信息熵的量化：本发明中的广义S变换对丰富的信号分量有着更强的时、频域区分能力,能表征声发射信号随着疲劳周期数增加在时域和频域的特征变化情况,这为金属材料疲劳损伤程度的量化及评价提供了较为准确的时频信息变化依据。(The invention discloses an acoustic emission detection method for online monitoring of steel corrosion fatigue damage, which comprises the following steps of: improving the Marr wavelet, removing side lobe components, adding control parameters p and m, wherein the p and m can self-adaptively select different parameter values to adjust the wavelet form according to acoustic emission signals in different fatigue damage states; processing the acoustic emission signal x (t) by using the improved Marr wavelet as the generalized S transform of a kernel function to obtain a time-frequency diagram of the acoustic emission signal in a time domain and a frequency domain; the information entropy quantization method is adopted to quantize the information entropy of the time-frequency graph with high resolution: the generalized S transformation in the invention has stronger time-frequency domain distinguishing capability on abundant signal components, can represent the characteristic change condition of the acoustic emission signal in the time domain and the frequency domain along with the increase of the fatigue cycle number, and provides more accurate time-frequency information change basis for the quantification and evaluation of the fatigue damage degree of the metal material.)

一种针对钢材腐蚀疲劳损伤在线监测的声发射检测方法

技术领域

本发明涉及一种针对钢材腐蚀疲劳损伤在线监测的声发射检测方法，属于金属材料无损检测信号分析领域，应用于钢腐蚀疲劳损伤程度进行客观评价。

背景技术

在工业中，诸如石油化工工业、民用工程、航天和航空工业等服役的承载构件，长期受到交变应力的作用，会导致疲劳裂纹的萌生及形成，若同时长期暴露在腐蚀环境中，会进一步加剧疲劳裂纹的劣化与扩展，显著降低材料的抗疲劳特性及服役时间，此时造成的损伤成为腐蚀疲劳损伤。不同于单一疲劳载荷的破坏，由于结构件受到疲劳应力和腐蚀环境侵蚀的同时作用，腐蚀疲劳损伤是极为严重的破坏方式之一，若产生的损伤破坏未被及时发现，会导致人员死伤和财产的重大损失。

对在有些特殊工作环境下的承载循环载荷的结构来说，腐蚀疲劳很难完全避免，从检测技术层面来看，为防止因腐蚀疲劳而发生的多类事故，有必要对承载载荷的材料或结构件诸如金属材料的腐蚀疲劳损伤进行检测与监测，对其在服役过程中的腐蚀疲劳的损伤发生进行快速、有效的无损/有损检测与监测，对损伤源的产生的严重程度和损伤源定位给出有效评价与诊断。目前对金属的检验方法主要有有损检测和无损检测两种方法。有损检测是在对材料取样时，对被检测样本熔融、压片并截成细小碎块混匀后随即称取试样，进而导致对材料破坏性或者有损伤式的检测。而无损检测则是运用检测一方的声学、光学和电磁学等物理性质，对材料或结构件实行一种不产生损伤或不导致其未来使用性能的劣化或正常使用的测量或检测方法，该检测用来检查结构件或材料内具有潜在缺陷或在材料表面无法用肉眼观察到的缺陷，测定其内部组成成分、组织、构造和力学性能等的完整性状态，进而及时发现不合格的原材料或半成品，减少废品率、降低返回重新制造的机率和成本；在使用过程中进行定期的无损检测或监测，能够及时发现腐蚀和疲劳相互作用引起的显微缺陷或者宏观缺陷以及材料性能劣化，进而保障材料服役过程中的生产和生活安全。目前常用的无损检测方法有：利用辐射方法中的X/γ射线检测、计算机辅助成像检测(CR)等，利用声学方法中的声发射检测、超声检测和激光超声检测等，利用电磁方法中的涡流检测和漏磁检测等，泄漏方法中的气泡泄漏检测和超声泄漏检测等，利用红外方法中的红外热成像检测等无损检测方法。其中，声发射检测技术是有效的在线并实时监测或检测结构件或材料实时发生损伤变化的非常规在线无损检测技术。

声发射(Acoustic Emission)是指材料中在外力或内力作用下，局部因能量的快速释放而发出瞬态弹性波的现象。声发射信号频率特征从较低的次声频、声频再到较高的超声频，频率范围包括几Hz到数MHz不等，频率范围很宽，并且，不同的材料或结构件，因其本身物质构造、材质种类等的不同，裂纹成核、塑性变形或者裂纹快速扩展、断裂等现象，其产生的声发射信号的频率范围是不一定一致的。材料或结构件的裂纹成核到大裂纹快速扩展直至断裂，这期间声发射信号的幅度会在很大的幅值范围内发生变化，若用声发射传感器采集材料或结构件在这期间产生的声发射信号，将采集到的声发射信号(模拟信号)转换为计算机可以处理并显示电信号后(模数信号转换)，信号的幅值范围从数μV左右到数百mV内变化，较高幅值说明材料或结构内部发生了巨大的能量释放。大多数金属材料在内部产生损伤、裂纹成核、塑性变形、显微裂纹、裂纹扩展和断裂等现象发生时都会有大大小小的声发射发生。用专有的声发射仪器进行探查、采集、存储和后期进行处理声发射信号并根据声发射信号的某种特性来评价材料构件性能或结构完整性变化情况的技术称为声发射技术，其涉及声发射源、声波传播、声信号向电信号的转换、声发射信号数据显示与存储记录、声发射信号处理、声发射源的解释与评定等基本概念。

目前的声发射检测法相比其他诸如超声检测、射线检测等无损式的检测法，可检测材料内部或外部缺陷的实时扩展状态，由于没有利用外部的声学、光学和电磁学等物理特性对缺陷进行扫查，是缺陷本身能够动态、实时地发出缺陷所具有的信息，可以对材料或结构件的实时损伤状态进行动态检测或监测。声发射信号处理方法除了频谱分析法和模态声发射法等分析方法外，还有对声发射源信息进行获取和对损伤、故障特征进行分类与识别的模式识别方法，运用广义S变换与信息熵相结合的方法来处理声发射信号，在S变换的尺度有关的可变高斯窗函数中，高斯窗函数无法在时间或者频率宽度方面进行任意调节，并且，核函数w(t,f)是固定的，这使得在应用中受到诸多限制，无法应用到多个领域中的不同特性的信号处理与分析中。改进窗函数在时间或频率方面固定不变的劣势，使得时域与频域窗口具有可随意调控的功能。

因此，为进一步揭示声发射与损伤程度的关系，本发明运用改进的S变换于声发射信号的信号处理方法对腐蚀疲劳损伤程度进行客观评价，根据金属材料受腐蚀疲劳而产生的声发射信号特点，改进Marr子波，去除Marr子波中适应于分析地震子波的旁瓣成分，并加入调节因子p、m，调节上述两个因子值的大小来自适应的选取不同因子调节核函数的形态，以此来快速匹配金属受疲劳而产生的声发射信号，然后对具有丰富时频信息的时频图进行信息熵的量化处理，得到了对钢材腐蚀疲劳损伤程度进行表征的结果。为用于建筑工程、桥梁结构构件的常用钢材疲劳过程的声发射检测及疲劳损伤程度的加剧提供依据。

发明内容

本发明提供了一种针对钢材腐蚀疲劳损伤在线监测的声发射检测方法，利用广义S变换处理腐蚀疲劳的声发射信号，可对钢腐蚀疲劳的声发射检测技术进行评价。

本发明的钢材腐蚀疲劳损伤在线监测的声发射检测方法，该方法包括以下步骤：

步骤一、搭建声发射检测与疲劳试验装置系统：

在腐蚀疲劳试验开始前，正确连接声发射传感器、前置放大器(增益:40dB)、同轴电缆和声发射仪；

在声发射传感器接触面用耦合剂均匀涂抹好的声发射传感器紧贴于试样两端，将声发射传感器部分用塑料薄膜紧密包裹；

在标准拉伸试样的基础上加上了单边深度为3mm的线形缺陷试样，将试样侵入在室温下、含有3.5％NaCl溶液中，进行为期10天的预腐蚀；

将试样安装在腐蚀装置中，安装好后，检查腐蚀容器底部的密闭性，防止NaCl溶液从容器底部渗出，进而腐蚀疲劳试验机的下夹头部分。检查好的安装有试样的腐蚀装置放置在上夹头与下夹头之间，实现试样与上、下夹头之间充分接触和对称布置，试样垂直于水平面，使之在疲劳过程中受力均匀，排除其他干扰；

然后对疲劳试验机进行预热，对试样加载频率为0.2Hz、应力比为0.1的加载应力，然后试样在10％NaCl溶液的喷雾进行在线腐蚀；

腐蚀疲劳试验声发射检测与信号采集，获取金属疲劳声发射信号x(t)；

步骤二、对Marr子波进行改进，去除其旁瓣成分，加入控制参量p和m，p和m可根据不同疲劳损伤状态下的声发射信号，自适应选取不同的参数值来调整子波形态；

改进的Marr子波时间域表达式可表示为

其中t是和信号的时域信息对应的时间；

在频率域的表达式为：

其中f为信号的频率；

改进的Marr子波广义S变换的表达式为：

其中t是和信号的时域信息对应的时间，τ是和频率信息所对应的时间；

其中x(t)代表金属疲劳声发射信号，p和m为控制参量；

步骤三、用改进的Marr子波为核函数的广义S变换处理声发射信号x(t)，获得声发射信号在时间域和频域域的时频图；

步骤四、采用信息熵的量化方法对具有高分辨的时频图进行信息熵的量化：

对某个时频图里的高程信息范围进行分段，设定分段数并计算要分段的间隔值，间隔值由该时频图里的高程信息范围的范围值和分段数决定，令间隔值为J，范围值为r，分段数为d，则：

其中，r＝x_max-x_min，x_max和x_min分别为该时频图中高程值的最大值和最小值。k取值不宜过大，过大则会导致计算机运算量加大，本方法中k值取100，运算量较适宜。

统计每一段d_i中包含的高程信息的数据个数n_j，并计算每一段的概率：

其中l表示的是是时频图里高程信息范围的最大分段数

其中，

用以下公式计算该时频图的信息熵：

通过对不同疲劳周期数下信号的时频成分量化，可以通过观察平均信息量随着疲劳周期数下的波动程度，在裂纹扩展时声发射信号的平均信息量呈现较低的水平。通过对金属线形缺陷深度下腐蚀疲劳产生的声发射信号进行广义S变换和信息熵处理并进行对比和分析，若时频成分越丰富，信息熵处理后得到的平均信息量就越高，平均信息量在裂纹扩展时期呈现了较小的特征。线形缺陷深度越深，要达到的腐蚀疲劳损伤程度所需的疲劳周期数越少。

本发明的具体思路为通过搭建金属腐蚀疲劳损伤在线声发射检测系统，采集金属材料结构腐蚀疲劳损伤下的声发射信号，以改进的Marr子波为核函数的广义S变换对声发射信号进行时、频域分析；最后，采用信息熵的量化方法对具有高分辨的时频图进行信息熵的量化。在改进的Marr子波为核函数的广义S变换时频图中，通过改变调节因子p和m值的大小来调节子波的形态及时频分辨率，可以找到与金属受疲劳产生的声发射信号波形接近的理论子波，相比较于高斯窗函数下标准S变换和宽带Marr子波下的广义S变换，对金属疲劳产生的声发射信号具有更强的时频分析能力，能区分信号在时间域和频率域不同的成分，有着与分析信号真实时间、频率间的精细对应关系。广义S变换时频图是由各个等高线的高程信息绘制而成，若将广义S变换时频图当作是一系列的高程值构成的随机事件，那么，就可以运用信息熵来表征上述随机事件不确定性程度。

与现有技术相比，该发明的优点在于：

在S变换中由于核函数w(t,f)是固定的，这使其在应用中受到了限制，并不适用于金属材料的声发射信号的分析和处理。改进的Marr子波为核函数的广义S变换，通过改变p和m值就可以任意改变子波波形形状来匹配声发射信号。

改进的Marr子波波形中已没有旁瓣成分，具有紧支撑性、容许性等特性，可以更好的匹配金属内部损伤产生地声发射信号。

通过寻找合适控制参量p和m值来改变子波分辨率及大小，可以得到和金属疲劳产生地声发射信号波形谱最佳逼近的理论子波，相比于高斯窗函数下的S变换和宽带Marr子波下的广义S变换，有较强的时频信息表征结果。

本发明中的广义S变换对丰富的信号分量有着更强的时、频域区分能力，能表征声发射信号随着疲劳周期数增加在时域和频域的特征变化情况，这为金属材料疲劳损伤程度的量化及评价提供了较为准确的时频信息变化依据。

附图说明

图1为声发射检测与腐蚀疲劳试验装置系统示意图。

图2为金属腐蚀疲劳试验典型声发射信号时域图

图3为改进的Marr子波为核函数的广义S变换时频图

图4为疲劳周期数为7470次的时频图

图5为疲劳周期数为7570次的时频图

图6为疲劳周期数为4200次的时频图

图7为疲劳周期数6510次的时频图

图8为试样随腐蚀疲劳周期数增加的时频图信息熵变化统计图

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细说明。

步骤一、在标准拉伸试样的基础上人为的加上了单边深度为3mm的线形缺陷试样，将试样侵入在室温下、含有3.5％NaCl溶液中，进行为期10天的预腐蚀，对试件加载频率为0.2Hz、应力比为0.1的加载应力，然后试件在10％NaCl溶液的喷雾进行在线腐蚀，通过搭建图1所示的声发射检测与腐蚀疲劳试验装置系统，获取金属腐蚀疲劳的声发射信号x(t)，如图2所示；

步骤二、根据改进的Marr子波为核函数的广义S变换处理声发射信号x(t)，获得声发射信号在时间域和频率域的时频图，改进的Marr子波广义S变换的表达式为：

步骤三、采用信息熵的量化方法对具有高分辨的时频图进行信息熵的量化：

对某个时频图里的高程信息范围进行分段，设定分段数并计算要分段的间隔值，间隔值由该信息范围的范围值和分段数决定，令间隔值为J，范围值为r，分段数为d，则：

其中，r＝x_max-x_min，x_max和x_min分别为该时频图中高程值的最大值和最小值。k取值不宜过大，过大则会导致计算机运算量加大，本发明中k值取100，运算量较适宜。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变型，只要没有超出本发明的精神实质，都在本发明的保护范围内。