具体实施方式

下列实施例是对本发明的进一步解释和补充，对本发明不构成任何限制。

以下结合附图描述本发明实施例的一种疲劳裂纹识别方法。

参照图1所示，本发明提供了一种疲劳裂纹识别方法，包括：

S1、从待测结构的兰姆波检测信号中提取目标信号，获取所述目标信号的特征参数数据；

S2、对所述特征参数数据进行序贯概率比检验，得到所述待测结构的疲劳裂纹的识别结果。

上述实施例提供的一种疲劳裂纹识别方法，利用特征参数数据反映疲劳裂纹损伤的信息特征，并结合序贯概率比检验实现对待测结构疲劳裂纹的有效识别，降低样本抽取工作量，提高疲劳裂纹识别的效率。

可以理解的是，所述待测结构可以是板状或类板状金属结构，所述目标信号为表征非线性效应的特征信号，所述特征参数数据包括能够反映目标信号的特征信息的特征参数，即所述特征参数能够反映微损伤的信息特征，例如可采用波到达时间及幅值或者峭度值等特征参数。

在该实施例中，可通过搭建非线性超声检测系统获得待测结构的兰姆波检测信号，并从所述兰姆波检测信号中提取目标信号。

可选的，在一个实施例中，所述目标信号为二次谐波信号，所述特征参数数据的获取过程包括:

对所述二次谐波信号进行采样，并对采样得到的信号值序列进行分组处理，得到多组检验数据，计算每组检验数据对应的峭度值，得到峭度值序列，将所述峭度值序列作为所述特征参数数据。

可以理解的是，在进行序贯概率比检验时先要从收集的数据中提取代表着信号特征的特征参数，考虑到高次谐波信号微弱，容易被系统附带的噪声覆盖，因此优选二次谐波信号作为所述目标信号。

具体地，在该实施例中，可先对二次谐波信号进行降噪滤波处理，再采样得到信号值序列，并对信号值序列进行分组处理得到多组检验数据，再获取所述多组检验数据对应的特征参数以进行序贯概率比检验，考虑到峭度值作为一种特征参数，对疲劳损伤信号比较敏感，因此优选峭度值为特征参数进行序贯概率比检验。

优选地，所述峭度值的计算过程包括：

根据公式计算得到所述峭度值k，其中，w为对应的检验数据的信号值数量，y_v为对应的检验数据中序号为v的信号值，x为所述采样得到的信号值序列的均值。

可以理解的是，所述检验数据的分组方式可根据实际情况灵活设置，例如，在一个实施例中，可假设[x₁,x₂,x₃,...,x_N]为采样得到的信号值序列，N设为2000，此时上述峭度值的计算公式可转化为即每次从信号值序列中顺序选取1901个信号值作为一组检验数据，可得100组检验数据，从而计算得到100组检验数据对应的峭度值序列[k₁,k₂,k₃,...,k_n]，其中，k_t为峭度值序列[k₁,k₂,k₃,...,k_n]中序号为t的峭度值，所述峭度值k_t与第t组检验数据对应，n＝100，t＝1,2,...,100，x_i为分组得到的第t组检验数据中的信号值，其与信号值序列[x₁,x₂,x₃,...,x_N]中序号为i的信号值对应，信号值序列的均值为x_g为信号值序列[x₁,x₂,x₃,...,x_N]中序号为g的信号值。

可选的，在一个实施例中，所述特征参数数据为峭度值序列，所述识别结果的获取过程包括：

基于预设疲劳裂纹状态类型，对所述峭度值序列进行序贯概率比检验，得到所述待测结构的第一疲劳裂纹状态类型，将所述第一疲劳裂纹状态类型作为所述识别结果。

可以理解的是，由于材料具有夹杂、偏析或缺陷，或由于设计不合理，或由于加工制造的工艺不合理等等，往往会在结构的某些部位产生应力集中，在反复的应力交变下萌生裂纹，例如在循环应力和应变作用下，在一处或几处逐渐产生局部永久性累积损伤，经一定循环次数产生裂纹乃至发生完全断裂，而根据材料破坏前所经历的循环次数(即寿命)以及疲劳荷载的应力水平，疲劳又可以分为高周疲劳、低周疲劳和亚临界疲劳等，因此可以根据实际需要，通过预设疲劳裂纹状态类型，对待测结构的疲劳裂纹提出假设，进而利用序贯概率比检验得到待测结构的疲劳裂纹识别结果。

例如，对于待测的金属薄板，可对其是否有疲劳裂纹或对其疲劳裂纹的疲劳程度提出假设，并建立预设疲劳裂纹状态类型，从而识别得到该金属薄板是否有裂纹或者其疲劳裂纹的疲劳程度，进而能够及时发现材料的早期损伤及缺陷，有利于后续的生产制造。

优选地，所述预设疲劳裂纹状态类型包括无疲劳裂纹损伤状态和疲劳裂纹损伤状态，所述第一疲劳裂纹状态类型的获取过程包括：

将所述第一疲劳裂纹状态类型为无疲劳裂纹损伤状态作为零假设，将所述第一疲劳裂纹状态类型为疲劳裂纹损伤状态作为备择假设，从所述峭度值序列中依次选取峭度值，并根据公式计算得到当前选取的峭度值对应的第一似然比参数Δ，直到所述第一似然比参数Δ不属于预设阈值区间时，停止选取峭度值，将所述第一似然比参数Δ与预设阈值进行比较，得到所述第一疲劳裂纹状态类型，其中，P₁(k₀)和P₀(k₀)分别为备择假设条件下和零假设条件下对应的先验概率，P₁(k_e)和P₀(k_e)分别为备择假设条件下和零假设条件下自变量为k_e时的概率密度函数值，r为当前选取的峭度值在所述峭度值序列中的序号值，k_e为所述峭度值序列中序号为e的峭度值。

优选地，所述将第一似然比参数Δ与预设阈值进行比较，得到所述第一疲劳裂纹状态类型包括：

当所述第一似然比参数Δ满足Δ＜b时，所述第一疲劳裂纹状态类型为无疲劳裂纹损伤状态，当所述第一似然比参数Δ满足Δ＞a时，所述第一疲劳裂纹状态类型为疲劳裂纹损伤状态，其中，第一预设阈值第二预设阈值α和β分别表示序贯概率比检验中出现第Ⅰ类错误的概率和出现第Ⅱ类错误的概率。

需要说明的是，序贯概率比检验的基本原理包括:观测随机变量l可得一组h个独立同分布的随机变量序列l₁,l₂,l₃,......l_h，对于总样本提出两点假设：零假设H₀:θ＝θ₀及备择假设H₁:θ＝θ₁，构成一个二元序贯概率比检验。

二者的联合概率密度可定义为：

序贯概率比检验的似然比λ_n的计算公式为：

其中，j＝0,1，f(l/θ)为条件概率分布，θ为分布参数。

根据序贯概率比检验中出现第Ⅰ类错误的概率α和出现第Ⅱ类错误的概率β确定相应的阈值和(其中A＞B)，例如假设l₁为第一个疲劳损伤模式识别的数据值，由公式可求得似然比λ₁(l₁)，与设定的阈值A、B比较以识别两种疲劳损伤模式。若似然比λ₁(l₁)满足λ₁(l₁)＜B，此时停止检验，接受零假设H₀，拒绝备择假设H₁；若似然比满足λ₁(l₁)＞A，停止检验，接受备择假设H₁，拒绝零假设H₀；如果似然比为B≤λ₁(l₁)≤A，当出现该情况时，则提取下一组值继续进行检验，直至满足停止检验要求，最终给出基于两种疲劳损伤模式的识别结果。

由上述序贯概率比检验的似然比的计算公式可知，似然比会受到均值和标准差变化的影响，而获得的峭度值序列基本满足常态分布，因此可将峭度值作为序贯概率比检验的特征参数。

例如，在该实施例中，假设铝合金试件无疲劳损伤时(对应无疲劳裂纹损伤状态)，收集的二次谐波信号序列满足零假设：H₀:μ＝μ₀，有疲劳裂纹时(对应疲劳裂纹损伤状态)，该序列满足备择假设H₁:μ＝μ₁。

此时建立的预设疲劳裂纹状态类型包括无疲劳裂纹损伤状态和疲劳裂纹损伤状态，当所述零假设和备择假设均成立时，所述峭度值序列的联合概率密度函数定义为在此过程中，标准差σ保持不变，只有均值μ发生变化，其中，j＝0时P₀(k_d)表示零假设条件下的概率密度函数，j＝1时P₁(k_d)表示备择假设条件下的概率密度函数，k_d表示所述峭度值序列中的峭度值，σ表示所述峭度值序列的标准差，j＝0时μ₀和j＝1时μ₁分别表示满足零假设条件和满足备择假设条件的对应序列的均值；

为简化计算和方便应用，上述序贯概率比检验的似然比的计算公式可转化为其中，λ_e为第e次检验计算得到的似然比λ_e，P₁(k₀)和P₀(k₀)分别为备择假设条件下和零假设条件下对应的先验概率，r为当前选取的峭度值在所述峭度值序列中的序号值，k_e为所述峭度值序列中序号为e的峭度值。

此时，设置第一预设阈值和第二预设阈值根据上述序贯概率比检验理论可知，当似然比Δ满足Δ＜b，停止检验并接受H₀，即第一疲劳裂纹状态类型为无疲劳裂纹损伤状态；当Δ＞a，停止检验并接受H₁，即第一疲劳裂纹状态类型为疲劳裂纹损伤状态；若满足预设阈值区间b≤Δ≤a，此时无法判断，则需要继续进行检验，用下一次似然比值与a和b进行比较，直到满足上述条件停止采样然后做出判断。

需要说明的是，所述预设阈值区间和预设阈值可基于序贯概率比检验理论进行设置，也可根据实际需求进行合理调整。

进一步的，在一个实施例中，还包括：

采用中心频率为2.5Mhz的超声发射探头向所述待测结构发射初始激励信号，得到所述待测结构的兰姆波检测信号。

需要说明的是，如图2所示，Lamb波是一种应力波。当声波在薄板材料中传播时，若板厚与Lamb波的波长相当且同时受到交替变化的表面张力，此时质点将产生横向和纵向的两个方向的振动，两种振动合成一种椭圆轨迹，这就是Lamb波的形成过程，Lamb波的传播模式分为对称和反对称模式，通过Rayleigh-Lamb方程将对称模式和反对称模式进一步数值化研究，可得如下式子：

对称模式：

反对称模式：

公式(1)及(2)中p由求得，q由计算。波数角频率为c_p为Lamb波的相速度，λ为波长，c_l和c_t分别表示纵波波速与横波波速，b₁为1/2的板厚。由公式(1)和(2)中的相速度c_p和角频率ω产生频散曲线。

例如，纵波波速选择c_l＝6441m/s，横波波速取c_t＝3224m/s。利用MATLAB对Rayleigh-Lamb方程求解得到Lamb波在铝合金板中的相速度和群速度频散曲线，分别如图3和图4所示。

由图3和图4可知，当频率f与板厚度d的乘积f·d≥3MHz·mm，波的模态至少已经有三个，不利于疲劳裂纹识别。而当f·d≤2.5MHz·mm，波模态只有A0和S0两种，刚好避免多模态问题，而考虑到2.5MHz是单一模态的临界值并且超声发射探头频率应取大值以免信号发散衰减，以此为参考选2.5MHz作为超声发射探头的中心频率。

具体地，在该实施例中，如图5所示，非线性超声检测系统可由RAM-5000-SNAP系统、计算机、阻抗、步进衰减器、滤波器以及放大器组成，信号流向是由RAM-5000-SNAP系统产生的信号从发射端发出，经过50Ω阻抗、步进衰减器和低通滤波器后，由发射探头发射到待测结构，再传到接收探头以获取所述兰姆波检测信号，此时所述兰姆波检测信号包括所述发射探头发射的信号传播到待测结构的微裂纹时产生的二次谐波及二次以上的高次谐波，为便于收集携带缺陷信息的二次谐波信号，采用单发双收的方式，接收探头收到的信号一支直接传回接收端1以收集基波信号，另一支依次经过高通滤波器和放大器进行信号滤波和信号放大处理后传到接收端2以收集表征非线性效应的二次谐波信号，其中，可基于基波信号和二次谐波信号的频率相对关系通过示波器收集二次谐波信号。此外，为所接收的二次谐波效果较好，发射端发出的激励信号采用Hanning窗(汉宁窗)调制信号，同时正弦脉冲串选择15个Cycles(周期)以避免产生重叠的声波。

进一步地，在该实施例中，利用尺寸规格为300×100×3(mm³)的2A12铝合金板为待测试件，在分别标记为1,2,3的相同薄板的顶端切割一个三角形缺口，使易产生疲劳，再对三块板进行0次，4000次，8000次的疲劳拉伸，因二次谐波信号为表征非线性效应的主要特征信号，所以提取二次谐波信号做相应的分析，对于提取的三组二次谐波信号，记0次疲劳拉伸的为正常状态的信号S1,记4000次和8000次疲劳拉伸的分别为两种疲劳损伤状态的信号S2和信号S3，如图6所示，S1是未做疲劳拉伸的试件采集的二次谐波信号，S2和S3是分别经过4000次和8000次疲劳拉伸后采集的二次谐波信号。

设无疲劳损伤状态的S1的对应特征参数数据的均值为μ₀，疲劳损伤状态下的S2的对应特征参数数据的均值为μ₁，对待测信号进行检验，如图7所示为检验结果，其中，点虚线表示输入信号S1作为待测信号的检验结果，实线表示输入信号S2作为待测信号的检验结果。

在另一个实施例中，以信号S2的对应特征参数数据的均值作为分布参数μ₀，以信号S3的对应特征参数数据的均值作为分布参数μ₁，将S2和S3输入似然比公式中检验可得图8所示的检验结果，其中，点虚线表示输入信号S2作为待测信号的检验结果，实线表示输入信号S3作为待测信号的检验结果。

由图7-8所示的检验结果可知，对于输入的不同疲劳损伤状态的待测信号，在进行一定次数的序贯检验后，此时序贯检验数所对应的不同信号的似然比取值将出现明显差别，因此可通过设置阈值比较待测信号对应的似然比，从而有效的对不同疲劳损伤状态的二次谐波信号进行识别。

上述实施例中提供的疲劳裂纹识别方法，方法简单且易于理解和实现，具有良好的应用前景，能有效的对待测结构是否有裂纹或者其上面的裂纹疲劳程度进行识别，从而有利于后续设备结构的可靠性维护，降低生产制造费用、提高材料利用率、提高生产效率，使产品同时满足使用性能要求和经济效益的需求。

在上述各实施例中，虽然对步骤进行了编号，如S1、S2等，但只是本申请给出的具体实施例，本领域的技术人员可根据实际情况对调整S1、S2等的执行顺序，此也在本发明的保护范围内，可以理解，在一些实施例中，可以包含如上述各实施方式中的部分或全部。

如图9所示，本发明实施例提供的一种疲劳裂纹识别系统10，包括处理模块20和识别模块30；

所述处理模块20，用于从待测结构的兰姆波检测信号中提取目标信号，获取所述目标信号的特征参数数据；

所述识别模块30，用于对所述特征参数数据进行序贯概率比检验，得到所述待测结构的疲劳裂纹的识别结果。

可选的，在一个实施例中，所述目标信号为二次谐波信号；

所述处理模块20，具体用于对所述二次谐波信号进行采样，并对采样得到的信号值序列进行分组处理，得到多组检验数据，计算每组检验数据对应的峭度值，得到峭度值序列，将所述峭度值序列作为所述特征参数数据。

优选地，所述处理模块20包括计算模块；

所述计算模块，用于根据公式计算得到所述峭度值k，其中，w为对应的检验数据的信号值数量，y_v为对应的检验数据中序号为v的信号值，为所述信号值序列的均值。

可选的，在一个实施例中，所述特征参数数据为峭度值序列；

所述识别模块30，具体用于基于预设疲劳裂纹状态类型，对所述峭度值序列进行序贯概率比检验，得到所述待测结构的第一疲劳裂纹状态类型，将所述第一疲劳裂纹状态类型作为所述识别结果。

优选地，所述预设疲劳裂纹状态类型包括无疲劳裂纹损伤状态和疲劳裂纹损伤状态，所述识别模块30包括检验模块；

所述检验模块，用于将所述第一疲劳裂纹状态类型为无疲劳裂纹损伤状态作为零假设，将所述第一疲劳裂纹状态类型为疲劳裂纹损伤状态作为备择假设，从所述峭度值序列中依次选取峭度值，并根据公式计算得到当前选取的峭度值对应的第一似然比参数Δ，直到所述第一似然比参数Δ不属于预设阈值区间时，停止选取峭度值，将所述第一似然比参数Δ与预设阈值进行比较，得到所述第一疲劳裂纹状态类型，其中，P₁(k₀)和P₀(k₀)分别为备择假设条件下和零假设条件下对应的先验概率，P₁(k_e)和P₀(k_e)分别为备择假设条件下和零假设条件下自变量为k_e时的概率密度函数值，r为当前选取的峭度值在所述峭度值序列中的序号值，k_e为所述峭度值序列中序号为e的峭度值。

优选地，所述检验模块，具体用于当所述第一似然比参数Δ满足Δ＜b时，所述第一疲劳裂纹状态类型为无疲劳裂纹损伤状态，当所述第一似然比参数Δ满足Δ＞a时，所述第一疲劳裂纹状态类型为疲劳裂纹损伤状态，其中，第一预设阈值第二预设阈值α和β分别表示序贯概率比检验中出现第Ⅰ类错误的概率和出现第Ⅱ类错误的概率。

可选的，在一个实施例中，还包括信号获取模块；

所述信号获取模块，用于采用中心频率为2.5Mhz的超声发射探头向所述待测结构发射初始激励信号，得到所述待测结构的兰姆波检测信号。

所属技术领域的技术人员知道，本发明可以实现为系统、方法或计算机程序产品。因此，本公开可以具体实现为以下形式，即：可以是完全的硬件、也可以是完全的软件(包括固件、驻留软件、微代码等)，还可以是硬件和软件结合的形式，本文一般称为“电路”、“模块”或“系统”。此外，在一些实施例中，本发明还可以实现为在一个或多个计算机可读介质中的计算机程序产品的形式，该计算机可读介质中包含计算机可读的程序代码。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。