疲劳裂纹的模态声发射检测

介绍模态声发射典型信号特征及其在飞机疲劳裂纹监测中的典型应用.     

模态声发射——声发射信号处理的得力工具

模态声发射是声发射信号处理技术的得力工具。介绍它在声发射源定位、复合材料损伤源识别、疲劳裂纹萌生和扩展的声发射监测以及日历损伤声发射评价等工程实践中的应用。     

模态声发射检测技术

介绍了近年来卓有成效的模态声发射检测技术的原理、信号特征及信号源识别和定位等。     

装甲车辆扭杆裂纹的声发射检测

采用常规的无损检测手段检测装甲车辆悬挂系统扭杆裂纹损伤比较困难。为了方便地检测扭力轴上的裂纹缺陷,提出了利用声发射技术在扭杆加载状态下,检测裂纹损伤的方法。为此基于虚拟仪器的原理,采用便携式工控机、高速数据采集卡、高灵敏传感器、手动液压加载装置构建了扭杆检测硬件系统,并编制了专用的检测定位软件。通过实际应用试验,成功地检测到了被测装备扭杆上的损伤。通过对比分析可得,基于声发射技术的动态检测方法是解决扭杆裂纹静态检测的有效办法。     

应用模态声发射进行自动源识别

疲劳裂纹的生长已成为构件延寿工作关注的焦点。模态声发射由于无需扫查工件而利用裂纹生产产生的能量来实现检测,从而显示了极大的优越性。模态声发射在检测过程中采集几千个波形,其中只有一部分是裂纹生产所产生的。讨论了几种数字信号处理方法,并给出了这些程序的应用结果。     

基于LabVIEW的6063铝合金裂纹扩展状态的声发射分析

基于LabVIEW软件平台,绘制了6063铝合金缺口试样低周疲劳试验的声发射特征参数统计图和累积图。通过与断口分析结果进行对比,划分出AE信号对应裂纹扩展的三个阶段,并且发现两次主裂纹合并对应着三个高强度脉冲信号。通过对裂纹扩展三个阶段的撞击数进行波形分析和频谱对比分析,得出6063铝合金低周疲劳的声发射信号特征频率为225～250kHz和350～500kHz．     

基于集合经验模态分解的超声检测信号处理

提出基于集合经验模态分解(EEMD)的超声无损检测信号处理方法.此方法在信号重构时,采用分量信号与原始信号之间的相关系数进行特征选取,可以有效地抑制模态混叠现象.通过仿真与实测信号的验证,集合经验模态分解方法更适用于超声无损检测信号的处理.     

飞机疲劳试验裂纹声发射信号的人工神经网络模式识别

对某型飞机疲劳试验过程中采集的信号,先后采用频谱、多分辨率小波方法对原始信号作了分析,但这两种方法的分析结果不甚理想,从而改用人工神经网络模式识别的方法提取出了可能是裂纹信号的波形信号。该试验为类似疲劳试验等强噪声环境下的声发射信号模式识别提供了一种可供参考的方法。     

齿轮表层疲劳裂纹扩展的声发射模型

齿轮表面的疲劳磨损是齿轮故障的主要形式之一。从弹性力学的能量理论角度,推导出了齿轮齿表疲劳裂纹在扩展时的能量关系,并根据声发射信号的特征,构造出齿表疲劳裂纹在扩展时产生的声发射信号的理论模型,说明了影响声发射信号能量强度的主要因素为裂纹扩展时间、形变体积及载荷和弹性模量的变化率,从理论上证明了声发射技术用于检测疲劳磨损的可行性。     

基于经验模态分解的钢丝绳缺陷漏磁检测

在钢丝绳无损检测领域,漏磁检测是最成熟也是应用最广泛的一种方法,但受检测环境影响,其难以直接从漏磁信号中提取缺陷特征。为此提出了一种基于经验模态分解的缺陷检测方法,首先使用小波和自适应调整阈值的软阈值方法去除漏磁信号中的噪声分量;然后采用经验模态分解方法分解信号,提取其中微弱的有用信息;最后,结合中等相关及以上的分量对信号进行重构,从而提取损伤特征,确定了损伤类型和位置。所提方法实现了钢丝绳在安全可用范围内的最大化利用,具有良好的经济效益。     

基于小波的金属材料裂纹声发射信号特征

为对车载CNG气瓶因裂纹引起的安全事故进行控制,研究了气瓶裂纹声发射信号的特征。分析了气瓶失效的机理,提出在实验室条件下拉伸金属试件的方法,并对之进行模拟与声发射信号采集。通过对信号的分析显示出其时域与频域分析在特征分析时所具有的局限性,从而引出小波分析的信号分析方法,结果得出不同类型的声发射信号在相同频率段内所占的能量比例系数不同的结论。因此利用信号能量比例作为该信号的特征值,并在此基础上进行神经网络识别,取得了理想的结果,表明基于小波的金属材料信号特征能够对信号进行较好地表征。     

基于BP神经网络的混流式水轮机裂纹声发射源定位方法

提出使用基于BP神经网络的智能定位方法,用于混流式水轮机的裂纹声发射源定位。理论和实验证明,该方法较好地解决了声发射源定位问题,为进行混流式水轮机裂纹在线监测提供依据。     

手工焊接过程声发射实时监测可行性研究

利用俄制MAES声发射系统对手工焊接过程进行实时监测,对焊接过程的不同时段采集到的声发射信号特征进行分析,以寻找出现裂纹时的声发射信号的特点,从而确定声发射实时监测手工焊接过程的可行性。     

钢结构疲劳损伤声发射监测

采用声发射技术对已开裂的焊缝进行监测,实现了在复杂的环境噪声中识别出裂纹活动信号。通过分析疲劳裂纹损伤产生的原因以及材料在交变载荷作用下产生声发射的机理,得到表征焊缝裂纹活动过程的信号特征。试验表明,声发射技术对钢结构裂纹损伤的活度、强度具有较大的敏感性,可以实现对裂纹损伤状态发展变化的实时监测。     

相位信息在声发射信号处理中的应用

根据声发射信号采样率高、数据量大和信号能量微弱的特点，研究了基于相位增强技术的功率谱分析方法，在对声发射信号进行不损失信息的高频采样前提下，通过对信号进行二次傅里叶变换，提高了信噪比。用模拟信号对该方法进行了验证，并应用在运行中的隔膜泵曲轴的裂纹扩展监测上，结果表明此方法能有效检出由于裂纹扩展所产生的微弱的声发射信号。     

基于声发射信号模式的齿轮特征识别研究

鉴于声发射信号对齿轮早期裂纹具有独特的敏感性,对早期齿轮声发射信号的特征识别具有重要意义。介绍小波变换理论及其原理,建立齿轮疲劳试验平台,利用小波阈值降噪对不同工况下齿轮声发射信号进行预处理,获取高能量频段的信号并提取时域、频域特征参数,将其作为BP神经网络的输入,以识别不同工况下的声发射信号。实验结果表明：与去噪后的全频段信号相比,基于高能量频段信号所提取的特征参数具有更高的识别率,为早期齿轮故障信号分析和检测提供借鉴。     

基于穷举法的三维声发射源定位算法

声发射源定位算法的选择直接影响数据利用率和定位精度。提出一种基于穷举法的三维声发射源定位算法,针对直接搜索穷举法的计算耗时问题,采用利用传感器激发顺序确定搜索区域的改进措施。执行了不同尺寸试件的断铅激发源定位试验和劈裂试验,给出了搜索节点间距选取的建议,并对某商业AE软件和两种穷举法定位计算的数据利用率、计算耗时和定位精度指标进行了比较和评价。结果表明,恰当选取搜索节点间距可使计算耗时和定位精度达到相对稳定的水平,改进后的穷举法计算耗时约为直接搜索穷举法的20%,穷举法的定位精度和数据利用率均比商业AE软件高。