Identification of acoustic emission signal in aluminum alloys spot welding based on fractal theory

The acoustic emission signal of aluminum alloys spot welding includes the information of forming nugget and is one of the important parameters in the quality control. Due to the nonlinearity of the signals, classic Euclidean geometry can not be applied to depict exactly. The fractal theory is implemented to quantitatively describe the characteristics of the acoustic emission signals. The experiment and calculation results show that the box counting dimension of acoustic emission signal, between 1 and 2, are distinctive from different nugget areas in AC spot welding. It is proved that box counting dimension is an effective characteristic parameter to evaluate spot welding quality. In addition, fractal theory can also be applied in other spot welding parameters, such as voltage, current, electrode force and so on, for the purpose of recognizing the spot welding quality.     

用Lyapunov指数研究点焊位移信号的混沌特性

文中以混沌理论为基础,阐述了Lyapunov指数作为点焊位移时间序列的混沌判断原理,并对电阻点焊位移信号中进行了分析与研究,计算了4种不同工作状态下点焊位移信号时间序列的Lyapunov指数,研究表明,点焊位移信号中的最大Lyapunov指数均大于0,根据混沌理论可以断定点焊位移信号中存在混沌现象,应该采用混沌的方法研究与分析点焊位移信号,该研究为点焊质量的判断和预测开辟了新的途径.     

基于独立分量分析的点焊特征声音信号提取

采用独立分量分析的方法和传感器阵列技术对点焊声音信号进行了研究,建立了点焊声音信号独立分量分析算法.采用8个传声器阵列,同时对点焊过程中的声音信号进行了测量,获得了比单传感器丰富的点焊信息.计算了这些声音信号的峰度系数,确认其为非高斯型,满足独立分量分析的要求,并对其进行独立分量分析.结果表明,基于FastICA算法的独立分量分析可以从叠加噪声中分离出点焊过程信号源,且效果明显,为深入分析点焊过程提供了一个新的技术手段,并且该算法可以应用于其它焊接方法中.     

电阻点焊熔核形核信息的声发射信号表征

以结构负载压电传感的方式,研究借助声发射信号表征电阻点焊铝合金过程的熔核形核信息,包括焊接过程的声发射信号表征和熔核质量信息的声发射信号表征.结果表明,电阻点焊不论是稳定形核还是非稳定形核均可以用声发射信号来表征熔核形核的不同物理阶段.熔核形核的飞溅、开裂等特征事件也可以利用电阻点焊过程声发射信号的形核声发射特征参数来予以界定.声发射特征参数与熔核形核尺寸、焊点拉剪载荷具有较好的相关性.可以使用焊接过程中的声发射特征参数作为检测或预测熔核形核尺寸和焊点拉剪载荷的依据之一.     

不同参数下GMAW电信号关联维数分析

GMAW焊接过程的非线性决定了其混沌特性,关联维数是对动力系统混沌特性进行定量分析的主要指标.文中采用相空间重构方法,通过计算关联维数,对GMAW焊接过程中电流信号时间序列进行分析;并改变焊接电压、焊接电流、气体流量等工艺参数,研究不同参数下弧焊过程的混沌特性.结果表明,GMAW焊接过程的混沌现象,不仅存在于短路过渡当中,也存在于滴状过渡中.在此基础上,进一步研究了关联维数随焊接参数的变化规律,认为关联维数可作为焊接过程稳定性评价的依据,即关联维数越小,焊接过程越稳定,焊接工艺参数越优化.上述判据对焊接工艺参数选择的工艺优化试验,焊接过程稳定性监控提供了混沌判识的理论基础.     

基于声发射多特征融合的搅拌摩擦焊缺陷监测

搅拌摩擦焊(friction stir welding, FSW)是一个多物理场耦合过程,焊接过程中声发射信号与焊接缺陷具有关联性. 基于声发射检测与多特征融合研究FSW缺陷监测方法,实时检测固态介质中的声发射信号,利用短时傅里叶变换、小波变换、梅尔频谱对声发射信号进行分析,确定焊接缺陷与声发射信号之间的相关性,最后通过concat融合方法构建多特征向量. 结果表明,FSW在预制缺陷处具有不同的声发射信号特征. 短时傅里叶、小波变换的主要频段集中在20 kHz,出现缺陷时功率分别达到?40,0.8 dB以上,梅尔频谱的主要频段集中在3.5 kHz出现缺陷时功率达到?40 dB以上. 应用多层神经网络分别建立基于单特征、多特征向量的焊接缺陷识别模型,多特征向量的焊接缺陷识别模型在数据集中的平均识别率达到97%,比基于单一特征缺陷识别模型提高18%. 研究的多特征缺陷识别模型能更准确地对焊接状态进行识别与监测.     

蜂窝夹层复合材料的压缩损伤声发射特征

应用声发射技术对蜂窝夹层复合材料压缩损伤过程进行了试验研究。分析载荷与声发射信号关联图,依据其损伤过程和声发射特征,发现随着加载条件下载荷的增加,复合材料的损伤逐步增大。在加载初始阶段,仅有少量声发射信号,各种表征信号量小幅度增加;在加载中期,声发射信号增多,各种表征信号量不断增大;在加载后期,声发射信号有明显突增,各种表征信号量急剧增加。复合材料压缩损伤破坏与声发射的幅值、能量、撞击、上升时间、持续时间和计数等参量特征相关。根据各阶段特征参量滤波后所得信号分布与实际断裂位置相吻合。     

基于结构负载声发射信号检测的镀锌钢板电阻点焊飞溅主控因素分析

利用实时监测结构负载声发射信号实现了镀锌钢板电阻点焊过程中的飞溅现象的检测. 以焊接飞溅声发射事件的正峰值和振铃计数为考核指标,通过正交试验设计法设计焊接试验和方差分析法进行显著性检验,研究了镀锌钢板电阻点焊飞溅的主控因素. 结果表明,焊接飞溅释放出的能量当量可由其声发射事件的正峰值和振铃计数两个特征参数定量评估. 影响焊接飞溅的主要因素为焊接电流和电极力,而焊接电流所起的作用比电极力更为重要. 焊接时间和焊接电流与电极力的交互作用对焊接飞溅的影响相差不大. 焊接电流和焊接时间越大,焊接飞溅当量越大;电极力越大,焊接飞溅当量越小.     

New stability index for short circuit transfer mode in GMAW process using acoustic emission signals

Abstract

A new index for the analysis of stability of GMAW processes taking as a base the acoustic emission generated by the arc during the short circuit metal transfer is presented in the present work. The incidence of parameters of process is analysed in the indices of the acoustic emission signal, as well as its influence on the stability, evaluated through a new proposed index. The results obtained allowed having a relationship between acoustic signals and arc voltage signals, and demonstrated the validity of proposed index of acoustic emission for analysis of stability of GMAW process. The obtained results were then compared with other classic stability analysis methods based on statistical analysis of temporal signals of arc voltage. Finally a statistical analysis for the validation of the obtained experimental results was carried out. As a result of the investigation, the effectiveness of the method proposed as a new way for the analysis of stability is demonstrated. The research can contribute towards a new standard to evaluate the stability in welding processes.     

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。     

基于多传感器技术的搅拌摩擦焊在线监测系统开发

搅拌摩擦焊连接是一个涉及多物理场的耦合过程,很有必要对这一过程中温度信号、声发射信号、振动信号进行采集与研究。详细地介绍了基于Lab VIEW虚拟仪器技术的搅拌摩擦焊在线监测系统的设计与开发。主要硬件有研华PCI-1714数据采集卡、红外线温度传感器、声发射传感器、加速度传感器及其相应的信号调理与放大电路。系统可实现多种信号数据的采集、数据处理、实时显示和数据保存,并且通过7022铝合金焊接实验验证了所开发系统的可靠性与精确度,为构建焊接加工预判系统提供了实验依据。     

Artificial neural networks and acoustic emission applied to stability analysis in gas metal arc welding

Abstract

The present paper describes the application of neural networks to obtain a model for estimating the stability of gas metal arc welding (GMAW) process. A neural network has been developed to obtain and model the relationships between the acoustic emission (AE) signal parameters and the stability of GMAW process. Statistical and temporal parameters of AE signals have been used as input of the neural networks; a multilayer feedforward neural network has been used, trained with back propagation method, and using Levenberg Marquardt's algorithm for different network architectures. Different welding conditions have been studied to analyse the incidence of the parameters of the process in acoustic signals. The AE signals have been processed by using the wavelet transform, and have been characterised statistically. Experimental results are provided to illustrate the proposed approach. Finally a statistical analysis for the validation of the experimental results obtained is presented. As a main result of the study, the effectiveness of the application of the artificial neural networks for modelling stability analysis in welding processes has been demonstrated. The regression analysis demonstrates the validity of neural networks to predict the stability of welding process using the statistical characterisation of the signal parameters of AE that have been calculated.     

激光焊接声信号与熔深的相关性

激光焊接过程伴随着强烈的声信号,这些声信号中包含焊接过程的重要信息,反映了焊缝质量.以平板激光堆焊为研究对象,详细地分析了焊接过程声信号的特征.研究发现,声信号的强度和功率频谱分布与焊缝熔深具有良好的对应关系.声信号功率频谱主要集中在2～10kHz之间,并且具有明显的谱线族.随焊缝熔深的减小,声信号强度减弱,并且声信号频谱族由相对集中单一向分散多族化变化.以激光焊接过程产生的声信号特征作为传感信息,采用人工神经网络技术建立了声信号与焊缝熔深之间的关系模型.结果表明,该模型能够根据声信号特征定量地检测焊缝的熔深,为激光非熔透焊接熔深的实时检测提供一种有效的手段.     

管道电弧声发射特征采集系统设计

鉴于焊接电弧声信号中蕴涵着丰富的焊接状态信息,是焊接质量监控重要的源信号,而管道结构特征为电弧声发射信号在管内低噪声传播创造了条件。设计了管道电弧声发射采集硬件系统,主要由传感器、信号适配电路、数据采集卡和一体化工作站组成。采用图形化虚拟仪器编程语言LabVIEW,通过封装功能模块及调用硬件驱动的动态链接程序,设计了一套采用中断触发方式进行高速数据采集的电弧声发射软件系统。结果表明,该系统不仅能实现对电弧电压、焊接电流和电弧声发射信号的高速实时同步采集,并可将采集结果图形化显示,很好地解决了实时图形绘制难的问题,为进一步研究管道TIG焊接电弧声发射机理创造条件。     

Formation of hardened layers on aluminium alloy surfaces by the plasma transferred arc process

A new criterion for stability analysis of the gas metal arc welding (GMAW) process is proposed and presented in this work, based on acoustic emission generated by the arc during short-circuiting metal transfer. For the experimental development an AWS ER70S-6 wire with a diameter of 0.8 mm and a DEP 401 rectifier were used. The weld bead was carried out on a 4-mm-thick AISI 1020 steel plate. Several welding conditions were studied with variation of the process parameters during the deposition of the beads. The acoustic emission signals were acquired using a measurement system composed of a MV-201 microphone, with a sensitivity of 10 ± 3 mV Pa^? 1 and frequency bandwidth of 20 Hz to 170 dB to 100 kHz, and a data acquisition card coupled to a PC. A stability index was proposed. Eventually, a statistical analysis for validation of the obtained experimental results was carried out. The outputs allowed obtained a relationship between the acoustic signals and the arc voltage signals. The feasibility of the proposed index, and the effectiveness of the method as a novel means of analysing the stability of arc welding, was demonstrated based on acoustic emission for analyses of GMAW process stability.     

铝合金P-MIG焊接过程熔滴过渡行为的结构负载声发射表征

通过在线检测铝合金PMIG焊接过程的结构负载声发射信号,研究熔滴过渡行为的表征,以及熔滴过渡形式变化对声发射信号特征参数的影响. 结果表明,焊接过程中检测到的结构负载声发射信号时域波形包含了较多的PMIG焊接过程熔滴过渡特征信息,利用时域波形及其平均振铃计数、平均正峰值等特征参数可以对PMIG焊接过程中的熔滴过渡现象进行表征. 当熔滴过渡频率相同时,随着熔滴过渡对液态熔池的冲击作用增大,声发射信号特征参数相应增大;当熔滴过渡频率不同时,熔滴过渡频率越大,熔滴体积越小,对液态熔池的冲击作用越小,声发射信号特征参数相应减小.     

管道声发射泄漏检测技术研究进展

声发射检测的目的是获得声发射源的有关信息(如声发射源的特征和位置等)。管道泄漏声发射信号既携带结构的某些特征信息(泄漏孔大小和位置等)，同时又有很大的随机性和不确定性，属于一种非平稳随机信号。在分析管道泄漏声发射信号特点基础上，着重对管道声发射泄漏检测技术及信号处理方法的最新研究进展进行了回顾。模态声发射能够解决常规声发射技术发展中的问题，是一种潜在的能够实现管道泄漏定量检测的方法。     

激光-微束等离子弧复合焊接过程的结构负载声发射信号表征

采用脉冲YAG激光焊、微束等离子弧焊和激光-微束等离子弧复合焊对304不锈钢进行焊接试验,实时采集焊接过程中的结构负载声发射信号,研究声发射信号对焊接过程的表征. 结果表明,激光离焦量为-2 mm的激光-微束等离子弧复合焊接,热源复合效果更好,焊缝表现出更显著的复合热源焊接特征. 焊缝获得了更好的表面成形和熔深、熔宽. 热源复合效果更好的焊接过程,其声发射信号波形表现出更大振幅,且更为均匀,并与激光热源的周期性相符,呈现出明显的复合热源焊接周期性. 因此可以利用焊接过程检测到的结构负载声发射信号表征激光和微束等离子弧两种热源复合效果特征.     

基于HHT的预应力钢筋混凝土梁断裂AE信号分析

针对混凝土材料损伤所产生的声发射信号复杂的特点,提出了基于Hilbert—Huang变换的分析混凝土声发射信号的新方法。利用全波形声发射技术记录了预应力混凝土梁在三点弯曲荷载试验下整个破坏过程的声发射信号,研究了声发射累计能量随时间变化的关系曲线,分析了梁在不同破坏阶段产生的实测声发射信号,获得了信号的Hilbert谱。通过与小波分析结果进行比较,显示出该方法具有处理精度高、自适应性强的特点,能有效地提取声发射信号中损伤的主要特征,为声发射信号处理提出了一种新的途径。     

用时频分析法研究铝合金电阻点焊过程中的声音信号

研究了铝合金点焊过程中声音信号的时频域能量分布，并应用它来识别点焊的熔核状态。点焊过程中的声音信号包含着熔核形成信息，是点焊质量监控的重要参数。为了能够确定熔核的变化状态，作者尝试采用非平稳过程的时频分析方法对声音信号进行研究，试验与计算结果表明，Choi-williams时频分布是一种较好的铝合金点焊声音分析方法，可以区分不同熔核状态，其计算结果可作为铝合金点焊过程的监控参数和质量检验的依据，具有一定的实用价值，同时它对其它焊接方法中的信号分析与处理也有较高的参考价值。