基于纵向模态超声导波陷频特性的钢绞线拉力测量新方法

试验发现了钢绞线结构中L(0,1)模态导波存在陷频这一固有声学特性,由此提出一种钢绞线拉力检测新方法。为测试钢绞线中导波陷频特性与拉力的关系,研制了一款柔性低频磁致伸缩传感器,可在30~160 k Hz范围内激励/接收L(0,1)模态导波。在直径17.8 mm和15.2 mm的两种7芯钢绞线上进行导波陷频检测试验,结果表明陷频特征频率与拉力的自然对数值呈良好线性关系,陷频旁侧峰值比随拉力增大而线性增加。试验中1 k N的拉力增量(应力增量约3 MPa)引起的声学参数(陷频特征频率和陷频旁侧峰值比)变化可被检测到并较好的符合标定关系方程。在额定工作载荷内,拉力估算相对误差小于1.5%,这表明新方法具有较高的拉力检测精度。同时,依据试验所得结论,给出了钢绞线结构中L(0,1)模态导波陷频中心频率与拉力关系的修正公式。新方法实施过程简洁,具有很好的工程应用前景。     

基于导波的圆柱结构损伤识别方法

为实现基于导波的旋转圆柱结构的无损检测,提出一个圆柱模型和相应的损伤识别方法。当该圆柱模型处于无缺陷和有缺陷状态时,基于动态有限元方法定义并校对所感应的纵波的反射系数和残余系数。仿真结果表明残余系数可以作为一个有效的参数用于损伤识别。这种损伤识别方法在试验中得以验证。利用一个圆形的薄铝板模拟该圆柱模型的径向切片。两个圆形的压电应变片(Piezoelectric transducer,PZT)分别固定在铝板上下表面的圆心位置用于激励和采集导波信号。对比分析铝板在无缺陷(基准)状态下和有缺陷(检测)状态下从导波信号中所提取的第一阶基本模式分量(Intrinsic mode function,IMF),以校对基础阶对称(S0)模式的残余系数。试验结果和仿真结果的一致性验证了所提出的损伤识别方法的有效性,并且为实现旋转圆柱结构的无损检测奠定基础。     

非线性超声导波钢轨裂纹检测模态选取研究

不同模态对不同位置裂纹的敏感程度不同,针对裂纹检测时模态选取不准的问题,研究 50 kHz 激励下可累积二次谐波模态对、模态振型和裂纹位置的影响,提出了由 3 个指标评定的最优裂纹敏感模态选取方法( selection of optimal crack-sensitivemode, SOCSM),通过相对非线性系数 β 随裂纹生长的变化趋势评价模态对裂纹的敏感度。 为准确激励出所需模态提出了最优模态激励算法(optimal mode excitation, OME),为验证 SOCSM 法和 OME 法的有效性和准确性,以 CHN60 钢轨轨腰处裂纹为例进行了数值仿真分析以及实验验证。 结果表明,采用 OME 法能准确激励出模态组合 11 和模态组合 1;50 kHz 激励下模态组合 11 的 β 随裂纹生长单调增加,而模态组合 1 几乎没有变化,说明模态组合 11 更适合检测轨腰处的裂纹,对裂纹的微小变化非常敏感,两个模态组合均能产生可累积二次谐波,裂纹的存在会影响导波传播,即影响信号的幅值大小。     

超声导波在扭转模态下的管道缺陷检测

为了研究扭转模态在不同形状管道中的传播特性和缺陷的检测能力。建立带有缺陷的管道有限元模型,利用有限元软件ABAQUS对T(0,1)模态导波在直管、弯管中的传播过程进行数值模拟研究。导波信号采用汉宁窗调制的正弦信号,激励T(0,1)模态信号。结果表明,最低阶的扭转模态适合于管道的缺陷检测。且50kHz的T(0,1)模态导波对直管、弯管上的缺陷敏感,在缺陷对应的位置上,导波的回波幅值最大,能量也较集中。     

频散补偿在导波缺陷形状辨识上的应用

针对超声导波具有的频散特性,导致导波缺陷检测信号波包在结构中传播时发生的展宽及衰减现象,研究了如何利用频散补偿技术对检测信号进行处理,将被频散特性淹没的缺陷信息再现,以实现缺陷形状的辨识问题.在进行实验验证的过程中,利用导波检测管道中的双槽形人工缺陷,通过改变端面加载的压电传感器位置,接收一组时域回波信号,根据波数-频率关系对导波传播过程中的频散进行补偿后,再现缺陷的形状特征.     

基于应变模态的模态应变能损伤识别方法

传统模态应变能计算需要完备模态振型信息,而模态振型信息中存在转角自由度难以准确获取的问题,为解决该问题,开展基于应变模态的模态应变能损伤识别研究,实现了结构损伤的定量识别。首先,通过基于应变与位移之间的联系,推导出应变模态与位移模态之间的转换矩阵;其次,利用应变模态代替位移模态计算单元模态应变能,建立基于灵敏度分析的损伤识别方程组;最后,根据奇异值截断法求解该方程组识别结构损伤。以一两端固支梁结构为对象,开展数值仿真和实验研究。结果表明,该方法可以有效识别出结构的损伤位置和损伤程度,相对于基于振型扩充的模态应变能损伤识别方法,具有更好精度和抗噪性能。     

钢轨应力检测中超声导波模态选取方法研究

钢轨横截面形状复杂,其内部可传播的导波模态数量众多,为了选取适于检测钢轨内部温度应力的模态,本文提出了一种导波模态选取的指标模型。该模型基于频率、应力敏感度、振型、激励位置偏离度、模态可辨识度五个因子构建,通过分别求解五个因子的数值,综合得到模型的计算结果,最终选取了计算结果数值最大、其值为0.88的导波模态。经实验室和西宝高速铁路现场测试,本文提出的指标模型,能快速、准确选取适于应力检测的导波模态,所选取的模态对应力敏感,在应力变化137 MPa时,其群速度变化值达到2.2 m/s,该模态激励方式简单,易于控制,传播距离超过1 km,适用于无缝线路钢轨长距离平均温度应力的在线监测。     

面内纵振复合模态直线超声电机模态识别方法

为识别一类纵振复合振动模式超声电机定子的工作模态,为优化定子动力学设计提供依据,提出通过局部振型相关分析识别电机定子的模态识别方法.首先,分析了纵振复合模态超声电机定子的工作模态,结合激光多普勒测振系统原理分析了面内振动模态识别的难点;其次,在电机定子动力学分析的基础上,提出了通过振子底端局部振型识别工作模态的方法;最...     

半解析有限元法求解钢轨中超声导波频散曲线

钢轨中超声导波的频散曲线是采用超声导波技术进行无缝线路钢轨完整性检测的重要参考依据.通过传统的有限元模态分析方法,无法求解得到钢轨中超声导波完整的频散曲线,针对这一问题,采用了半解析有限元方法.求解时假设导波在钢轨中以简谐振动的方式传播,仅对钢轨的横截面采用三角形单元进行有限元网格划分,经理论推导得到超声导波在钢轨中传播的波动方程,通过求解特征方程,得到波数与频率的值,进而获取频率与相速度、群速度的关系,绘制出频散曲线.通过求解得到的特征向量还可以分析各导波模态的振动特性.实验结果表明,半解析有限元法求解得到的我国无缝线路CHN60钢轨的频散曲线与实际线路测试结果有很好的一致性.     

基于故障波形时频特征配网故障识别方法研究

配电线路故障类型的准确识别可为线路运维人员提供方向性的指导。基于对故障波形时频特征的分析,提出了一种配电线路故障类型识别方法,通过对不同类型故障波形建立模型与理论分析,从时域、频域和电弧3个方面提出可以表征不同故障类型波形特点的特征参量;并提出依据故障波形数据提取特征参量的计算公式,将多参量融合作为依据建立识别逻辑,通过对输入波形数据特征量的检测归类,实现对不同原因引起的配网线路故障类型的自动识别。最终利用美国电力研究协会(EPRI)提供的136组现场故障波形数据对算法进行了闭环控制与验证,结果显示识别成功率达到90%,证实了利用故障波形时频特性实现配电线路故障类型识别的可行性。     

基于导波基函数投影变换的单模态超声导波提取方法

由于超声导波的多模态特性和频散特性,实际检测时在同一激发频率下存在多种模态的混合信号,影响导波检测的灵敏度。针对上述存在的问题,在建立导波频散信号的数学模型的基础上,提出一种基于导波基函数投影变换的单模态超声导波提取方法。首先根据频散传递函数建立各模态导波信号的数学模型,将各模态导波信号构建为一组导波模态基,之后,以模态基函数为投影变换核,对接收信号进行投影变换,从而实现多模态混叠信号中单模态导波信号的提取。通过对板中的Lamb波S₀、A₀和A₁混合模态仿真和实际信号处理试验表明,提出的方法无需频散补偿即可实现多模态混叠信号中单模态导波信号的有效提取。     

基于模态分析的钢结构损伤识别方法研究

对钢结构损伤的准确识别是确保钢结构安全可靠的重要保证。本文提出了一种利用动力试验检测钢结构破损的方法。通过建立钢梁的有限元模型计算正常情况下梁的动力特性,利用现场采集试验数据、模态分析技术获得损坏梁的自振特性。将无损模型分段计算出自振特性,利用特征比的比较确定损伤位置。经实例分析证明该方法准确、简便、适用,提高了钢结构损伤识别的效率和精度。     

基于模态应变能的接触刚度识别方法

由于模态应变能对结构局部变形敏感,因而在以螺栓连接结构为代表装配结构中,预紧力变化对接触刚度和结构固有特性的影响可以采用模态应变能的方法进行分析,据此提出基于模态应变能的接触刚度识别方法,提高粗糙表面接触刚度识别的精度。以螺栓连接的T型块试验台为例,通过测试不同螺栓预紧力下结构前3阶固有频率,并采用薄层单元等效粗糙表面接触特性;考虑结构各阶模态应变能权重,进行了接触刚度识别和识别误差分析。研究结果表明,各阶模态应变能权重随着接触刚度或螺栓预紧力变化可能呈现不同的趋势,导致基于单阶模态的接触刚度识别结果之间存在较大差异;基于模态应变能的接触刚度识别方法由于综合考虑各阶模态的权重,反映了各阶固有频率的总体变化趋势;随着螺栓预紧力增大,接触刚度总体非线性增加,接触刚度识别误差总体下降。所提出的基于模态应变能的接触刚度识别方法,建立了螺栓连接结构中预紧力变量、粗糙表面接触刚度和模态固有频率耦合机制,为粗糙表面接触刚度建模提供了一种精确的识别方法。     

一种基于神经网络的模态参数识别方法

提出一种利用神经网络结合自回归滑动平均时间序列分析来提取结构或系统模态参数的方法。这种方法首先运用神经网络计算出自回归滑动平均时间序列分析中的未知系数,然后提取出系统的模态参数。数值仿真及实验结果表明,该方法具有很高的识别精度、对噪声不敏感和具有很强的抗噪性的特性,这几点是传统时域辨识方法不具备的。文中提出的方法适合提取出实际系统的模态参数,对实际测量信号分析具有较好的参考价值。     

基于环境激励的结构模态参数识别方法

利用时域分析最小二乘复指数法(kast-Squares Complex Exponential,LSCE)推导出在脉冲响应下结构的模态参数,并利用ITD(Ibrahim Time Domain)法对随机振动响应的参数进行识别,为分析工作模态下结构的优化设计、损伤诊断和故障诊断打下基础.在充分研究了环境载荷对工程结构影响的基础上,重点分析了风载荷对大跨度工程结构的影响.利用有限元软件对空间桁架结构进行有限元工作模态分析,得出在环境载荷激励下的结构响应,进而利用参数识别方法得出模态参数,其结果与工程实际相符,证明了环境载荷处理的可行性和该理论体系的正确性.     

基于振动模态试验的管道损伤识别方法

管道状态监测与损伤识别是目前相关领域具备挑战性的研究热点.文中给出了一种基于振动模态试验的管道泄漏定位方法.首先基于振动模态分析方法对无损管道和泄漏管道进行数值模拟分析;然后对两种管道进行试验模态分析,提取管道的时域信号,并对时域信号进行FFT处理获得频域信号,求出管道各阶固有频率的平方差并将其与第一阶管道固有频率的平...     

基于SOPC的管道超声导波检测系统设计

针对国内超声导波检测仪器相对落后的现状,提出了基于单片FPGA设计管道超声导波检测系统的方法。以MicroBlaze软核处理器为控制核心,编写了导波发射专用DDS IP核,设计了完整的硬件平台。对uC/OSⅡ嵌入式操作系统和uC/GUI图形用户界面进行移植,完成了应用程序的开发。系统集导波发射、回波采集、分析处理、实时显示和数据存储等功能于一身。实验表明:各功能运行正常,能方便地应用于管道超声导波检测。     

基于相关的超声导波检测信号分析方法

在超声导波管道检测中,不同的管道结构特征在信号上有不同的表现。为了实现管道超声导波检测数据分析的智能特征识别,采用相关系数的方法比较待识别信号与标准样本信号相似程度,从而实现对管道特征信号的智能分类。试验结果表明,基于相关的超声导波检测信号识别方法具有较高的识别精度,能够提高检测的效率和准确度。     

基于Lyapunov指数的超声导波检测技术

为了提高超声导波的检测灵敏度,提出了一种基于杜芬方程Lyapunov指数特性的超声导波识别方法,该方法利用了杜芬方程对系统参数的敏感性及其对噪声信号的免疫特性。首先,分析了杜芬方程检测导波信号的数学原理;其次,讨论了如何设定检测系统参数,给出了可用于检测导波信号的杜芬系统;最后,通过分析比较噪声和导波信号对Lyapunov指数的不同影响,证明了该方法识别强噪声下弱超声导波的有效性。数值算例表明,通过合理设置杜芬方程参数使系统处于混沌状态,当输入导波信号和混有噪声的导波信号时,系统由混沌状态转变为极限环运动,利用杜芬系统状态改变可实现对强噪声下弱超声导波的识别,该方法可有效延长超声导波的检测范围和提高检测小缺陷的灵敏度。     

基于QGA-LS-SVM的超声导波缺陷轮廓重构

超声导波缺陷轮廓重构是指由检测到的缺陷回波信号重构缺陷轮廓及参数,是实现超声导波信号反演的关键.探讨了应用最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine,LS-SVM）对缺陷轮廓进行重构的方法,并利用量子遗传算法（Quantum Genetic Algorithm,QGA）优化LS-SVM及核函数的参数.LS-SVM的输入是缺陷所产生的回波信号,输出是缺陷轮廓数据,建立起由缺陷的回波信号到缺陷二维轮廓的映射关系.训练样本和测试样本由实验数据与仿真数据组成.该方法实现了缺陷的二维轮廓重构,并与BP（Back Propagation）神经网络、GRNN（Generalized Regression Neural Network）神经网络和常规遗传算法LS-SVM三种方法的重构效果进行了比较.结果表明,该方法速度快、精度高,并有很好的泛化能力,是一种行之有效的缺陷反演方法.