SPV490Q钢焊接冷裂纹声-磁定位方法研究

声发射源定位方法可以精准判断信号发生时间及位置,但由于其检测数据量大,难以进行实时评价,而磁记忆定位方法能实时观察数据结果,所以用声-磁结合的方法对冷裂纹进行定位分析。焊后即进行声发射监测,待焊缝冷却后,按一定时间间隔用磁记忆技术进行检测,这样既能精确得到冷裂纹起裂时间及其位置,又能实时观察冷裂纹扩展走向。同时,通过SPV490Q钢斜Y型坡口焊接冷裂纹实验验证了该方法的可行性。     

基于振镜扫描方式的光学元件表面损伤检测EI北大核心CSCD

振镜作为一种二维扫描器件,可以实现光学元件不同位置处表面情况在CCD相机上的成像,利用振镜扫描方式无需移动待检测光学元件和成像系统即可完成大口径光学元件表面损伤的扫描检测,提出了一种基于振镜扫描方式的大口径光学元件表面损伤检测方法。利用该方法对光学元件表面损伤点检测进行了验证实验,通过在元件表面设置基准点,利用振镜扫描步数及图像处理技术确定损伤点位置及尺寸,并与光学显微镜观察到的损伤情况进行对比,结果显示利用振镜扫描方法对元件表面损伤点位置及尺寸的检测结果与光学显微镜检测结果偏差较小。该检测系统分辨率可达到(2.08±0.015)μm/pixel,检测范围大于2.5cm,水平方向和竖直方向位置坐标检测准确度分别为3.76%和1.37%,损伤点尺寸检测准确度为6.19%,能够实现较大尺寸光学元件表面损伤点的高准确性检测。     

基于振镜扫描方式的光学元件表面损伤检测

振镜作为一种二维扫描器件,可以实现光学元件不同位置处表面情况在CCD相机上的成像,利用振镜扫描方式无需移动待检测光学元件和成像系统即可完成大口径光学元件表面损伤的扫描检测,提出了一种基于振镜扫描方式的大口径光学元件表面损伤检测方法。利用该方法对光学元件表面损伤点检测进行了验证实验,通过在元件表面设置基准点,利用振镜扫描步数及图像处理技术确定损伤点位置及尺寸,并与光学显微镜观察到的损伤情况进行对比,结果显示利用振镜扫描方法对元件表面损伤点位置及尺寸的检测结果与光学显微镜检测结果偏差较小。该检测系统分辨率可达到(2.08±0.015)μm/pixel,检测范围大于2.5cm,水平方向和竖直方向位置坐标检测准确度分别为3.76%和1.37%,损伤点尺寸检测准确度为6.19%,能够实现较大尺寸光学元件表面损伤点的高准确性检测。     

多个布儒斯特窗大型光学元件的损伤在线检测

 针对高功率固体激光装置主放大器中以布儒斯特角放置的大型光学元件,设计了一套损伤在线检测系统。该系统利用望远系统倍率不变特性实现了多个光学元件在线等精度、等分辨率检测;采用景深理论,通过仔细调节孔径光阑的大小,以达到既能测量同一倾斜光学元件上的不同损伤点,又能减小相邻光学元件间损伤信息相互影响的目的。通过亮场成像纵向定位损伤位置,而利用暗场成像横向定位损伤的大小。实验证明了该方法的可行性和有效性。该检测方法适用于各种多个倾斜放置的光学元件的损伤在线检测。     

多个布儒斯特窗大型光学元件的损伤在线检测

针对高功率固体激光装置主放大器中以布儒斯特角放置的大型光学元件,设计了一套损伤在线检测系统。该系统利用望远系统倍率不变特性实现了多个光学元件在线等精度、等分辨率检测;采用景深理论,通过仔细调节孔径光阑的大小,以达到既能测量同一倾斜光学元件上的不同损伤点,又能减小相邻光学元件间损伤信息相互影响的目的。通过亮场成像纵向定位损伤位置,而利用暗场成像横向定位损伤的大小。实验证明了该方法的可行性和有效性。该检测方法适用于各种多个倾斜放置的光学元件的损伤在线检测。     

正交异性钢桥面板声发射波三维谱元法模拟及损伤定位*

针对大跨度桥梁正交异性钢桥面板的疲劳损伤评估与结构健康监测需求,开展基于声发射波场谱元法模拟的大型复杂板类结构损伤定位研究。采用Legendre高阶插值三维时域谱元法模拟声发射波在正交异性钢桥面板中的传播过程,验证了其内部显著的反射、衍射和频散现象,并代替人工预断铅实测试验获得大量声发射数据。然后,利用赤池信息准则判定声发射波到达各传感器的时间,通过高斯过程回归建立到达时差与声发射源位置的关系模型,用于未知损伤的定位监测。数值模型实验结果表明,赤池信息准则和高斯过程回归改进的时差图法在正交异性钢桥面板中的平均定位误差为37.3 mm(25 dB信噪比工况),平板的定位精度高于U肋。谱元法模拟有望代替繁琐的预断铅实测试验,提升声发射时差图系列损伤定位方法的实用性。     

流化床风帽故障的声发射检测

针对气固流化床中风帽故障影响流化质量问题,本文提出一种能够快速精确地检测出风帽故障位置和类型的声发射检测方法;声发射技术是一种实时、在线、非侵入流场的声波检测方法,利用均匀安装在流化床分布板下方的声发射传感器进行定位测量;采集气固流化床内颗粒撞击分布板产生的声信号,对该信号进行多尺度小波包分解,找出特征频段,由各个测点声发射信号总能量对比可以直观反应风帽故障存在位置,而各尺度能量分率的变化能进行故障类型判断;这种实时测量方法能更早,更精确的对风帽破损情况进行准确的判断。     

混凝土声发射信号源定位精度的细观模型计算分析

混凝土内部在断裂时会产生相应的声发射信号,通过这一信号,混凝土内部损伤断裂区域可以被定位。然而,混凝土是一种多相非均匀材料,而声发射定位算法是基于均匀介质假设进行计算的,因此采用该算法对其定位会产生一定的误差,有必要从细观的角度研究混凝土非均匀性对定位精度的影响。该文基于随机骨料模型以及时差定位算法(基于遗传算法),建立了一种用于估计混凝土声发射定位误差的定量估算模型。采用该模型定量估算分析了混凝土细观组分对其声速的影响,并在该分析结构的基础上继续分析了骨料含量以及声速取值偏差对定位精度的影响。结果表明,在正常骨料含量变化范围内,骨料含量对定位精度影响不大,而声速取值偏差对定位精度的影响远大于骨料含量对其的影响。     

自来水铸铁管道泄漏声信号频率特征研究

针对基于声发射技术的自来水管网泄漏检测定位方法，研究因泄漏而形成的声信号频率分布及不同泄漏量对频率分布的影响。实际泄漏检测时，通常采用互相关法估计泄漏信号到达不同传感器间的时间延迟实现漏点定位，因此，借助互相关分析法研究了管道的不同口径及泄漏信号传播距离对泄漏信号频率分布的影响。同时，泄漏声信号的传播不可避免要经过管道间的接口，因此分析了两种管道接口对信号频率成分的影响。进而为设计合理的管道泄漏检测过程提供依据，并为泄漏声信号形成及多种因素对泄漏声信号特征产生影响的机制研究奠定基础。     

声发射技术在全尺寸飞机疲劳试验中的应用

过去九年,,在对两类三代机的全尺寸疲劳试验中实施了全程声发射监测。采用了以声发射为中心的裂纹综合监、检测方法,对一些关键构件的疲劳裂纹实施早期预报,并用其它无损检测方法加以验证,为试验的顺利进行奠定了重要基础,为确定和延长这两类飞机的机群寿命发挥了重要作用。在对第一类三代机的试验中,发展了过去所用的声发射信号处理技术,在大量获取试验中的声发射信号时,有意识地将信号分成一系列有序的信号子集,分别反映一定的飞机受力(载荷)状态,在此基础上再采用空间滤波等技术获得感兴趣结构位置处的信号子集。对子集再采取基于统计分析原理的趋势分析和相关分析技术,获取监测位置的状态,以及试验机的“健康状态”。这一方法在另一类三代机的试验中再次发挥作用,显示了生命力。最终结果是两类三代机的机群寿命均有50%以上的提高,说明声发射技术具有广阔的应用前景。     

复合材料板声发射源定位的时间差映射方法

针对复合材料板内可能出现的纤维断裂、基体开裂等缺陷以及声波在不同传播方向的传播速度不一致且波速差异较大等问题,提出一种改进的时间差映射方法实现对复合材料板的声发射源定位。该方法采用的是预构建数据库方法,不需考虑波在板中的传播速度不一致以及波的传播模态等问题,而且实验对传感器在板中的布置没有严格要求。首先,为了快速准确地选择和删除采集的大量声发射数据中存在的伪声发射事件,采用聚类算法自动识别和选择每个网格节点上高度相关性的声发射事件并构建时间差训练数据库;其次,为了提高网格分辨率,采用插值补偿算法增加网格密度;最后,针对测试区域验证实际声源的位置,使用加权差分算法实现声源的定位。理论分析和实验结果表明:声源位置的定位平均实际误差从26.5 mm(采用传统的时间差映射方法)降至18.0 mm(采用改进后的时间差映射方法),对应的平均相对误差从5.3%降至3.6%;并且整体运行时间从5 h减少到16.87 s。研究表明改进后的时间差映射方法可有效快速地提高声源的定位结果及精度。     

Acoustic-based damage detection method

Most of the structural health monitoring (SHM) methods is either based on vibration-based and contact acoustic emission (AE) techniques. Both vibration-based and acoustic emission techniques require attaching transducers to structure. In many applications, such as those involving hot structural materials for thermal protection purposes or in rotating machines, non-contact measurements would be preferred because the operating environment is prohibitive leading to potential damage in contact sensors or their attachments. In this paper, a new non-contact, acoustic-based damage detection method is proposed and tested with an objective that the proposed method is able to detect the location and extend of damage accurately. The proposed acoustic-based damage detection method is a direct method. In this proposed method, changes in vibro-acoustics flexibility matrices of the damage and health structure are used to predict the location and extend of damage in the structure. A case study involving actual measured date for the case of a fixed–fixed plate structure is used to evaluate the effectiveness of the proposed method. The results have shown that the proposed acoustic-based damage detection method can be used to detect the location and extend of the damage accurately.     

储罐底板声源辨识及定位方法研究

储罐底板腐蚀是多声源问题,即在不同位置的腐蚀源可能同时发射应力波。这些声源信号有时会重叠被传感器接收,从而影响定位的可靠性。为此本文基于平面声发射源能量定位方法的基本理论,进行了模拟储罐底板定位实验,提出了能量定位系数的修正方法。同时通过对实验数据分析,发现快速独立分量分析(FastICA)方法可以将同种声源混合信号进行有效分离,并且基本保持原有波形特征,相干系数法可以实现对分离后的同源信号进行聚类,进而应用改进能量定位方法对声发射源进行定位,从而对声源辨识,判断事件集中度提供依据。     

FCM-FastICA的点蚀声发射信号分离识别方法*

金属点蚀是一种破坏性和隐患较大的设备损伤形式。点蚀会产生声发射信号。点蚀过程中产生的多种声源类型会造成信号混叠,影响腐蚀进程的判断。针对点蚀信号混叠问题,提出一种模糊C均值聚类与快速独立分量分析算法相结合的点蚀信号分离识别方法。通过分析单、双点蚀声发射数据将点蚀分为钝化膜破裂阶段、点蚀诱导成核及发展阶段,由聚类确定信号类别并用快速独立分量分析分离混合信号,利用相关性函数验证分离效果。结果表明：单点蚀过程存在3类原信号,双点蚀过程存在7类信号,其中包含单个信号与混合信号;单个信号与原信号相关性极高,达到0.8以上,混合信号的分离分量与原信号相关性达到0.6以上,分离效果较好。该方法可对点蚀混合信号进行有效分离和识别,为腐蚀进程判断提供支持。     

混凝土中的声发射波速特性及其在源定位中的应用

利用声发射技术监测受载混凝土裂缝发展特征的首要任务是对声发射源的准确定位.为了解混凝土中声发射波速特性,提高声发射源定位精度,该文开展了一系列室内试验,构建了考虑衰减现象的声发射波速修正模型,优化建立了基于修正波速的区域穷举定位法.结果表明:水灰比越小,基准波速越大,波速随距离的衰减越大.骨料粒径越大,基准波速越大,波...     

Roller bearing acoustic signature extraction by wavelet packet transform,applications in fault detection and size estimation

Continuous online monitoring of rotating machines is necessary to assess real-time health conditions so as to enable early detection of operation problems and thus reduce the possibility of downtime. Rolling element bearings are crucial parts of many machines and there has been an increasing demand to find effective and reliable health monitoring technique and advanced signal processing to detect and diagnose the size and location of incipient defects. Condition monitoring of rolling element bearings, comprises four main stages which are, statistical analysis, fault diagnostics, defect size calculation, and prognostics. In this paper the effect of defect size, operating speed, and loading conditions on statistical parameters of acoustic emission (AE) signals, using design of experiment method (DOE), have been investigated to select the most sensitive parameters for diagnosing incipient faults and defect growth on rolling element bearings. A modified and effective signal processing algorithm is designed to diagnose localized defects on rolling element bearings components under different operating speeds, loadings, and defect sizes. The algorithm is based on optimizing the ratio of Kurtosis and Shannon entropy to obtain the optimal band pass filter utilizing wavelet packet transform (WPT) and envelope detection. Results show the superiority of the developed algorithm and its effectiveness in extracting bearing characteristic frequencies from the raw acoustic emission signals masked by background noise under different operating conditions. To experimentally measure the defect size on rolling element bearings using acoustic emission technique, the proposed method along with spectrum of squared Hilbert transform are performed under different rotating speeds, loading conditions, and defect sizes to measure the time difference between the double AE impulses. Measurement results show the power of the proposed method for experimentally measuring size of different fault shapes using acoustic emission signals.     

Fatigue behaviour and structural health monitoring by acoustic emission of E-glass/epoxy laminates with piezoelectric implant

This paper represents the continuation of our research on built-in piezoelectric sensor for structural health monitoring of composite materials. Experimental research is focused on examining the effects of the embedded sensors on the structural integrity of composite laminates subjected to mechanical tests. A series of composite specimens with and without embedded sensor are tested in fatigue loading while constantly monitoring the response by acoustic emission technique. The acoustic signals are analysed using the classification k-means method in order to identify the different damage mechanisms and to follow the evolution of these mechanisms for both types of composite materials (with and without sensor). The mechanical behaviour of composites with and without embedded sensor shows no difference in the form. The incorporation of piezoelectric sensor causes low degradation of mechanical properties of composites. Comparing embedded sensor to sensor mounted on the surface, the embedded sensor showed a much higher sensitivity. It is thus verified that the embedded acoustic emission sensor had great potential for acoustic emission monitoring in fibre reinforced composite structures.