应用模态声发射进行自动源识别

摘　要　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 利用裂纹生长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长所产生的。讨论了几种数字信号处理方法, 沧州欧谱并给出了这些程 序的应用结果。

主题词　声发射　自动识别　信号处理　疲劳裂纹

AUTOM ATED SOURCE ID ENTIF ICATION USING MODAL ACOUSTIC EM ISSION L iu J ing Chen J imao 3 Steve Z iole 3 3 (Capgo ld D evelopm ent Inc. , Beijing O ffice) Abstract Fatigue crack grow th in a structure has becom e a concern to the p ro longing of its lifetim e. M odal acoustic em ission (M A E) that uses the energy p roduced by the grow ing crack fo r detection w ithout scanning has show n its consp icuous advantage. M A E can result in the cap ture of thousands of w avefo rm s during a test, of w h ich only a few w ill be the signals from crack grow th. So several digital signal p rocessing app roaches fo r the signals are discussed and the app lication results of the routines are given. Keywords A coustic em ission testing A utom ated identification Signal p rocessing Fatigue crack 　　

随着国防费用的缩减, 军用飞机以超过其设计 寿命超役飞行, 例子之一是波音B252 轰炸机。B252 是 1954 年开始采用的, 正如在“沙漠风暴”中所证明 的, 它仍然是空军的主要轰炸机种, 普遍的期望是, 它将飞行到 2024 年。由于这一延寿任务, 机体中疲 劳裂纹的生长已成为关注的焦点, 同时, 这些缺陷的 检测方法也正在得到大力开发。 超声和涡流等技术用于检测裂纹生长已经有相 当历史, 但是需要扫查工件, 而且如果缺陷的取向对 超声声束和涡流场不发生干扰, 就有可能漏检。再 则, 许多裂纹往往产生在必须拆开飞机零部件才能 用上述方法检测的部位。所以, 用它们作检测, 特别 是没有发现缺陷, 无疑是一项昂贵的计划。 模态声发射是无需扫查工件而利用裂纹生长产 生的能量来实现检测的技术。它依据介质中波的传 播能够可靠地识别结构中的裂纹生长信号。然而, 模 3 北京航空工艺研究所 3 3 D igitalW ave Co rpo ration, U SA 态声发射在检测过程中采集数以千计的波形, 而其 中只有少数是裂纹生长所产生的, 这导致了数据通 过量、存储和分析上的问题。如果信号处理程序能加 以改进, 如剔除诸如接头机械磨损噪声和电磁干扰 等产生的虚假信号, 上述问题就可迎刃而解了。

1　模态声发射信号分析要求 模态声发射信号是作用在结构上的瞬态力在传 播过程中形成表面位移的数字化再现。典型的信号 包含的频率从 20kH z～ 3M H z, 幅度范围超过 60dB。 每个波形的采集点可在 256～ 4 096 点内变化。为了 精确对声发射事件定位, 常用系统的采集通道为 2 ～ 8 个。结构检测中, 采集的声发射事件率, 可从每 秒几百个事件到每小时几个事件(大量实验说明, 高 于每秒几百个事件, 构件已进入严重破损状态)。这 样宽范围的变量, 使模态声发射信号具有某些很难 分析的特点。更有甚者, 它们是随机的, 又是动态的, 所幸的是, 它们的产生原因是能被考查的。 常用的分析方法要求使用者了解声源及其所形 成的波形特征之间的效应, 然后, 以人工分选数据来 分析信号。这种方法对形状简单的小型检测件(通常 信号数量很少)也许是可行的, 当这一技术应用到几 何形状复杂的大型结构件时, 数据量急剧增加, 因 此, 能自动分析数据, 提取裂纹抑或是噪声、源位置、 源取向及缺陷大小等有关源信息的方法就很必要。 模态声发射信号分析的基本方法是① 剔除由 机械源和电磁干扰所产生的显而易见的噪声信号, 从而减少了数据量和随后的分析时间。② 根据频率 成分判定余留的信号中是否有感兴趣的声源产生的 信号, 因为声源控制着信号的频率成分。③ 判定声 波的传播特性, 这是又一个由声源控制的内容。④ 声源定位, 源定位给使用者提供了一项最终的决定 性的信息, 信号是否起源于可能的损伤部位。按照上 述步骤就能自动可靠地进行源的识别。

2　数字信号处理

2. 1　噪声剔除 噪声信号与裂纹信号的差别以及各种噪声信号 的特征已在上一讲作了介绍, 不再赘述。通常声发射 传感器获得的信号中很大部分是由噪声事件产生 的, 这些信号往往比缺陷生长信号具有较大的幅度 和较低的频率(如大量机械源干扰; 电磁干扰则多为 高频信号或低频交流电信号, 常以频率分析剔除) , 而使模ö数(A öD )转换器饱和。图 1a 和 b 分别是典 (a)　噪声信号 (b)　裂纹信号 图 1　典型信号 型的噪声信号和由生长裂纹产生的信号。由于饱和 信号中的频率成分和波形信息已被改变, 所以这些 类型的波形应该从进一步分析中剔除, 而不予存储, 判定饱和点的程序已经编写完成, 如果饱和百分比 太高, 波形即被剔除。这一程序动作非常快, 根据飞 机结构的检测, 程序减少了所采集数据量的 50%～ 90%。

其它基于幅度和信号持续时间的拣选程序也 得到了开发[ 1 ]。 模态声发射中感兴趣的是基频(低阶的)伸缩波 (E 波)和弯曲波(F 波)。源活动垂直于板的平面或 对于板的中心平面不对称, 例如板材上的质点冲击 和复合材料叠层板的分层, 这一类“平面外”的源的 特征可以很容易地用铅心在构件表面折断来模拟, 典型波形如图 2 所示。图 2 中弯曲波模式具有较伸 缩波模式大得多的幅度。众所周知, 弯曲波速度小于 伸缩波, 所以在波形图上, 源与传感器的距离就滞后 一定时间。当源活动在板的平面内, 而且对于中心平 面是对称的, 诸如复合材料的基体裂纹或铝板的拉 力疲劳裂纹, 沧州欧谱可以用铅笔心在板侧面的折断来模拟 这种源的特征, 典型的波形如图 3 所示。图 3 中伸缩 图 2　铅心在碳2环氧复合材料板表面断裂 产生的典型板波信号 图 3　铅心在碳2环氧复合材料板侧面断裂 产生的典型板波信号 波模式的幅度已大为增加。利用这一原理的软件已 得到开发并在全机疲劳裂纹检测中成功地应用(将 于另文详细介绍)。

2. 2　频率分析 所采集信号的频率成分取决于声源的受力2时 间函数。这样, 简单的分析技术如离散傅里叶变换 (D FT )和功率谱密度(PSD )能提供关于声源的补充 信息, 图 4 示出了图 1 信号的频率响应。由于裂纹信 号响应时间短得多, 其频率成分比噪声信号高得多。 通过分析特殊频带内的能量成分, 就能在获得的信 号中进一步分选。 图 4　噪声与裂纹信号的频谱

2. 3　三维分析技术 板波模式具有可预测的时间2幅度2频率特 性[ 2 ]。离散傅里叶变换虽然能显示信号中所包含的 频率, 但不能表明这些频率是如何作为时间函数变 化的。评价这些特性的能力是重要的, 因为不同模式 提供了有关源取向的信息[ 3 ]。再则, 不同模式的传播 速度也不同, 因而, 如果要实现准确的源定位, 识别 模式是很重要的。采用的变换必须很快, 且仍能提供 足够高的分辨力以区分不同的波模。用几种变换来 检测缺陷生长的模态声发射信号均取得了不同程度 的成功。短时间傅里叶变换(ST FT )能快速计算, 但 缺少分析所要求的频率分辨力, 小波(W avelet)和维 格纳2维拉(W ingner2V ille) 变换具有较好的频率分 辨力, 但需要大量时间来完成计算。 为了缩短计算时间, 不同频率的高斯余弦信号 与信号相关, 并以形成的互相关包络作为频率的函 数, 这种方法虽在数学上不很严密, 但能提供需要的 频率分辨力, 而且计算仍然很快。为了进行高斯互相 关方法与 ST FT 之间的比较, 在铝板中, 以点声源 ( 0. 3mm Pen tel 2H 铅心断裂) 激发伸缩波模式(图 5)。较之 ST FT 的轮廓图, 高斯互相关输出提供了 足够的频率分辨力。 图 5　厚度为 3. 2mm (1ö8in)铝板中的伸缩波 　　

ST FT 是通过把信号分成 16 部分(每部分 64 点采样) , 每一增加部分覆盖前一部分 64 点采样中 的3ö4。然后, 64 点采样将零插入到 512 点采样中以 增加频率分辨力。高斯相关技术将零插入到来自 100～ 800kH z 的 1 024～ 2 048 点采样之间的信号 中, 然后, 在 2 700kH z 频率间隔内实现 256 点互相 关, 显然大大提高了分辨力。可见, 虽然两种技术都 能显示频率随时间增长的伸缩波模式的时间2幅度2 频率特性, 但是 ST FT 的分辨力不如高斯相关技术 的分辨力高。类似高斯相关输出结果也能通过小波 和W igner2V ille 变换输出获得, 如上所述, 后两种 变换计算量就增大。在实际裂纹生长信号分析中, ST FT 固有的频率分辨力的局限就变得更为明显, 由 ST FT 获得的伸缩波模式时间2幅度2频率的等值 线衰减图上, 几乎完全没有作出有关时间2频率关系 的结论。但是, 高斯相关图十分清晰地显示了波形中 伸缩波的频率特性。 判定声波传播模式的另一种方法是计算时域中 波形的瞬时频率[ 4 ] , 计算包括来自原始波形的分析 信号的形成。

瞬时频率则是通过取分析信号的相位 时间导数来计算的, 整个过程显著快于三维变换, 而 产生的信号是等效的。图 6 和图 7 是薄板上两个铅 心断裂产生的波形及其瞬时频率, 图 6 是铅心在板 侧面断裂的结果, 产生的波形主要是伸缩波; 图 7 是 铅心在板表面断裂的结果, 产生的波形主要是弯曲 图 6　伸缩波模式波形的瞬时频率 图 7　弯曲波模式波形的瞬时频率 波。值得注意的是图 7 中弯曲波前面有很小的伸缩 波。这一现象很好地揭示了瞬时频率结果。

3　程序的应用 从声发射数据得到的沿工件长度方向的裂纹定 位精确度可以从与显微镜定位的比较得出。所有裂 纹的形成都始于样件的两侧边缘。最精确的线性定 位是用置于裂纹产生同一侧边缘的两个传感器获得 的, 置于对侧边缘的一对传感器得到的是很不准确 的定位, 原因是① 直接波的传播越过板宽增加了距 离。② 以一个角度跨越样件的波的传播速度不同 (较慢)于沿样件边缘单向直接传播的速度, 这在各 向异性的纤维增强复合材料中尤为显著。③ 传播距 离的增加和更多的传播方向的衰减促使波的幅度降 低, 使到达时间的测量更为困难, 这些因素同样会作 用于像通常所做的那样将传感器置于样件宽度的中 心线上测得的结果。 对标称量计长度为 152mm (6in)的传感器, 声发射定位与显微镜定位差的绝对 值平均为 3. 2mm (1ö8in)。一般, 焊缝探伤仪http://www.hanfengtanshangyi.com被定位的裂纹若是 朝向传感器量计长度中心的, 声发射定位更为精确; 而紧靠样件一端的显示则有较大误差。这正像所预 期的那样, 靠近量计长度中心的裂纹, 向两传感器传 播的距离近乎相等, 信号受衰减和散射作用的影响 亦几乎相等。图 8 所示样件含肉眼难以发现的九个 微小裂纹, 加载的九个裂纹全部可用模态声发射检 出(远小于破坏负载) , 将模态声发射定位与显微镜 定位作比较, 发现两种方法检测结果符合得很好[ 5 ]。

图 8　模态声发射定位与显微镜定位的比较 (a) 显微镜定位的裂纹位置 (b) 模态声发射定位的裂纹位置 4　结论 实验证明了模态声发射作为类似板材结构的飞 机壁板和复合材料叠层结构中增长裂纹的检测方法 是很有前途的, 因为这种方法是建立在被检介质中 声波传播基础上的, 分析程序能以物理概念加以开 发。用于模态声发射波形的几种数据信号处理程序 已经得到开发, 疲劳检测数据信号处理程序的应用 导致了数据量的显著减少, 然而仍能提供关于缺陷 增长的信息。

参 考 文 献 1 Searle I, Zio la S, R utherfo rd P. C rack detection in lap 2 jo ints using acoustic em ission. SP IE P roceedings on Sm art Structures andM aterials (V o l. 2444) , San D iego, Califo rnia: 1995. 212- 223 2 Go rm an M R. P late w ave acoustic em ission. Journal of the A coustical Society of Am erica, 1991, 90 (1): 358 - 364 3 Go rm an M R, P ro sser W H. A E source o rientation by p late w ave analysis. Journal of A coustic Em ission, 1990, 9 (4): 283- 288 4 M ichael Feldm an. N on2linear system vibration analysis using h ibert transfo rm —— É free vibration analysis m ethod ( FR EEV IB ). M echanical System s and Signal P rocessing, 1994, 8 (2): 119- 127