声发射基本介绍

2.1声发射检测的基本原理当材料或结构受应力作用时,由于其微观结构的不均匀及缺陷的存在,导致局部产生应力集中,造成不稳定的应力分布。当这种不稳定状态下的应变能积累到一定程度时,不稳定的高能状态一定要向稳定的低能状态过渡,这种过渡通常是以塑性变形、相变、裂纹的开裂等形式来完成。在此过程中,应变能被释放,其中一部分以应力波的形式释放出来,这种以弹性应力波的形式释放应变能的现象叫做声发射,也叫应力波发射。固体材料产生局部变形时,不仅产生体积变形,而且会产生剪切变形,因此会激起两种波,即纵波(又称压缩波)和横波(剪切波)。产生这种波的部位叫作声发射源。这种纵波和横波从声发射源产生后通过材料介质向周围传播,--部分通过介质直接传到安放在固体表面的传感器,形成检测信号,还有一部分传到表面后会产生折射,一部分形成折射波返回到材料内部,另一部分则形成表面波(又称瑞利波),表面波沿着介质的表面传播,并到达传感器,形成检测信号。通过对这些信号进行探测、记录和分析就能够实现对材料进行损伤评价和研究。其原理如图所示图2.1声发射检测原理Fig.2.lAEdetectingschematic材料在应力作用下的变形与开裂是结构失效的重要机制。这种直接与变形和断裂机制有关的源,通常称为传统意义上的声发射源。近年来,流体泄漏、摩擦、撞击、燃烧等与变形和断裂机制无直接关系的另一类弹性波源,也归到声发射源范畴,称为其它声发射源或二次声发射源。2.2声发射信号处理声发射信号是一种复杂的波形,包含着丰富的声发射源信息,同时在传播的过程中还会发生畸变并引入干扰噪声。如何选用合适的信号处理方法来分析声发射信号,从而获取正确的声发射源信息,一直是声发射检测技术发展中的难点。根据分析对象的不同,可把声发射信号处理和分析方法分为两类:一是声发射信号波形分析,根据所记录信号的时域波形及与此相关联的频谱、相关函数等来获取声发射信号所含信息的方法,如FFT变换,小波变换等;二是声发射信号特征参数分析,利用信号分析处理技术,由系统直接提取声发射信号的特征参数,然后对这些参数进行分析和评价得到声发射源的信息。很多声发射源的特性可以用这些参数来进行描述,为工程实际应用带来极大的方便。2.2.1声发射信号参数分析图2.2AE信号参数Fig.2.2AEsignalparameters.参数分析是目前声发射信号分析较为常用的方法,它是波形方法的简述。根据波形提取几个相关的统计数据,以简化的波形特征参数来表示声发射信号的特征,然后对其进行分析和处理得到声发射源的相关信息。图2.2为声发射信号简化波形参数的定义,常用的声发射参数包括:撞击(波形)计数、振铃计数、能量、幅度、峰值频率、持续时间、上升时间、门槛等。各参数的含义及用途见表2.1所示。表2.1AE信号参数Tab.2.1AEparameters参数含义特点与用途撞击计数超过阀值并使某一通道获取数据的任何信号称为一个波击，可分为总计数、计数率反映AE活动的总量和频度，常用于AE活动性评价事件计数由一个或几个波击鉴别所得AE事件的个数，可分为总计数、计数率反映AE事件的总量和频度，用于源的活动性和定位集中度评价振铃计数越过门槛信号的振荡次数，可分为总计数和计数率粗略反映信号强度和频度，广泛用于AE活动性评价，但甚受门槛的影响幅值事件信号波形的最大振幅值，通常用dB表示直接决定事件的可测性，常用于波源的类型鉴别、强度及衰减的测量能量计数事件信号检波包络线下的面积，可分为总计数和计数率反映事件的相对能量或强度。可取代振铃计数，也用于波源的类型鉴别持续时间事件信号第一次越过门槛到最终降至门槛所经历的时间间隔，以µs表示与振铃计数十分相似，但常用于特殊波源类型和噪声鉴别上升时间事件信号第一次越过门槛至最大振幅所经历的时间间隔，以µs表示因甚受传播的影响而其物理意义变得不明确，有时用于机电噪声鉴别有效值电压RMS采样时间内信号电平的均方根值，以V表示与AE的大小有关。不受门槛的影响，主要用于连续型AE活动性评价平均信号电平ASL采样时间内信号电平的均值，以dB表示对幅度动态范围要求高而时间分辨率要求不高的连续型信号，尤为有用。也用于背景噪声水平的测量时差同一个AE波到达各传感器的时间差，以µs表示决定于波源的位置、传感器间距和传播速度，用于波源的位置计算外变量试验过程外加变量，包括经历时间、载荷、位移、温度及疲劳周次不属于信号参数，但属于波击信号参数的数据集，用于AE活动性分析2.2.2声发射信号波形分析信号波形分析的常用方法包括时域分析、频谱分析和时频分析,它们各自具有不同的特点。时域分析是最直观、最容易理解的信号表达形式。在一些对幅值感兴趣的工程问题中,这种描述最为有用,例如结构振动的位移、加速度等。但是它没有任何频率信息,看不到信号的成分,不利于分析振源、振动传递与频率的关系等问题。频谱分析一般通过傅里叶变换把信号映射到频域加以分析,虽然这种方法能够将时域特征和频域特征联系起来,能分别从信号的时域和频域观察,但却不能表述信号的时-频局部性质,而这恰恰是非平稳信号最根本和最关键的性质。在此基础上,人们对傅立叶分析进行了推广,提出了很多能表征时域和频域信息的信号分析方法,如短时傅立叶变换,Gabor变换,小波变换等。1.连续小波变换设RL2t，基傅立叶变换为ˆ,当ˆ满足容许条件＜dˆ2RC(2.1)时，我们称t为一个基本小波或母小波。由容许性条件可知：t具有衰减性，为此称之“小”；同时，t具有震荡性，故称之为“波”；将母函数t经伸缩和平移后得:ab-ta1tha，0aRba；，（2.2）称其为一个小波序列。其中a为伸缩因子,b为平移因子。对于任意的函数RL2tf的连续小波变换为：dtab-ttfaba21-fRW，(2.3)其重构公式（逆变换）为：dadbab-tbaa11tff2，WC（2.4）从定义上可看出,小波变换也是一种积分变换,小波分解的过程就是不断地改变小波窗的中心(即时移)和尺度后与信号相乘作积分运算,从而得到信号在每一个频率尺度下任意时刻的信号成分。小波分解的结果反映了信号tf在尺度a（频率）和位置b（时间）的状态2.离散小波变换在实际运用中,检测信号都是离散的试件序列,因此在计算机上进行小波分析时,连续小波必须加以离散化。需要强调指出的是,这一离散化都是针对连续的尺度参数a和连续平移参数6的,而不是针对时间变量t的。通常,把连续小波变换中尺度参数a和平移参数b的离散公式分别取作j0aa，0j0bkab，这里Zj，扩展步长1a0是固定值，为方便起见，总是假定1a0。所以对应的离散小波函数tkj，既可写作：0j-02j-0bka-ta2j-0kjkb-taaat0j0j0，（2.5）则称dtkb-tatfakjf0j-02j-0RW，（2.6）为f(t)的离散小波变换。离散化的连续小波变换以一定方式对(a,b)进行离散采样T采用的网格采样取0j0j0bkabaa，,,即对小尺度的高频成分采样步长小,而对大尺度的低频成分采样步长大。最常用的是二进制的动态采样网格：1b2a00，，每个网格点对应的尺度为，j2而平移为k2j。将离散化数取1b2a00，的离散小波称为二进小波。3.小波变换的多分辨分析多分辨率分析的具体实现是把信号f(t)通过一个低通滤波器H和一个高通滤波器G,分别得到信号的低频成分A(t),和信号的高频成分D(t),滤波器则由小波基函数决定。若在一次小波变换完成后,低频成分A(t)中仍含有高频成分,则对A(t)重复上述过程,直到A(t)中不含高频成分,该分解过程可以表示为:tttf11DA=ttt122DDA……（2.7）=j1iijttDA式中：zkkjkjtct，；jA是信号ft中频率低于fs21--j的成分，fs为采样频率，而tdtzkkjkjj，，D则是频率介于fs21--j与fs2-j之间的成分，tt和为尺度函数和小波函数，j表示小波分解级数。上式中的系数由以下递推公式推出：kk0nk2-nk1-jkjnk2-nk1-jkjfcgcdhcc；，，，，1-210kN，，，（2.8）式中：0f—信号的时域波形;N—采样点数ngnh，—滤波器GH和的脉冲响应；上式表明，信号tf按Mallat算法分解，分成了不同的频率成分,并将每一级低频率通道再次分解,分解级数越高,频率划分就越细,越能分解出更低频的成分。2.2.3声发射噪声的排除1.声发射噪声的类型声发射噪声类型包括:机械噪声和电磁噪声。机械噪声是指由于物体间的波击、摩擦、振动所引起的噪声;而电磁噪声是指由于静电感应、电磁感应所引起的噪声。2.声发射噪声的来源声发射检测过程中常见的电磁噪声来源：1）由于前置放大器引起的不可避免的本底电子噪声；2）因检测系统和试件的接地不当而引起地回路噪声；3）因环境中电台和雷达等无线电发射器、电源干扰、电开关、继电器、马达、焊接、电火花、打雷等引起的电噪声。声发射检测过程中常见的机械噪声来源主要有三方面:摩擦引起的噪声,波击引起的噪声,流体过程产生的噪声。1)摩擦噪声,加载装置在加载过程中的由于相对机械滑动引起的声响,包括:试样夹头、施力点、容器支架、螺丝、裂纹面的闭合与摩擦等;2)波击噪声,包括:雨、雪、风沙、振动及人为敲打;3)流体噪声,包括:高速流动、泄漏、空化、沸腾、燃烧等。3.噪声的排除方法噪声的鉴别和排除,是声发射技术的主要难题,现有许多可选择的软件和硬件排除方法。有些须在检测前采取措施,而有些则要在实时或事后进行。噪声的排除方法、原理和适用范围见表2.2。表2.2噪声的排除方法、原理及适用范围Tab.2.2Themethod,principleandscopeofapplicationofnoisereduction方法原理适用范围频率鉴别选择滤波器，探头、前放低频的机械噪声幅度鉴别调整固定或浮动检测门槛值低幅度机电噪声前沿鉴别对信号波形设置上升时间滤波窗口来自远区的机械噪声或电脉冲干扰主副鉴别用波到达主副传感器的次序及其门电路，排除先到达副传感器的信号，而只采集来自主传感器附近的信号，属空间鉴别来自特定区域外的机械噪声符合鉴别用时差窗口门电路，只采集特定时差范围内的信号，属空间鉴别来自特定区域外的机械噪声载荷控制门用载荷门电路，只采集特定载荷范围内的信号疲劳试验时机机械噪时间门用时间门电路，只采集特定载荷时间内的信号点焊时电极或开关噪声数据滤波对波击信号设置参数滤波窗口，滤除窗口外的波击数据，包括:前端实时滤波和事后滤波机械噪声或电磁噪声其它差动式传感器、前放一体式传感器、接地、屏蔽、加载销孔预载，隔声材料、示波器观察等机械噪声或电磁噪声