聲發射信號及其處理方法研究

鄭旭

摘 要：隨著我國工業的信息科技含量越來越高，我國工業企業的生產設備對精度的要求越來越高，許多設備需要特定的材料用作關鍵部件，同時許多構件長時間超負荷運載造成許多肉眼不可見的損傷。因此，需要一種操作簡便、精度達標的方法對構件的性能和損傷進行準確的檢測。本文以聲發射信號技術為主題，討論其工作原理與實際處理方法應用，簡要分析科研和生產中該方法的實際意義。

關鍵詞：聲發射信號；處理；方法研究

一、聲發射信號

（一）聲發射信號的定義

聲發射亦稱應力波發射，是指材料局部在受到應力突變時因能量快速釋放而發生的瞬時彈性波現象，與有限單元分析和光學分析法共同成為彈性力學和損傷力學研究的主要分析方法。其工作原理是借助聲發射技術運用聲發射檢測系統對瞬時彈性應變所造成的聲波現象進行數據的采集、記錄和分析等工作，并對檢測構件經聲波攻擊后的強度、位置和發生條件等性質進行綜合評價的技術。作為一種動態檢測方法，聲發射檢測技術因其精密性和直觀性，已經成為了廣泛應用的對材料結構性能評價的科學檢測方法，廣泛應用于材料的強度測定、損傷評估和壽命測試等領域的研究。

作為聲發射系統的主要功能，聲發射信號分析和處理是聲發射技術的重要環節。如何在聲發射信號檢測的過程中中排除外部環境擾動對檢測結果的干擾是聲發射信號處理的主要任務。同時作為一個針對于材料指標測定的實驗過程，其建立聲發射信號波形與材料失效模式之間的聯系是聲發射信號技術的重要任務。

（二）聲發射信號的檢測原理

通過收集材料因彈性應變所釋放出的能量數據，將其轉化為電子信號即聲發射信號，通過觀察振動圖，分析材料應變所釋放的能量，進而得出材料的各項指標模量。

二、聲發射信號的處理方法

現有的聲發射信號處理方法主要有參數分析法和波形分析法兩種

（一）參數分析法

作為伴隨聲發射信號系統誕生的經典處理方法，參數分析法是所有聲發射信號處理方法中最快、操作最簡便的一個，實用性較強，若無精確度要求，是實際工程中最佳的處理方法。它是根判斷聲發射源的依據主要是發射信號某些特征參數變化規律及各參數間相互關系，根據分析結果的類型，參數分析法可分為以下幾類：a、以計數分析、能量分析及幅度分析為代表的單參數分析方法；b、分布圖分析法；c、經歷圖分析法；d、關聯圖分析法。

（二）波形分析法

作為比參數分析法較精確的處理方法，波形分析法更多運用于科研領域，其工作的方式也隨著電子科技產品的更新而不斷改進。進入信息時代以來，波形分析主要以小波分析、模式識別、統計理論等為理論基礎演變出新的波形分析方法。

a、小波分析。小波分析是基于彈性力學有限單元分析理論的分析方式，針對局部材料構件的觀察實驗，進行數據微元化分析，縮小尺度軸可將有限單元無限微縮化，伸長尺度軸可將微元體進行整合，得出關聯性數據，最終達到高頻處時間細分，低頻處頻率細分，能自動適應時頻信號分析的要求，從而可聚焦到信號的任意細節。變換的困難問題。目前已廣泛應用于聲發射信號的消噪、特征提取、信號識別與定位中。

b、模式識別與人工神經網絡。模式識別與人工神經網絡都是通過對人腦的模擬分析，對不同事物的自動識別、認知和區分的方式。其經常利用在聲發射信號實驗得到的數據進行材料的區分比對、全壽命維護工作。

三、聲發射信號的處理方法的應用

（一）聲發射信號的處理方法在滾動軸承檢測中應用

1）參數分析方法在滾動軸承檢測中應用。參數分析法檢測經歷了漫長的研究過程，最終成為了成熟高效的工程檢測方法，因此在實際生產過程中，軸承的檢測一般都是運用參數分析法進行快速檢測，目的是確定軸承存在問題的位置和軸承運行正常性的確定。軸承的內圈最容易發生問題，因此需用參數分析法，對其進行信號的振鈴計數，得出對周內壁的檢測參數。若存在缺陷較大的參數值時，本方法的缺點將暴露出來，針對缺陷較大的數值，本方法受限于精度，無法提供缺陷擴展的有效數據。振鈴計數法和峰值分布法也可只對缺陷的早期現象提供準確的數據，而針對更加深處細微的損傷，參數分析法就應借助事件持續期限與缺陷構件量程的關系，由波形對構件的缺陷尺寸進行破壞程度的深層次分析。

2）小波分析在滾動軸承檢測中的應用。利用小波分析理論，變換技術進行滾動軸承故障的早期診斷。其主要檢查對象就是構件的撓曲程度，因此需要利用小波分析方法，收集構件應變所產生的波形，從而繪制出包絡圖，分析其撓曲程度是否正常，并根據各小波區間在時間定義域和頻率定義域中在總能量中所占百分比。

3）模式識別與人工神經網絡在滾動軸承檢測中的應用。采集信號的持續時間、峰值和能量三個變量進行三維聚類分析，訓練其準確率，若達到97%，則有效地實現了軸承的故障模式識別。采用聲發射技術可成功監測低速旋轉滾動軸承，試驗設備檢測結果表明由于軸承滑動摩擦而產生聲發射信號，設置系數作為缺陷特征進行分類可用于確定軸承的機械完整性。采用此方法可識別軸承上很小缺陷，確保軸承缺陷監測數據結果的可靠性。

4）混合信號處理技術在滾動軸承檢測中的應用。充分利用不同材料和同種材料不同損害方式聲音不同的特點，對軸承采用能量收集分析，頻譜分析和連續小波變化分析的組合分析方式，按照全流程對軸承從整體到細部全面進行聲發射信號分析，并且得到完整的空間數據和頻率數據。

（二）聲發射信號的處理方法在材料損傷領域的應用

1）特征參數法。特征參數法主要包括記數法和波形特征參數法。其中記數法包括聲發射事件計數法和振鈴計數率以及他們的總記數，還有對振幅加權的記數的加權振鈴法。這兩種方法高效、操作方便，但受構件幾何形狀影響較大，不適合做較高精度的聲發射信號處理實驗。波形特征參數法是通過統計發射的波形特征繪制出材料損傷的直方圖和一定時間段內的損傷趨勢圖。

2）譜估計法、人工神經網絡模式識別法和小波分析法。譜估計法、人工神經網絡模式識別法和小波分析法的損傷應用與其在軸承檢驗的方法相同。

參考文獻：

[1] 焦陽，侯潔.聲發射信號處理技術及其在滾動軸承檢測中的應用現狀[J].河北科技大學學報，2013（4）.

[2] 許中林，李國祿.聲發射信號分析與處理方法研究進展[J].材料導報，2014（5）.