CN102520075A - 基于谐波小波包的直升机部件声发射信号传播特性的测试方法 - Google Patents

Abstract

基于谐波小波包的直升机部件声发射信号传播特性的测试方法，属于直升机机械部件声发射检测技术领域。它解决了对声发射信号的传播特性采用传统的小波包进行分析存在的能量泄露及频带选取不灵活的问题。采集声发射传感器获得的测试信号；确定分解层数j和频率带宽B，计算上限频率m和下限频率n；计算获得谐波小波的频域频段值；对测试信号进行FFT变换得到频域离散值；计算频域频段值的小波变换式；计算时域信号x_l(r)；变换获得能量E_l；对能量E_l进行归一化处理，获得平均能量获得待测直升机部件测试信号的能量图，从而得到待测直升机部件声发射信号传播特性。本发明适用于直升机部件声发射信号传播特性的测试。

Description

基于谐波小波包的直升机部件声发射信号传播特性的测试方法

技术领域

本发明涉及一种基于谐波小波包的直升机部件声发射信号传播特性的测试方法，属于直升机机械部件声发射检测技术领域。

背景技术

直升机机械部件的疲劳试验是确定直升机主要构件的使用时效，保证直升机安全使用的重要手段。在直升机部件的疲劳试验中，利用声发射技术(Acoustic Emission，AE)监测可以更早发现损伤的萌生、位置、类型等情况，能有效的发现损伤部位和损伤的程度。因此开展直升机机械部件声发射检测技术的研究，进一步改进和提高疲劳试验状态下损伤检测的效率和精度，对准确评估直升机各重要部件寿命及安全性是非常有意义的。

应用声发射技术对设备进行无损检测时，主要有两个方面的影响因素：一个是背景噪声的干扰；另一个是声波传播过程中发生衰减、反射、模式转换等使接收到的信号与声发射源信号存在差异。噪声的存在影响波形分析的可靠性，而波的传输特性是设备无损检测的基础。因此在应用声发射技术进行检测之前，必须研究波在设备上的传播特性。

大量的研究表明，声发射信号的传播特性由于受到传输距离、结构的连续性以及复杂性等因素的影响，会导致采集信号发生较大的失真。现有对声发射信号的传播特性采用传统的小波包进行分析，而传统的小波包分析存在很多缺点：首先，由于传统小波不具有理想盒形的频谱特性，会造成相邻频段能量泄露；其次，传统小波包频带以2的倍数划分，不能任意选取感兴趣的频带进行分析；再次，每分解一层小波系数就会减半，造成不同层频率分辨率不同。以上缺点使得传统小波包分析在分析精度、使用灵活性上存在一定局限性。

发明内容

为了解决对声发射信号的传播特性采用传统的小波包进行分析存在的能量泄露及频带选取不灵活的问题，提供一种基于谐波小波包的直升机部件声发射信号传播特性的测试方法。

本发明所述基于谐波小波包的直升机部件声发射信号传播特性的测试方法，它包括以下步骤：

将A个声发射传感器等间隔排列布置在待测直升机部件的表面上，对待测直升机部件做标准断铅试验产生测试信号，同时采集A个声发射传感器采集到的声频信号，A为正整数；对每一个声发射传感器采集到的信号进行处理的过程相同，具体过程为：

步骤一、采集每个声发射传感器获得的测试信号x(r)，r＝1，2....N，N为采集的测试信号x(r)的点数，并且为大于2的整数；

步骤二、根据所述测试信号x(r)的带宽范围和频段范围确定分解层数j和频率带宽B，其中j为正整数，

B＝f_s/2^j+1，

式中f_s为测试信号的奈奎斯特频率，

计算获得频带的上限频率m和下限频率n：

$\left\{\begin{array}{c}m=\mathrm{pB}\\ n=(p+1)B\end{array}\right.,p=\mathrm{0,1},\·\·\·,2^{j-1},$

步骤三、计算获得谐波小波的频域频段值

式中ω为测试信号x(r)的角弧度；

步骤四：对测试信号x(r)进行FFT变换得到频域离散值

步骤五：根据频域离散值

计算频域频段值

的小波变换式：

${\hat{W}}_l(m,n,\mathrm{\ω})=\hat{x}\left(\mathrm{\ω}\right){\hat{h}}_{m,n}\left[(n-m)\mathrm{\ω}\right],l=\mathrm{0,1},\·\·\·,j;$

步骤六：对步骤五中的小波变换式进行逆FFT变换，得到测试信号x(r)的小波变换后的每个频段的时域信号x_l(r)，对时域信号x_l(r)进行时域特征分析；

步骤七：对每个频段的时域信号x_l(r)进行能量变换，得到测试信号x(r)的能量E_l：

得到j个分解层的频段的能量；

步骤八：对每个声发射传感器获得的测试信号x(r)的能量E_l进行归一化处理，获得平均能量

${\stackrel{\‾}{E}}_l=\frac{E_l}{\underset{l=1}{\overset{j}{\mathrm{\Σ}}}{E}_l};$

步骤九：根据步骤八中获得的所有声发射传感器的测试信号的能量E_l，获得待测直升机部件测试信号的能量图，从而得到待测直升机部件声发射信号传播特性。

所述A为6，6个声发射传感器距离待测直升机部件依次间隔50mm进行设置。

所述测试信号x(r)采用对待测直升机部件做多次标准段铅试验产生测试信号的平均值。

所述待测直升机部件由碳纤维复合材料制成或由蜂窝复合材料制成。

本发明的优点是：本发明采用的谐波小波具有理想盒形的频谱特性，基于该谐波小波包对直升机部件声发射信号传播特性进行分析，克服了传统小波包分析的缺点，其分析结果中包括距离声源不同位置的能量图，本发明可以应用于直升机部件的传感器布置、声发射源定位和破损模式识别的技术领域中。

本发明对直升机部件常用碳纤维材料试件和蜂窝材料试件进行了传播特性断铅试验，利用谐波小波包分析了声发射信号在各个频带上的衰减特性，克服了传统小波包分析能量泄露、频带选取不灵活、不同层频率分辨率不同的缺点。研究结果表明：距离为影响衰减特性的主要因素，对于所研究试件，100KHz-200KHz频带的衰减特性与原始信号基本一致，可以利用此频带信号代替原始信号进行定位和损伤识别研究。

附图说明

图1为碳纤维复合材料待测直升机部件的相对衰减率曲线图；

图2为蜂窝复合材料待测直升机部件的相对衰减率曲线图；

图3为碳纤维复合材料待测直升机部件的五个频带归一化能量图，所述待测直升机部件的标准断铅试验为30度角断铅；

图4为蜂窝复合材料待测直升机部件的五个频带归一化能量图，所述待测直升机部件的标准断铅试验为30度角断铅；

图5为碳纤维复合材料待测直升机部件的五个频带的相对衰减率曲线图，该待测直升机部件的标准断铅试验为30度角断铅；

图6为蜂窝复合材料待测直升机部件的五个频带相对衰减率曲线图，该待测直升机部件的标准断铅试验为30度角断铅。

具体实施方式

具体实施方式一：下面结合图1至图6说明本实施方式，本实施方式所述基于谐波小波包的直升机部件声发射信号传播特性的测试方法，它包括以下步骤：

将A个声发射传感器等间隔排列布置在待测直升机部件的表面上，对待测直升机部件做标准断铅试验产生测试信号，同时采集A个声发射传感器采集到的声频信号，A为正整数；对每一个声发射传感器采集到的信号进行处理的过程相同，具体过程为：

步骤一、采集每个声发射传感器获得的测试信号x(r)，r＝1，2....N，N为采集的测试信号x(r)的点数，并且为大于2的整数；

步骤二、根据所述测试信号x(r)的带宽范围和频段范围确定分解层数j和频率带宽B，其中j为正整数，

B＝f_s/2^j+1，

式中f_s为测试信号的奈奎斯特频率，

计算获得频带的上限频率m和下限频率n：

$\left\{\begin{array}{c}m=\mathrm{pB}\\ n=(p+1)B\end{array}\right.,p=\mathrm{0,1},\·\·\·,2^{j-1},$

步骤三、计算获得谐波小波的频域频段值

式中ω为测试信号x(r)的角弧度；

步骤四：对测试信号x(r)进行FFT变换得到频域离散值

步骤五：根据频域离散值计算频域频段值

的小波变换式：

${\hat{W}}_l(m,n,\mathrm{\ω})=\hat{x}\left(\mathrm{\ω}\right){\hat{h}}_{m,n}\left[(n-m)\mathrm{\ω}\right],l=\mathrm{0,1},\·\·\·,j;$

步骤六：对步骤五中的小波变换式进行逆FFT变换，得到测试信号x(r)的小波变换后的每个频段的时域信号x_l(r)，对时域信号x_l(r)进行时域特征分析；

步骤七：对每个频段的时域信号x_l(r)进行能量变换，得到测试信号x(r)的能量E_l：

得到j个分解层的频段的能量；

步骤八：对每个声发射传感器获得的测试信号x(r)的能量E_l进行归一化处理，获得平均能量

${\stackrel{\‾}{E}}_l=\frac{E_l}{\underset{l=1}{\overset{j}{\mathrm{\Σ}}}{E}_l};$

步骤九：根据步骤八中获得的所有声发射传感器的测试信号的能量E_l，获得待测直升机部件测试信号的能量图，从而得到待测直升机部件声发射信号传播特性。

具体实施方式二：本实施方式为对实施方式一的进一步说明，所述A为6，6个声发射传感器距离待测直升机部件依次间隔50mm进行设置。

具体实施方式三：本实施方式为对实施方式一或二的进一步说明，所述测试信号x(r)采用对待测直升机部件做多次标准段铅试验产生测试信号的平均值。

本实施方式中采用多次试验获得的测试信号的平均值作为信号处理的基础，提高了采集信号的准确性。

具体实施方式四：下面结合图1至图6说明本实施方式，本实施方式为对实施方式一、二或三的进一步说明，所述待测直升机部件由碳纤维复合材料制成或由蜂窝复合材料制成。

对所述由碳纤维复合材料制成的试件1和由蜂窝复合材料制成的试件2进行试验，其参数设置如下表1所示：

表1试件参数

所述声发射传感器可采用德国Vallen公司的AMSY-5系统及配套设备，VS150-M声发射传感器6个，根据要求进行布置，采集待测直升机部件由标准断铅试验产生的测试信号。

为了减少测量误差，对试件1和试件2分别进行30度角和80度角断铅试验，每个断铅角度断铅5次，尽量保证每次断铅角度和强度相差不大。试验过程中采集系统的参数设置如表2所示：

表2测试参数设置

为了减少误差，对于每个试件每个角度的断铅试验，取5次结果的平均值作为测量值。以离断铅点最近的第1个声发射传感器的声发射信号AE作为参考。

通过有规律的调整上限频率m和下限频率n，谐波小波可进行良好的小波包分解。

通过试验得出以下结论：

(1)、无论是试件1还是试件2，30度和80度角断铅的能量和幅值衰减特性是吻合的，并且传播距离越远衰减越大，说明信号传播的距离对信号幅值和能量有较大的影响。通过试验可以估计能被检测到损伤信号的强度，当阈值为40dB，从图2可以看出，对于试件2来说，经过200mm的传播距离后，幅值相对于第一个采集点降低了39dB，这就要求损伤点传来的信号最小幅值应该大于79dB，否则在200mm外不能检测到该信号。可以根据衰减特性，设计合理的传感器阵列布置方案；

(2)、无论是试件1还是试件2，能量的衰减率都大于幅值的衰减率。这是由于幅值参数包含AE波形的信息比能量值小，幅值参数只是波形幅值的最大值，而能量参数是整个波形中幅值的平方和，因而能量对信号的衰减比幅值更敏感。

(3)、试件1在传播距离超过200mm之后，幅值和能量衰减都减弱，即偏离理想衰减特性很大，这主要是由于试件边界对信号的反射叠加到原始信号上，加上随着传播距离增大，信号频散和畸变加大，使得衰减速度减弱。此时，单纯利用能量法进行定位在200mm后将会存在很大误差。

以上从总体上分析了声发射信号在试件1和试件2上的衰减特性，为了详细分析声发射信号在各个频段的衰减特性，利用谐波小波包提取了声发射信号5个频带的信号。通过对声发射信号进行频谱分析，可以看出声发射信号的有效信息集中在500KHz以内，因此选取5个频带为0-100KHz，100KHz-200KHz，200KHz-300KHz，300KHz-400KHz，400KHz-500KHz，分别定义为频带1、频带2、频带3、频带4和频带5。很显然，利用传统小波包分解是无法精确得到这几个频带的，由于采样频率为5MHz，因此经过4层分解只能得到以156.25KHz为间隔的频带，由于信号长度只有2048点，每频段的小波系数只有128点，经过5层分解只能得到以78.125KHz为间隔的频带，每频段的小波系数只有64点。利用谐波小波包只需要调整m和n，就可以精确的提取要分析的频带的信号，并且信号点数不变。

试件1的30度角断铅试验中，六个声发射传感器五个频带的归一化能量如图3所示，试件2的30度角断铅试验中，六个声发射传感器五个频带的归一化能量如图4所示。可以看出，无论对于试件1还是试件2，能量都主要集中在频带2，即100KHz-200KHz之间。

同样以离断铅点最近的第1个声发射传感器的AE信号作为参考，用频带能量相对衰减率描述AE信号在各个频带的衰减特性，第p个声发射传感器第q个频带的能量相对衰减率

为：

${\mathrm{SE}}_p^q=20\log (E_p^q/E_1^q).$

图5为试件1的30度角断铅五个频带和原始数据的相对衰减率曲线，图6为试件2的30度角断铅五个频带和原始数据的相对衰减率曲线。可以看出，无论对于试件1还是试件2，频段2的衰减特性都与原始信号的衰减特性基本一致，说明频带2的信号能准确体现原始信号的衰减特性，因此可以利用频带2信号代替原始信号进行研究。同时，通过图6可以看出，频带越高，衰减越快，这与理论分析也是一致的。

上述试验结果表明：

一、距离为影响衰减的主要因素，传播距离越长，衰减越大，信噪比越低。在布置声发射传感器时，需要根据具体衰减特性，选取最佳的布置间距。

二、对于试件1和试件2，100KHz-200KHz频带的衰减特性与原始信号基本一致，可以利用此频带信号代替原始信号进行研究。

三、频率越高，衰减越快，对于衰减较大的无损检测场合，可以选择较低频率范围提取信号特征。

Claims (4)

1.一种基于谐波小波包的直升机部件声发射信号传播特性的测试方法，其特征在于：它包括以下步骤：

将A个声发射传感器等间隔排列布置在待测直升机部件的表面上，对待测直升机部件做标准断铅试验产生测试信号，同时采集A个声发射传感器采集到的声频信号，A为正整数；对每一个声发射传感器采集到的信号进行处理的过程相同，具体过程为：

步骤一、采集每个声发射传感器获得的测试信号x(r)，r＝1，2....N，N为采集的测试信号x(r)的点数，并且为大于2的整数；

步骤二、根据所述测试信号x(r)的带宽范围和频段范围确定分解层数j和频率带宽B，其中j为正整数，

B＝f_s/2^j+1，

式中f_s为测试信号的奈奎斯特频率，

计算获得频带的上限频率m和下限频率n：

$\left\{\begin{array}{c}m=\mathrm{pB}\\ n=(p+1)B\end{array}\right.,p=\mathrm{0,1},\·\·\·,2^{j-1},$

步骤三、计算获得谐波小波的频域频段值

式中ω为测试信号x(r)的角弧度；

步骤四：对测试信号x(r)进行FFT变换得到频域离散值

步骤五：根据频域离散值

计算频域频段值的小波变换式：

${\hat{W}}_l(m,n,\mathrm{\ω})=\hat{x}\left(\mathrm{\ω}\right){\hat{h}}_{m,n}\left[(n-m)\mathrm{\ω}\right],l=\mathrm{0,1},\·\·\·,j;$

步骤六：对步骤五中的小波变换式进行逆FFT变换，得到测试信号x(r)的小波变换后的每个频段的时域信号x_l(r)，对时域信号x_l(r)进行时域特征分析；

步骤七：对每个频段的时域信号x_l(r)进行能量变换，得到测试信号x(r)的能量E_l：

得到j个分解层的频段的能量；

步骤八：对每个声发射传感器获得的测试信号x(r)的能量E_l进行归一化处理，获得平均能量

${\stackrel{\‾}{E}}_l=\frac{E_l}{\underset{l=1}{\overset{j}{\mathrm{\Σ}}}{E}_l};$

步骤九：根据步骤八中获得的所有声发射传感器的测试信号的能量E_l，获得待测直升机部件测试信号的能量图，从而得到待测直升机部件声发射信号传播特性。

2.根据权利要求1所述的基于谐波小波包的直升机部件声发射信号传播特性的测试方法，其特征在于：所述A为6，6个声发射传感器距离待测直升机部件依次间隔50mm进行设置。

3.根据权利要求2所述的基于谐波小波包的直升机部件声发射信号传播特性的测试方法，其特征在于：所述测试信号x(r)采用对待测直升机部件做多次标准段铅试验产生测试信号的平均值。

4.根据权利要求3所述的基于谐波小波包的直升机部件声发射信号传播特性的测试方法，其特征在于：所述待测直升机部件由碳纤维复合材料制成或由蜂窝复合材料制成。

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