CN102854252B - 一种检测金属材料疲劳状态的方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种检测金属材料疲劳状态的方法和系统，其中，采用声发射传感器，获取金属材料疲劳所释放的声发射电压信号；将采集到的声发射能量信号转换为特定频率范围内的能量累计；根据特定频率范围内的能量累计转换为疲劳状态，同时得出寿命预报。

Description

一种检测金属材料疲劳状态的方法和系统

技术领域

本发明涉及金属检测技术，更具体地，涉及一种检测金属材料疲劳状态的方法和系统。

背景技术

金属构件在变动应力和应变长期作用下，由于累积损伤而引起的断裂现象称为疲劳，实际工作中的许多机件均是在变动载荷下工作的。事实上，汽车零部件的破坏多数由疲劳引起的，航空工程有60％-80％的断裂是由结构材料的疲劳破坏引起的。疲劳问题不仅出现在机械、航天、土木建筑等部门，在核工程、水陆运输等几乎所有的工程领域都普遍存在。

目前，声发射技术作为一种新兴的动态无损检测方法已经广泛的应用于航空航天、桥梁、材料、地质等工业中。材料中局部区域应力集中，快速释放能量并产生瞬态弹性波的现象称为声发射。金属材料在应力作用下的变形与裂纹扩展，是零部件失效的重要机制。

采用声发射技术研究金属材料的疲劳问题，常需要各种信号处理方法，基本上可以分为参数分析法和波形分析法。参数分析法主要是对声发射参数进行趋势分析。常用的声发射参数有振幅、持续时间、上升时间、振铃计数、相对能量，其特征含义如图1所示。其中，阈值是由人工设定的，有一定的主观性，主要靠经验来取舍。上升时间指信号首次超过阈值到达最大值时经历的时间，持续时间是指信号首次超过阈值到再次低于阈值所经历的时间。超过阈值的脉冲称为振铃，统计单位时间内的振铃，称为振铃计数。能量包络线区域内的面积称为相对能量。此外，撞击数也是声发射技术的重要参数。信号幅值超过了设定的阈值，此时声发射系统采集信号，设定1024个点作为一个存储单位，叫做一个Hit，因此采集到的数据以一系列的Hit文本文件存储。波形分析法，主要是读取信号频谱图，进行频域分析，多用于参数分析法后的辅助分析。

在申请号为201010119536.7的中国发明专利“金属材料疲劳早期损伤非线性超声在线检测方法”的技术方案中，根据被测试件的厚度确定激励信号，并且产生单一音频信号；根据空载时的噪声信号幅值确定声发射仪的门槛值；对被测试件进行疲劳加载，由声发射传感器连续实时监测声发射信号，方法后输入声发射仪，根据门槛值判断是否存在疲劳裂纹。

其中，在声发射信号采集的过程中，都会受到主观阈值的影响。如果阈值取的较大，虽然信号中混入噪声会很大程度的降低，但振铃的数量就会减少，相对能量的值也会减小。如果阈值取得很小，信号中会混入大量的噪声，会严重的影响材料疲劳特性规律研究的真实性。

另外，在进行疲劳试验时，往往采用带有预制裂纹的标准试样，而不是采用真实的零件。标准试样上的预制裂纹在循环应力加载下，会引导裂纹的生长方向，因此主要裂纹的长度比较容易测量。而实际的零件由于表面或者内部存在着各种缺陷，在循环应力的加载下，微裂纹可能存在内部，也可能存在于表面，扩展方向不确定，难以用现有的设备来测量。

发明内容

为克服现有技术中的上述缺陷，本发明提出一种检测金属材料疲劳状态的方法和系统。

根据本发明的一个方面，提出了一种检测金属材料疲劳状态的方法，包括：步骤1、采用声发射传感器，获取金属材料疲劳释放的声发射电压信号；步骤2、将采集到的声发射能量信号转换为一定频率范围内的能量累计；步骤3、根据特定频率范围内的能量累计计算其疲劳状态。

根据本发明的另一方面，提出了一种检测金属材料疲劳状态的系统，包括：采集模块、计算模块和显示模块；其中，该采集模块包括声发射传感器，用于获取金属材料疲劳累计所释放的声发射能量的电压信号；计算模块，连接到采集模块，用于将采集到的声发射信号转换为特定频率范围内的能量累计，然后计算其疲劳状态。显示模块，连接到计算模块，用于将真实疲劳信号的能量值显示为金属材料随时间变化的疲劳状态。

本发明可以有效的对零件进行疲劳状态监测和进行疲劳寿命预测，应用本发明的技术方案，机械结构设计中安全系数可以不必选择过高。另外，机械结构达到理论寿命时，本发明可以很好的判定是否仍然可以继续使用，也可以达到节约成本的目的。运行中的设备，采用本申请的技术方案可以实时监测其疲劳状态，极大的保障操作者的人身安全。

附图说明

图1示出现有技术的声发射参数含义图；

图2示出根据本发明的信号采集过程示意图；

图3示出典型疲劳信号的频域图；

图4示出功率谱平均值示意图；

图5示出A组齿轮累积F-energy随负载循环次数变化规律的曲线图；

图6示出根据本发明的机械结构疲劳状态在线监测系统的结构框图。

如图所示，为了能明确实现本发明的实施例的结构，在图中标注了特定的结构和器件，但这仅为示意需要，并非意图将本发明限定在该特定结构、器件和环境中，根据具体需要，本领域的普通技术人员可以将这些器件和环境进行调整或者修改，所进行的调整或者修改仍然包括在后附的权利要求的范围中。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明提供的一种检测金属材料疲劳状态的方法和系统进行详细描述。

在以下的描述中，将描述本发明的多个不同的方面，然而，对于本领域内的普通技术人员而言，可以仅仅利用本发明的一些或者全部结构或者流程来实施本发明。为了解释的明确性而言，阐述了特定的数目、配置和顺序，但是很明显，在没有这些特定细节的情况下也可以实施本发明。在其他情况下，为了不混淆本发明，对于一些众所周知的特征将不再进行详细阐述。

为了更大程度的消除干扰噪声对真实疲劳信号的影响，本申请在频域上把噪声信号和疲劳信号区别开来。其中，本申请提供的一种检测金属材料疲劳状态的方法包括：对大量的技术数据进行了分析，获取疲劳裂纹扩展的特征频域区间；对这些特征频域区间的信号进行积分，获取一定时间内的能量值；最后将这种频域能量提取出来，转换为随负载时间变化的疲劳状态。

金属材料累积一定程度疲劳后，会带来一系列的弹性、塑性变形，并且以声波的形式向外释放能量，称为声发射。在使用特殊的声发射传感器后，可以将这些能量信号转换为电压信号，并记录下来。

因此，从时域上来讲，记录的电压信号是多个信号源电压的叠加；从频域上来讲，记录的电压信号包含丰富的频率成分。而实际的情况下，传感器中必然会混入噪声，通过分析，可以得到哪些是和材料疲劳有关的频率，哪些是噪声频段。

获得和金属材料有关的特征频率断后，采样带通滤波技术可以将噪声信号滤去。根据声发射信号能量的计算公式，将采集到的电压信号平方，并求取一定时间对时间的积分，可以求得该时间内的能量累积；同样，对这一时间段的时域电压信号做傅里叶变化，得到信号的频域相应，将频域信号在所有的频段上积分，也可以得到相应的能量。

图2描述了疲劳实验及信号采集的整个过程，采集中的主要设备包括一台LG-300C型高频拉压疲劳试验机和一台美国物理声学公司的PCI-2型声发射监测系统。实验载体是真实零件-齿轮。一共进行了七组实验，每组实验齿轮材料及加工工艺完全相同。

在对大量的实验数据分析的基础上，得到典型的疲劳裂纹扩展的声发射信号，经过傅里叶变换后，其频域响应如图3所示。横轴表示信号频率，纵轴表示信号的频域幅值。从图上可以看出，信号频率响应大部分处于100KHZ-400KHz之间，这一频率段集中了大部分的信号能量。

为了更精确的得到频率段的范围，将某一组实验数据进行功率谱平均处理，即将每段时间内数据的功率谱计算出来，然后叠加求平均。这样处理的结果是，特征频率段就会显现出来，而其它频率段会湮没甚至消失。振动学观点认为，幅值小于最大值的2%-5%以下可以认为是0。因此取最大值的2%，在功率谱平均图上画一条线，两条曲线的交点即为精确的频率区间点，如图4所示。深色的线表示最大幅值的2%，对其余的六组数据做同样的处理，最后得到的齿轮疲劳裂纹扩展的特征频率区间：116KHz-366KHz。

金属材料由于疲劳的产生会不断的出现声发射现象。研究表明，一个声发射波形类似于衰减的正弦波。而事实上，疲劳裂纹扩展的声发射信号含有较复杂的频率成分，是多个声发射源信号的叠加：

$V=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\left(V_i{e}^{-{\mathrm{\β}}_{i}t}\sin \left({\mathrm{\ω}}_{i}t\right)\right)---\left(1\right)$

式中，V表示瞬时电压，由输入的疲劳声发射信号经传感器的灵敏度转换后得到；V_i是转换后电压信号的瞬时峰值；β表示衰减因子，和材料本身的属性密切相关，是一个常量；ω_i表示有关疲劳状态的声发射事件频率。将转换后的时域电压信号，经过傅里叶变换，得到信号的频率响应。

根据能量公式，疲劳信号的能量E分别在时域和频域上可以由下式表示：

$E=\underset{0}{\overset{+\∞}{\∫}}{\left|f\left(t\right)\right|}^2\mathrm{dt}=\frac{1}{2\mathrm{\π}}{\left|F\left(\mathrm{j\ω}\right)\right|}^2\mathrm{d\ω}---\left(2\right)$

式中,f表示时域电压信号，F是经过傅里叶变换后的频域信号。假设疲劳裂纹扩展的频率区间为ω_d-ω_u，而真实的疲劳信号是多个声发射源的叠加，所以特定频率区间的真实疲劳信号的能量，本发明给出了新的定义：F-energy，其定义公式如下：

$F-\mathrm{energy}=\frac{1}{2\mathrm{\π}}\underset{i=1}{\overset{+\∞}{\mathrm{\Σ}}}\left(\underset{{\mathrm{\ω}}_d}{\overset{{\mathrm{\ω}}_u}{\∫}}{\left|F\left(\mathrm{j\ω}\right)\right|}^2\mathrm{d\ω}\right)---\left(3\right)$

对输入的疲劳信号，经传感器转换成电压信号，信号数据在计算机上按照上式处理，可以得到F-energy随时间的变化规律。而F-energy随时间的变化规律，就是金属材料的疲劳状态随时间的变化情况。

在得到材料疲劳裂纹扩展的特征频率区间后，通过公式（3）计算F-energy的大小。图5是A组齿轮的F-energy描述疲劳特性过程的数据图，横轴表示负载交变应力作用的循环次数，单位是时间；纵轴表示F-energy的累积量，单位是焦耳。从图5中可以清楚地看到，随着负载交变应力持续作用，F-energy的变化斜率逐渐增大。15万次以前F-energy保持较低的增长速率，之后快速增长。在17.75万次时发生齿轮断齿。因此F-energy可以描述金属材料的疲劳裂纹扩展过程，而由于该特征在计算时的低噪声、无主观性干扰等特点，在实际工程应用方面是具有无以比拟的优势的。

将F-energy累积图中平稳增长和快速增长的临界点定义为理论寿命点。则在线监测到的F-energy数据可以计算得到对应的寿命百分值。

图6中具体的给出了本申请的实践应用方案，其中，应用载体可以是任何的机械产品，例如汽车发动机机箱、和谐号车轴部件、航空航天等重要场合的关键零件。应用载体部分，安装频率范围较宽的声发射传感器（频率至少2MHz），机械零件处于工作状态时，通过声发射传感器可以将机械疲劳扩展信号采集下来。经过传感器灵敏度的转换，输出电压信号。

前端放大模块，由于电信号的量过小，这一部分将采集到的电信号放大到容易观察的大小。输入是前端的较小的电压信号，输出是较大的电压信号，该模块的主要操作是进行信号放大。高速A\D信号采集模块，输入的是模拟的电信号，输出的是离散化的数字信号，数据采集模块主要是为了进行数据采集。该模块要求，采集速度要快，确保实时性。计算机处理部分，输入是前端采集的实时信号，输出是F-energy的实时变化情况，然后换算为对应的百分比寿命数据。计算机的主要操作是进行信号处理，计算F-energy的大小。显示模块是前端的F-energy对应的负载循环次数的变化情况实时的显示出来，和相应的百分比寿命值。操作者就可以清楚的知道目前零部件的工作状态，可以及时的更换或者进行设备修理。

最后应说明的是，以上实施例仅用以描述本发明的技术方案而不是对本技术方法进行限制，本发明在应用上可以延伸为其他的修改、变化、应用和实施例，并且因此认为所有这样的修改、变化、应用、实施例都在本发明的精神和教导范围内。

Claims (5)

1.一种检测金属材料疲劳状态的方法，包括：

步骤10、采用声发射传感器，获取金属材料疲劳释放的声发射电压信号；

步骤20、将采集到的声发射信号转换为特定频率范围内的能量累计；

步骤30、根据特定频率范围内的能量累计，获取其当前的疲劳状态和寿命预报；

其中，步骤20还包括：通过疲劳试验和声发射监测，获取疲劳裂纹扩展的特定频域范围，包括以下步骤:

将声发射电压信号转换为频域信号并将频率信号进行功率谱处理；

取功率谱最大幅值的2％～5％以上的频率范围为特定频率范围；和

对于多组数据所获得的多个频率范围，求其平均值以获得最终的特定频率范围；

其中，步骤20中，其中所述真实疲劳信号的频域能量值为：

$F-\mathrm{energy}=\frac{1}{2\mathrm{\π}}\underset{i=1}{\overset{+\∞}{\mathrm{\Σ}}}\left(\underset{{\mathrm{\ω}}_d}{\overset{{\mathrm{\ω}}_u}{\∫}}{\left|F\left(\mathrm{j\ω}\right)\right|}^2\mathrm{d\ω}\right)$

其中，ω_u-ω_d为疲劳裂纹扩展的频率区间，F为该电压信号的频域变换值。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，步骤20包括：

将所述电压信号通过傅里叶变换，获取其频率响应；

根据能量公式，获取其频域能量。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，步骤30包括：

根据特定频率范围内的能量累计，得到金属材料的疲劳状态，并进行寿命预报。

4.一种检测金属材料疲劳状态的系统，包括：采集模块、计算模块和显示模块；

其中，该采集模块包括声发射传感器，用于获取金属材料疲劳累计所释放的声发射能量的电压信号；

计算模块，连接到采集模块，用于将采集到的声发射信号转换为特定频率范围内的能量累计，获取其疲劳状态；

显示模块，连接到计算模块，用于将真实疲劳信号的能量值显示为金属材料的疲劳状态和寿命预报值；其中，计算模块还用于通过疲劳试验和声发射监测，获取疲劳裂纹扩展的特定频域范围，即，将声发射电压信号转换为频域信号并将频率信号进行功率谱处理，取功率谱最大幅值的2％～5％以上的频率范围为特定频率范围，对于多组数据所获得的多个频率范围，求其平均值以获得最终的特定频率范围；

其中，所述真实疲劳信号的频域能量值为：

$F-\mathrm{energy}=\frac{1}{2\mathrm{\π}}\underset{i=1}{\overset{+\∞}{\mathrm{\Σ}}}\left(\underset{{\mathrm{\ω}}_d}{\overset{{\mathrm{\ω}}_u}{\∫}}{\left|F\left(\mathrm{j\ω}\right)\right|}^2\mathrm{d\ω}\right)$

其中，ω_u-ω_d为疲劳裂纹扩展的频率区间，F为该电压信号的频域变换值。

5.根据权利要求4所述的系统，其中，计算模块用于将所述电压信号通过傅里叶变换，获取其频率响应；并且根据能量公式，获取其频域能量。