CN108846173B - 一种基于慢特征分析的巴克豪森信号应力估计方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于慢特征分析的巴克豪森信号应力估计方法，拟采用不同应力下的巴克豪森信号，通过慢特征分析算法提取出巴克豪森慢信号，再对巴克豪森慢信号进行特征值提取，最后用得到的特征值来拟合应力数据。由于残余应力是材料本身固有的性质，本慢特征分析方法具有更高的准确度。包括如下步骤：步骤1：将不同应力下的巴克豪森信号组合成一个向量；步骤2：将组合好的巴克豪森信号进行慢特征分析得到巴克豪森慢信号；步骤3：提取巴克豪森慢信号的上包络，得到巴克豪森信号缓变的特征。步骤4：将巴克豪森慢信号的慢特征取平均后，组成特征向量。步骤5：将不同应力和特征向量线性回归，得到巴克豪森慢信号的特征和应力的表达式模型。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于慢特征分析的巴克豪森信号应力估计方法，适用于对铁磁性材料的应力进行定量无损评价。
背景技术
铁磁性材料作为工程基础材料，在制造和服役的时候会受到不同方向的应力，从而产生残余应力，导致铁磁性材料性能的下降；铁磁性材料在长期处于超负荷运行状态下，甚至会导致其断裂，影响生产工作安全。为了保证工业生产安全、长期、稳定地运行，需要对在役的铁磁性材料的应力情况进行定量无损评价。
针对残余应力的检测，传统的检测技术主要有X射线衍射法、金相分析和硬度测量方法等。这些传统的技术在使用过程中会对结构造成一定的破坏，或者由于操作复杂、精度低等原因限制了在其在工程中的应用。
1919年德国物理学家发现了巴克豪森效应。磁巴克豪森噪声信号反映了材料内部磁畴的不可逆变化和运动情况。磁畴结构的变化和运动与材料的微观组织和应力状态密切相关。从二十世纪80年代开始，磁巴克豪森噪声作为一种无损评价方法逐渐发展起来，主要用于针对材料内部的残余应力和微观组织状态的评价。
目前，针对巴克豪森噪声法的应力研究，主要是通过获取巴克豪森信号(MBN)后，从中提取出具有一定规律性的特征量来描述检测对象的变化情况。传统的特征值有：巴克豪森信号的平均值、均方根值、包络峰值、脉冲数等，但这些特征值在用于拟合应力时，都存在线性度差，离散度高等问题。
发明内容
发明目的：本发明的目的是提供一种基于慢特征分析的巴克豪森信号应力估计方法，相比传统的巴克豪森信号特征值拟合方法，具有线性度好、离散度低的优点。本发明实现了铁磁性材料应力的定量估计。慢特征分析是一种从输入信号中提取缓变信号的无监督学习方法，缓变性表征信号的固有性质，在动态时序信号的分析和分类中都非常有用。由于铁磁性材料的残余应力是材料本身固有的性质，所以针对不同应力情况下的巴克豪森信号进行慢特征分析，从巴克豪森的慢信号中再提取特征值，相比传统的方法，能够精确地估计铁磁性材料的应力。
技术方案：一种基于慢特征分析的巴克豪森信号应力估计方法，拟采用不同应力下的巴克豪森信号，通过慢特征分析算法提取出巴克豪森慢信号，再对巴克豪森慢信号进行特征值提取，最后用得到的特征值来拟合应力数据。由于残余应力是材料本身固有的性质，本慢特征分析方法具有更高的准确度。具体包括如下步骤：
步骤1：将不同应力下的巴克豪森信号组合成一个向量；
步骤2：将组合好的巴克豪森信号进行慢特征分析得到巴克豪森慢信号；
步骤3：提取巴克豪森慢信号的上包络，得到巴克豪森信号缓变的特征。
步骤4：将巴克豪森慢信号的慢特征取平均后，组成特征向量。
步骤5：将不同应力和特征向量线性回归，得到巴克豪森慢信号的特征和应力的表达式模型。
有益效果：与现有技术相比，本发明采用上述技术方案具有如下有益效果：
1.相比于传统直接对巴克豪森信号进行特征提取，基于慢特征分析算法提取出巴克豪森慢信号，更能够体现与应力的关系。
2.对巴克豪森慢信号提取上包络，提取出来的慢信号特征值与应力具有更好的线性度、更低的离散度。
3.本发明建立的慢特征值与应力的模型，相比传统方法建立的模型更加精确。
附图说明
图1是基于慢特征分析的巴克豪森信号应力估计方法流程图；
图2是不同应力下的巴克豪森信号组成的向量；
图3是不同应力下的巴克豪森慢特征信号；
图4是拟合应力曲线的结果图。
具体实施方式
下面结合具体实施例，进一步阐明本发明，应理解这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围，在阅读了本发明之后，本领域技术人员对本发明的各种等价形式的修改均落于本申请所附权利要求所限定的范围。
如图1所示，基于慢特征分析的巴克豪森信号应力估计方法，包括如下步骤：
步骤1：将不同应力下的巴克豪森信号MBNi,i＝1,2,…,n组成一个列向量。结果如图2所示。
MBN＝[MBN1,MBN2,...,MBNn]T (1)
步骤2：将组合好的巴克豪森信号进行慢特征分析得到巴克豪森慢信号。结果如图3所示。
慢特征分析的步骤如下：
(1)输入信号为不同应力下的巴克豪森信号组成的列向量。
(2)对输入信号标准化，使其为零均值、单位方差。
其中MBN为不同应力下巴克豪森信号组成的列向量，
为巴克豪森信号的均值。经过标准化后
(3)对信号进行非线性扩展。通过将输入信号投影到非线性函数空间，可以将非线性问题转化为线性问题。将标准化后的信号MBN'应用于非线性变换函数h(x)，得到扩展信号MBN”。本发明中，使用的非线性扩展函数h(x)＝[x1,x2,...,xn,x1x1,x1x2,...,xnxn]T，其中x1到xn分别为MBN1'到MBNn'。
MBN”＝h(MBN') (3)
其中MBN”为步骤(2)中的扩展信号。
(4)白化处理。白化处理就是使扩展信号的均值为零、协方差矩阵为单位矩阵。通过仿射变换S(t)对扩展信号MBN”进行标准化。
(5)主成分分析。对矩阵MBN”'MBN”'T进行主成分分析，最小特征值对应的特征向量即得到的巴克豪森慢信号。
步骤3：对巴克豪森慢信号提取上包络。由于应力参数是缓变的信号，所以要提取其基本不变的直流成分。提取包络的方法是利用希尔伯特变换。
步骤4：将巴克豪森慢信号的慢特征取平均后，组成特征向量。
步骤5：拟合应力曲线。如图4所示，结合包络信号和应力，拟合出最终的巴克豪森慢信号和应力的曲线，建立精确的数学模型。
Claims (4)
1.一种基于慢特征分析的巴克豪森信号应力估计方法，其特征在于，具体包括如下步骤：
步骤1：将不同应力下的巴克豪森信号组合成一个向量；
步骤2：将组合好的巴克豪森信号进行慢特征分析得到巴克豪森慢信号；
所述慢特征分析的步骤如下：
(1)输入信号为不同应力下的巴克豪森信号组成的列向量；
(2)对输入信号标准化，使其为零均值、单位方差；
其中MBN为不同应力下巴克豪森信号组成的列向量，
为巴克豪森信号的均值；经过标准化后
(MBN')2＝1；
(3)对信号进行非线性扩展：通过将输入信号投影到非线性函数空间，可以将非线性问题转化为线性问题；将标准化后的信号MBN'应用于非线性变换函数h(x)，得到扩展信号MBN”；
MBN”＝h(MBN') (3)
其中MBN”为步骤(2)中的扩展信号；
(4)白化处理：白化处理就是使扩展信号的均值为零、协方差矩阵为单位矩阵， 通过仿射变换S(t)对扩展信号MBN”进行标准化；
(5)主成分分析：对矩阵MBN”'MBN”'T进行主成分分析，最小特征值对应的特征向量即得到的巴克豪森慢信号；
步骤3：提取巴克豪森慢信号的上包络，得到巴克豪森信号缓变的特征；
步骤4：将巴克豪森慢信号的慢特征取平均后，组成特征向量；
步骤5：将不同应力和特征向量线性回归，得到巴克豪森慢信号的特征和应力的表达式模型。
2.如权利要求1所述的基于慢特征分析的巴克豪森信号应力估计方法，其特征在于，步骤1中将不同应力下的巴克豪森信号MBNi,i＝1,2,…,n组成一个列向量；
MBN＝[MBN1,MBN2,...,MBNn]T (1)。
3.如权利要求1所述的基于慢特征分析的巴克豪森信号应力估计方法，其特征在于，步骤3中对巴克豪森慢信号提取上包络；由于应力参数是缓变的信号，所以要提取其基本不变的直流成分；提取包络的方法是利用希尔伯特变换。
4.如权利要求1所述的基于慢特征分析的巴克豪森信号应力估计方法，其特征在于，步骤5中拟合应力曲线，结合包络信号和应力，拟合出最终的巴克豪森慢信号和应力的曲线，建立精确的数学模型。
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