CN113340493B - 基于模态声发射谱比值的激光冲击强化质量在线监测方法 - Google Patents

基于模态声发射谱比值的激光冲击强化质量在线监测方法 Download PDF

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CN113340493B CN202110512066.9A CN202110512066A CN113340493B CN 113340493 B CN113340493 B CN 113340493B CN 202110512066 A CN202110512066 A CN 202110512066A CN 113340493 B CN113340493 B CN 113340493B
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Abstract

本发明公开了一种基于模态声发射谱比值的激光冲击强化质量在线监测方法，该方法结合激光冲击过程中声发射信号的产生机理，借助变分模态分解信号处理方法，选择分解后与原声发射信号相关性最高的模态进行分析，一方面降低了噪声干扰，提高了信息利用率，其次，选择不同冲击次数声发射信号与第1次冲击声发射信号的主要模态幅频谱比值峰值作为特征，更加能揭示不同冲击次数下工件材料对声发射信号的动态影响，提高了声发射信号的物理意义、特征的表征能力及其鲁棒性，有助于提高实际工业生产应用中的准确度及稳定性。本发明计算方法简单快捷，谱比峰值特征的状态响应快，实时性好，鲁棒性高，工程实用性强。

Description

基于模态声发射谱比值的激光冲击强化质量在线监测方法
技术领域
本发明属于激光冲击强化加工与智能监测技术领域，具体涉及一种基于模态声发射谱比值的激光冲击强化质量在线监测方法。
背景技术
激光冲击强化技术(Laser Shocking Peening，LSP)是一种新型的表面强化工艺技术，其基本原理为：涂敷在靶材表面的能量吸收层在短脉冲、高功率密度激光的照射下，吸收激光能量产生高温高压的等离子体，在水约束层的约束下，等离子体轰爆波只能向材料内部传播，从而在冲击材料表面引入高应变率的塑性变形，并获得一定深度和大小的残余压应力层。激光冲击强化技术能够有效改善冲击材料表面的力学性能，大大提高材料的抗疲劳、抗腐蚀及耐磨损性能。
衡量LSP加工质量的标准主要是残余压应力的大小。然而传统的小孔法、X射线衍射法等离线检测方法不仅效率较低，检测周期长而且还会导致工件的损坏。因此，LSP技术想要实现大规模的工业化应用和实际生产，就必须克服传统残余压应力检测方法的瓶颈，开发该工艺技术的在线实时无损监测技术。
针对现有的激光冲击强化在线监测方法，中国专利号CN 106324101 A发明了一种基于声压因子的激光冲击强化质量在线监测方法，将实时声发射信号的声压因子与标准声压因子进行对比，从而实现激光冲击强化质量的实时监测。中国专利号CN 103207178 A发明了一种激光冲击强化效果的在线检测方法和装置，利用实时冲击波信号和等离子羽图像对激光冲击强化质量进行在线实时测量。
声发射信号包含激光冲击强化动态过程中冲击波在材料内部传播、反射以及衰减等过程的动态信息，因此该信号可以反映出不同激光冲击工艺参数导致的材料冲击表面塑性变形程度的变化。但是，一方面，现有的在线检测方法没有从原理上建立激光冲击声发射信号与材料塑性变形程度之间的关系，另一方面由于声发射信号在靶材内部传播时，存在着大量的模态混叠现象，同时受到激光冲击动态过程中噪声的污染，有效特征提取困难，而现有的在线检测方法没有对声发射信号有效模态进行提取分离，直接采用声发射信号声波、声压因子等相关常见特征，可靠性及准确率低，鲁棒性较弱，难以在实际生产中推广应用。
发明内容
本发明的目的在于克服上述不足，提供一种基于模态声发射谱比值的激光冲击强化质量在线监测方法。本发明在声波衰减理论的基础上，充分利用了激光冲击产生的动态声发射信号，同时借助变分模态分解信号处理方法完成信号有效模态的提取分离，采用基于实时声发射信号模态谱比特征值对残余应力进行表征，简单快速、稳定性好，鲁棒性高，工程实用性强。
为实现上述目的，本发明采用的技术方案为：
基于模态声发射谱比值的激光冲击强化质量在线监测方法，包括以下步骤：
步骤一，将声发射压电式传感器的一端通过工业耦合剂安装在待冲击金属工件表面，另一端与信号衰减器连接，并将信号衰减器、前置放大器、A/D数据采集卡、工控机等声发射信号采集设备依次连接；在激光冲击动态过程中，利用声发射信号采集系统实时采集声发射信号；
步骤二，对声发射信号数据进行小波阈值降噪处理以去除低频噪声干扰，从而获得降噪声发射信号X(t)；
步骤三，将降噪后的声发射信号X(t)进行25层变分模态分解，提取声发射信号X(t)的25个模态IMF1～IMF25；
步骤四，根据互相关系数计算公式，分别计算各个模态IMF1～IMF25与降噪声发射信号X(t)的互相关系数，并提取相关系数最大的模态IMF2；
步骤五，分别计算不同冲击次数下声发射信号IMF2模态的幅值谱Sn(f)与第一次冲击声发射信号IMF2模态幅值谱S1(f)的比值，得到幅值谱比图An(f)，为提高抗干扰能力，进一步以窗口大小为5个频率采样点的窗口对其做滑动平均处理，得到光滑之后的幅值谱比图A′n(f)；
步骤六，以幅值谱图A′n(f)中对应于原声发射信号第650个采样点，频率为130000Hz处的谱比峰值max(A′n(f))表征激光冲击强化质量状态，实时监测冲击动态过程工件表面的残余压应力。
本发明进一步的改进在于，步骤一中，激光冲击过程产生的声发射信号采用RS-2A型声发射压电式传感器获取，RS-2A型声发射传感器频率响应范围为50Hz～400kHz，灵敏度为80dB±5dB，设置信号衰减器的衰减倍数为20dB，前置放大器的放大增益为20dB，A/D数据采集卡的采样频率为3MHz；在激光冲击动态过程中，利用依次连接的声发射压电式传感器、信号衰减器、前置放大器、A/D数据采集卡和工业计算机实时采集声发射信号，并将数据保存至工控机。
本发明进一步的改进在于，步骤二中，为了减弱声发射信号中低频噪声的干扰，提高信号信噪比，采用提升后的db4小波对声发射信号进行三层软阈值降噪，具体的方法是用lsnew提升的db4小波对声发射信号进行三层小波分解，每分解一层，设置对应层的阈值
Figure BDA0003060664160000031
其中Nl为第l层细节信号的长度，δl为第l层噪声的标准差，对每一分解层中小于阈值的低频小波系数直接置0，对大于阈值的低频小波系数减去对应分解层阈值做平滑处理，每一分解层依次降噪，直到三次分解完成，得到降噪后的声发射信号数据X(t)。
本发明进一步的改进在于，步骤三中，将小波阈值降噪后的声发射信号X(t)进行25层变分模态分解，提取声发射信号X(t)的25个模态IMF1～IMF25，具体的分解方式为：
Figure BDA0003060664160000041
其中y(t)为待分解多分量信号；uk(t)为分解得到的单分量信号；K为分解层数；Ak(t)≥0为uk(t)的瞬时振幅；
Figure BDA0003060664160000042
为uk(t)的瞬时相位。
本发明进一步的改进在于，步骤四中，根据互相关系数计算公式，分别计算各个模态IMF1～IMF25与降噪声发射信号X(t)的互相关系数，并提取相关系数最大的模态IMF2，具体的先计算各模态uk(t)与X(t)的协方差矩阵：
Figure BDA0003060664160000043
再计算各模态uk(t)与X(t)的互相关系数矩阵：
Figure BDA0003060664160000044
其中C表示矩阵[uk(t)，X(t)]的协方差矩阵，得到各模态uk(t)与原降噪信号X(t)的互相关系数为A(1，2)＝A(2，1)。
本发明进一步的改进在于，步骤五中，分别计算不同冲击次数的声发射信号IMF2模态的幅值谱Sn(f)与第一次冲击声发射信号IMF2模态幅值谱S1(f)的比值，得到幅值谱比之后的幅值谱
Figure BDA0003060664160000045
其中n为冲击次数。
本发明进一步的改进在于，步骤五中，为了提高幅值谱An(f)的抗干扰能力，以窗口大小为5个频率采样点的窗口对幅值谱比图An(f)取滑动平均，得到光滑之后的幅值谱图A′n(f)。
本发明进一步的改进在于，步骤六中，以幅值谱图A′n(f)中对应于原声发射信号第650个采样点，频率为130000Hz处的谱比峰值max(A′n(f))表征激光冲击强化质量状态，实时监测冲击动态过程工件表面的残余压应力。
与现有技术相比，本发明充分利用了激光冲击过程产生的动态声发射信号，同时借助变分模态分解信号处理方法完成信号的模态分析，提取了声发射信号主要模态，从而提高了声发射信号的抗干扰能力；另一方面，本发明在声波衰减理论的基础上，提取声发射信号不同工艺参数下的主要模态幅频谱比值，采用基于实时声发射信号模态谱比特征值对残余应力进行表征，简单快速、稳定性好，鲁棒性高，工程实用性强，为实现激光冲击强化的在线监测提供有效的技术实现途径。
附图说明
图1为本发明流程图；
图2为本发明实施例中激光冲击强化过程中声发射压电式传感器安装及材料内部声发射信号采集示意图；
图3为本发明实施例中待冲击加工的金属材料形状尺寸；其中a为正视图，b为侧视图，c为俯视图；
图4为本发明实施例中声发射信号利用小波阈值去噪前后的时域波形图；其中a为去噪前时域图，b为去噪后时域图；
图5为本发明实施例中声发射信号利用小波阈值去噪前后的幅频谱图；其中a为去噪前幅频谱图，b为去噪后幅频谱图；
图6为本发明实施例中声发射信号利用变分模态分解25层后前5个模态时域波形图及频域幅值图；其中a为前5个模态时域波形图，b为前5个模态频域幅值图；
图7为本发明实施例中声发射信号利用变分模态分解25层后第2个模态IMF2的时域波形图及频域幅值图；其中a为时域波形图，b为频域幅值图；
图8为本发明实施例中不同激光冲击次数产生的声发射信号IMF2的频域幅值与第1次激光冲击产生的声发射信号IMF2的频域幅值的比值散点图；其中a为第1次冲击比第1次冲击，b为第2次冲击比第1次冲击，c为第3次冲击比第1次冲击；
图9为本发明实施例中IMF2的频域幅值比值以窗口大小为5个频域采样点进行滑动平均之后的IMF2的频域幅值比值图；其中a为第1次冲击比第1次冲击，b为第2次冲击比第1次冲击，c为第3次冲击比第1次冲击；
图10为本发明实施例中滑动平均之后的IMF2的频域幅值比值特征随激光冲击次数变化图；
其中：1-工控机，2-A/D数据采集卡，3-前置放大器，4-信号衰减器，5-声发射压电式传感器，6-水约束层，7-能量吸收层，8-待加工金属工件，9-激光冲击区域。
具体实施方式
为使本发明解决的技术问题、采用的技术方案及数据分析方式更加清楚，下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。
声发射信号采集技术为现有技术，在此仅对采集系统关键设备及参数设置进行简要说明。声发射信号采集系统采用AS-B2声发射压电式传感器5对激光冲击过程中产生的声发射信号数据进行采集，利用工业耦合剂保证传感器陶瓷面与金属表面紧密贴合，传感器的另一端连接信号衰减器4完成对信号的衰减，衰减之后的声发射信号进入前置放大器3完成对信号的放大，模数转换及降噪，最终声发射信号传入A/D数据采集卡2完成对数据的采集，并通过工控机1完成对数据的存储与分析。为保证采集到的声发射信号能够充分反映材料内部的动态响应，信号的采样频率设置为3MHz。
参见图1，本发明提供的基于模态声发射谱比值的激光冲击强化质量在线监测方法，包括以下步骤：
步骤一，将声发射压电式传感器安装在待冲击金属靶材一侧，距离冲击区域中心60mm，并使用耦合剂保证传感器陶瓷面与金属表面紧密贴合，利用声发射信号采集系统完成激光冲击动态声发射信号数据的实时采集。如图2所示为激光冲击强化过程中声发射传感器及信号采集设备安装示意图。
步骤二，以3MHz的采样率采集激光冲击强化动态过程中产生的实时声发射信号，为了消除或减弱声发射信号数据中低频噪声的干扰，提高信号信噪比，采用提升后的db4小波对声发射信号进行三层软阈值降噪，具体的方法是用lsnew提升的db4小波对声发射信号进行三层小波分解，每分解一层，设置对应层的阈值
Figure BDA0003060664160000071
其中Nl为第l层细节信号的长度，δl为第l层噪声的标准差，对每一分解层中小于阈值的低频小波系数直接置0，对大于阈值的低频小波系数减去对应分解层阈值做平滑处理，每一分解层依次降噪，直到三次分解完成，得到降噪后的声发射信号数据X(t)。
步骤三，将小波阈值降噪后的声发射信号X(t)进行25层变分模态分解，提取原生发射信号的25个模态IMF1～IMF25，具体的分解方式为：
Figure BDA0003060664160000072
其中y(t)为待分解多分量信号；uk(t)为分解得到的单分量信号；K为分解层数；Ak(t)≥0为uk(t)的瞬时振幅；
Figure BDA0003060664160000081
为uk(t)的瞬时相位；
步骤四，根据信号互相关系数计算公式，分别计算各个模态IMF1～IMF25与原降噪后声发射信号X(t)的互相关系数，并提取相关系数最大的模态IMF2，具体的先计算各模态yi与X(t)的协方差矩阵：
Figure BDA0003060664160000082
再计算各模态yi与X(t)的互相关系数矩阵：
Figure BDA0003060664160000083
其中C表示矩阵[yi，X(t)]的协方差矩阵，得到各模态yi与原降噪信号X(t)的互相关系数为A(1，2)＝A(2，1)；
步骤五，分别计算不同冲击次数下声发射信号IMF2模态的幅值谱Sn(f)与第一次冲击声发射信号IMF2模态幅值谱S1(f)的比值，得到幅值谱比图
Figure BDA0003060664160000084
Figure BDA0003060664160000085
其中n为冲击次数；为提高抗干扰能力，进一步以窗口大小为5个频率采样点的窗口对其做滑动平均处理，得到光滑之后的幅值谱比图A′n(f)；
步骤六，以幅值谱图A′n(f)中对应于原声发射信号第650个采样点，频率为130000Hz处的谱比峰值max(A′n(f))表征激光冲击强化质量状态，实时监测冲击动态过程工件表面的残余压应力。
实施例：
如图2所示为本实施例中待冲击金属工件与声发射采集系统的安装示意图。本实施例中将声发射压电式传感器安装在待冲击工件的一侧，距离激光冲击中心60mm，同时采用工业耦合剂保证传感器陶瓷面与待加工表面紧密贴合，依次连接各类声发射采集设备，完成激光冲击动态过程中声发射信号数据的实时采集，设置采样率为3MHz。本次实施例采用的激光冲击强化工艺参数为：单脉冲激光能量为4J，光斑直径为3mm，约束层6采用稳定水流，能量吸收层7采用黑胶带。本次实施例中，分别选择对待冲击金属工件单点冲击1～3次。
如图3所示为本实施例中采用的金属靶材形状及尺寸示意图，其中(a)为正试图，(b)为侧视图，(c)为俯视图。实施例所使用的金属板材为方形，其长为300mm，宽为50mm，厚度为4mm。
本实施例中激光器发射高能量高脉冲的激光照射到板材待冲击区域，能量吸收层黑胶带7吸收激光能量瞬间气化产生高温高压的等离子体，由于水约束层的约束作用，高温高压的等离子体轰爆波只能向材料内部传播，从而激发材料内部弹性波产生声发射信号，使用声发射采集系统完成原始声发射信号数据的采集。按照本发明步骤二完成原始声发射信号的降噪处理，本实施例阈值选取为阈值
Figure BDA0003060664160000091
其中Nl为第l层细节信号的长度，δl为第l层噪声的标准差，如图4所示为原始声发射信号和降噪处理后的声发射信号时域波形图，如图5所示为原始声发射信号和降噪处理后的频域幅值图。如图6所示为降噪后声发射信号利用变分模态分解25层后得到的前5个模态的时域波形图及其对应的频域幅值图，从频域幅值图中可以看出，基本不存在模态混叠现象，按照本发明步骤四，根据互相关系数计算公式，计算各模态IMF1～IMF25与原去噪后声发射信号的互相关系数，此处仅给出IMF1～IMF5与原信号互相关系数，如表1所示。
表1 IMF1～IMF5与原去噪后声发射信号互相关系数
Figure BDA0003060664160000092
从表1可以看出IMF2与原信号相关性最高，且远远大于其它模态与原信号的相关性，因此提取IMF2进行分析可以最大程度反应原信号包含的有用信息。如图7所示为IMF2的时域波形图及其对应的频域幅值谱图。根据步骤五中幅值谱比值计算公式计算不同冲击次数下声发射信号IMF2模态的幅值谱Sn(f)与第一次冲击声发射信号IMF2模态幅值谱S1(f)的比值An(f)，如图8所示分别为激光冲击1、2、3次产生的声发射信号IMF2的频域幅值与第1次激光冲击产生的声发射信号IMF2的频域幅值的比值散点图；如图9所示为IMF2的频域幅值比值以窗口大小为5个频域采样点进行滑动平均之后的IMF2的频域幅值比值图，从图中可以看出，在采样点650，对应频率130000Hz附近出现峰值，结合激光冲击次数与残余压应力之间的函数关系，从而建立IMF2谱比峰值与残余压应力之间的函数关系，如表2所示为不同冲击次数与第1次冲击IMF2频域幅值比值峰值max(A′n(f))，如图10所示为不同冲击次数与第1次冲击IMF2频域幅值比值峰值max(A′n(130000))随冲击次数的变化图。
表2不同冲击次数与第1次冲击IMF2频域幅值比值峰值
Figure BDA0003060664160000101
通过上述实验及实施例可见，本发明充分分析利用了激光冲击过程产生的动态声发射信号，同时借助变分模态分解相关信号处理方法完成信号的模态分析，提取了声发射信号主要模态，从而提高了声发射信号抗干扰能力；另一方面，本发明在声波衰减理论的基础上，提取声发射信号不同工艺参数下的主要模态幅频谱比值，采用基于实时声发射信号模态谱比特征值对残余应力进行表征，简单快速、稳定性好，鲁棒性高，工程实用性强。

Claims (5)

1.基于模态声发射谱比值的激光冲击强化质量在线监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一，将声发射压电式传感器的一端通过工业耦合剂安装在待冲击金属工件表面，另一端与信号衰减器连接，并将信号衰减器、前置放大器、A/D数据采集卡、工控机等声发射信号采集设备依次连接；在激光冲击动态过程中，利用声发射信号采集系统实时采集声发射信号；
步骤二，对声发射信号数据进行小波阈值降噪处理以去除低频噪声干扰，从而获得降噪声发射信号X(t)；
步骤三，将降噪后的声发射信号X(t)进行25层变分模态分解，提取声发射信号X(t)的25个模态IMF1～IMF25；将小波阈值降噪后的声发射信号X(t)进行25层变分模态分解，提取声发射信号X(t)的25个模态IMF1～IMF25，具体的分解方式为：
Figure FDA0004095100630000011
其中y(t)为待分解多分量信号；uk(t)为分解得到的单分量信号；K为分解层数；Ak(t)≥0为uk(t)的瞬时振幅；
Figure FDA0004095100630000012
为uk(t)的瞬时相位；
步骤四，根据互相关系数计算公式，分别计算各个模态IMF1～IMF25与降噪声发射信号X(t)的互相关系数，并提取相关系数最大的模态IMF2；根据互相关系数计算公式，分别计算各个模态IMF1～IMF25与降噪声发射信号X(t)的互相关系数，并提取相关系数最大的模态IMF2，具体的先计算各模态uk(t)与X(t)的协方差矩阵：
Figure FDA0004095100630000013
再计算各模态uk(t)与X(t)的互相关系数矩阵：
Figure FDA0004095100630000021
其中C表示矩阵[uk(t)，X(t)]的协方差矩阵，得到各模态uk(t)与原降噪信号X(t)的互相关系数为A(1，2)＝A(2，1)；
步骤五，分别计算不同冲击次数下声发射信号IMF2模态的幅值谱Sn(f)与第一次冲击声发射信号IMF2模态幅值谱S1(f)的比值，得到幅值谱比图An(f)，为提高抗干扰能力，进一步以窗口大小为5个频率采样点的窗口对其做滑动平均处理，得到光滑之后的幅值谱比图A′n(f)；分别计算不同冲击次数的声发射信号IMF2模态的幅值谱Sn(f)与第一次冲击声发射信号IMF2模态幅值谱S1(f)的比值，得到幅值谱比之后的幅值谱
Figure FDA0004095100630000022
其中n为冲击次数；
步骤六，以幅值谱图A′n(f)中对应于原声发射信号第650个采样点，频率为130000Hz处的谱比峰值max(A′n(f))表征激光冲击强化质量状态，实时监测冲击动态过程工件表面的残余压应力。
2.根据权利要求1所述的基于模态声发射谱比值的激光冲击强化质量在线监测方法，其特征在于，步骤一中，激光冲击过程产生的声发射信号采用RS-2A型声发射压电式传感器获取，RS-2A型声发射传感器频率响应范围为50Hz～400kHz，灵敏度为80dB±5dB，设置信号衰减器的衰减倍数为20dB，前置放大器的放大增益为20dB，A/D数据采集卡的采样频率为3MHz；在激光冲击动态过程中，利用依次连接的声发射压电式传感器、信号衰减器、前置放大器、A/D数据采集卡和工业计算机实时采集声发射信号，并将数据保存至工控机。
3.根据权利要求1所述的基于模态声发射谱比值的激光冲击强化质量在线监测方法，其特征在于，步骤二中，为了减弱声发射信号中低频噪声的干扰，提高信号信噪比，采用提升后的db4小波对声发射信号进行三层软阈值降噪，具体的方法是用lsnew提升的db4小波对声发射信号进行三层小波分解，每分解一层，设置对应层的阈值
Figure FDA0004095100630000031
其中Nl为第l层细节信号的长度，δl为第l层噪声的标准差，对每一分解层中小于阈值的低频小波系数直接置0，对大于阈值的低频小波系数减去对应分解层阈值做平滑处理，每一分解层依次降噪，直到三次分解完成，得到降噪后的声发射信号数据X(t)。
4.根据权利要求1所述的基于模态声发射谱比值的激光冲击强化质量在线监测方法，其特征在于，步骤五中，为了提高幅值谱An(f)的抗干扰能力，以窗口大小为5个频率采样点的窗口对幅值谱比图An(f)取滑动平均，得到光滑之后的幅值谱图A′n(f)。
5.根据权利要求1所述的基于模态声发射谱比值的激光冲击强化质量在线监测方法，其特征在于，步骤六中，以幅值谱图A′n(f)中对应于原声发射信号第650个采样点，频率为130000Hz处的谱比峰值max(A′n(f))表征激光冲击强化质量状态，实时监测冲击动态过程工件表面的残余压应力。
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