CN114047247A - 一种基于巴克豪森信号的应变与硬度的检测方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于巴克豪森信号的应变与硬度的检测方法和装置。所述方法包括：测量并采集被测试样的巴克豪森信号；通过AR模型绘制功率谱密度曲线；通过预设策略选取曲线中的第一特征值和第二特征值；根据所有第一特征值，建立起硬度与第一特征值的关系曲线作为第一关系曲线；根据所有第二特征值，建立起应变与第二特征值的关系曲线作为第二关系曲线；测量并采集待检测样品的巴克豪森信号值，结合第一关系曲线和第二关系曲线，通过插值计算获得待检测样品的应变和硬度。本发明根据第一关系曲线和第二关系曲线，通过插值计算获取待检测样品的应变和硬度，省去多次测量和处理巴克豪森信号，缩短了测量的时间，实现同时测量应变和硬度。
Description
技术领域
本发明涉及巴克豪森信号应用领域，尤其涉及一种基于巴克豪森信号的应变与硬度的检测方法和装置。
背景技术
巴克豪森信号是用于对铁磁材料应变、硬度的重要手段之一。但是目前采用巴克豪森信号用于测量铁磁材料这些力学参数时，常使用时域信号特征值如波峰值、包络线波峰值等特征值建立起巴克豪森信号与应变或者硬度的关系，从而实现应变或硬度的测量。但是现有技术需要测量多个巴克豪森信号段，并提取时域特征进行平均从而消除误差，这会导致单次测量时间长，且巴克豪森信号同时受应变和硬度的影响，因此现有技术通常只采用一个信号特征值，即只能在应变不变的情况下测量硬度或在硬度确定的情况下测量应变。
发明内容
本发明提供了一种基于巴克豪森信号的应变与硬度的检测方法和装置，以同时测量铁磁材料的应变和硬度，缩短了单次测量时长。
为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种基于巴克豪森信号的应变与硬度的检测方法，包括：
测量并采集所有被测试样的巴克豪森信号；
通过AR模型分别计算每个所述巴克豪森信号的功率谱密度函数，并绘制相应的功率谱密度曲线；
通过第一预设策略分别在每个所述功率谱密度曲线中筛选出一个第一特征值，并通过第二预设策略分别在所述功率谱密度曲线中筛选出一个第二特征值；
根据所有所述第一特征值，建立一条硬度与第一特征值之间的第一关系曲线；根据所有所述第二特征值，建立一条应变与第二特征值之间的第二关系曲线；
测量并采集待检测样品的巴克豪森信号值，结合所述第一关系曲线和所述第二关系曲线，通过插值计算获得所述待检测样品的应变和所述待检测样品的硬度。
进一步的，所述AR模型的构建方法具体为：
获取时间序列(Xt-1,Xt-2,…,Xt-n)、AR模型阶数n、AR系数(a1,a2,…,an)和预估误差et，并根据下式构建AR模型：
Xt+a1Xt-1+a2Xt-2+…+anXt-n＝et；
其中，Xt为当前序列。
进一步的，所述根据所有所述第一特征值，建立一条硬度与第一特征值之间的第一关系曲线；根据所有所述第二特征值，建立一条应变与第二特征值之间的第二关系曲线，具体为：
所述被测试样包括具有不同硬度的被测试样和在不同应变下的被测试样；
根据不同硬度被测试样获取的所有第一特征值以及被测试样的硬度，建立一条硬度与第一特征值的关系曲线；
根据不同应变下被测试样获取的所有第二特征值以及被测试样的应变，建立一条应变与第二特征值的关系曲线。
进一步的，所述通过第一预设策略分别在每个所述功率谱密度曲线中筛选出一个第一特征值，并通过第二预设策略分别在所述功率谱密度曲线中筛选出一个第二特征值，具体为：
在每个所述功率谱密度曲线中，选取波峰值最大的波峰作为所述第一特征值，选取波峰值最小的波峰作为所述第二特征值。
进一步的，在所述测量并采集所有被测试样的巴克豪森信号之后，还包括：将不同周期的巴克豪森信号段进行线性叠加，获得经过预处理的巴克豪森信号。
进一步的，所述通过AR模型分别计算每个所述巴克豪森信号的功率谱密度函数，并绘制相应的功率谱密度曲线，具体为：
获取频率间隔df，采样率fs，预估的AR模型的噪声方程σ2和AR系数a′，并根据下式计算所述AR模型的功率谱密度；
其中，S(f)为时间序列的功率谱密度，k为非负整数；
根据所述功率谱密度绘制相应的功率谱密度曲线。
相应的，本发明实施例还提供了一种基于巴克豪森信号的应变与硬度的检测装置，包括测量模块、绘制模块、选取模块、关系曲线构建模块和检测模块；其中，
所述测量模块用于测量并采集所有被测试样的巴克豪森信号；
所述绘制模块用于通过AR模型分别计算每个所述巴克豪森信号的功率谱密度函数，并绘制相应的功率谱密度曲线；
所述选取模块用于通过第一预设策略分别在每个所述功率谱密度曲线中筛选出一个第一特征值，并通过第二预设策略分别在所述功率谱密度曲线中筛选出一个第二特征值；
所述关系曲线构建模块用于根据所有所述第一特征值，建立一条硬度与第一特征值之间的第一关系曲线；根据所有所述第二特征值，建立一条应变与第二特征值之间的第二关系曲线；
所述检测模块用于测量并采集待检测样品的巴克豪森信号值，结合所述第一关系曲线和所述第二关系曲线，通过插值计算获得所述待检测样品的应变和待检测样品的硬度。
进一步的，所述AR模型的构建方法具体为：
所述绘制模块获取时间序列(Xt-1,Xt-2,…,Xt-n)、AR模型阶数n、AR系数(a1,a2,…,an)和预估误差et，并根据下式构建AR模型：
Xt+a1Xt-1+a2Xt-2+…+anXt-n＝et；
其中，Xt为当前序列。
进一步的，所述关系曲线构建模块根据所有所述第一特征值，建立一条硬度与第一特征值之间的第一关系曲线；根据所有所述第二特征值，建立一条应变与第二特征值之间的第二关系曲线，具体为：
所述被测试样包括不同硬度的被测试样和不同应变下的被测试样；
关系曲线构建模块根据不同硬度被测试样获取的所有第一特征值以及被测试样的硬度，建立一条硬度与第一特征值的关系曲线；
根据不同应变下被测试样获取的所有第二特征值以及被测试样的应变，建立一条应变与第二特征值的关系曲线。
进一步的，所述选取模块通过第一预设策略分别在每个所述功率谱密度曲线中筛选出一个第一特征值，并通过第二预设策略分别在所述功率谱密度曲线中筛选出一个第二特征值，具体为：
所述选取模块在每个所述功率谱密度曲线中，选取波峰值最大的波峰作为所述第一特征值，选取波峰值最小的波峰作为所述第二特征值。
相比于现有技术，本发明实施例具有如下有益效果：
本发明提供了一种基于巴克豪森信号的应变与硬度的检测方法和装置。所述方法包括：测量并采集所有被测试样的巴克豪森信号；通过AR模型计算每个经过预处理的被测试样的巴克豪森信号的功率谱密度函数，并绘制相应的功率谱密度曲线；通过第一预设策略分别选取每个所述功率谱密度曲线中的一个波峰值作为第一特征值，并通过第二预设策略分别选取所述功率谱密度曲线中的一个波峰值作为第二特征值；根据所有所述第一特征值，建立起硬度与所述第一特征值的关系曲线，作为第一关系曲线；根据所有所述第二特征值，建立起应变与所述第二特征值的关系曲线，作为第二关系曲线；测量并采集待检测样品的巴克豪森信号值，结合所述第一关系曲线和所述第二关系曲线，通过插值计算获得待检测样品的应变和硬度。本发明根据建立好的第一关系曲线和第二关系曲线，通过插值计算获取待检测样品的应变和硬度，省去了多次测量和处理巴克豪森信号的步骤，缩短了测量的时间，为同时测量应变和硬度提供了一种新思路。
附图说明
图1：为本发明基于巴克豪森信号的应变与硬度的检测方法提供的一种实施例的流程示意图。
图2：为本发明基于巴克豪森信号的应变与硬度的检测装置提供的一种实施例的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例一：
请参照图1，图1为本发明实施例提供的一种巴克豪森信号的应变与硬度的检测方法，包括步骤S1至S5；其中，
步骤S1，测量并采集所有被测试样的巴克豪森信号；
巴克豪森信号是一种频率成分复杂的噪声信号，信号的时域特征呈现周期性的纺锤形噪声。
在本实施例中，测量并采集4个周期的巴克豪森信号段，实际上本方法采集2－10个周期的巴克豪森都是可行的，然后将信号段进行线性叠加，得到经过预处理的巴克豪森信号。
步骤S2，通过AR模型分别计算每个所述巴克豪森信号的功率谱密度函数，并绘制相应的功率谱密度曲线；
在本实施例中，所述AR模型的构建方法具体为：
获取时间序列(Xt-1,Xt-2,…,Xt-n)、AR模型阶数n、AR系数(a1,a2,…,an)和预估误差et，并根据下式构建AR模型：
Xt+a1Xt-1+a2Xt-2+…+anXt-n＝et；
其中，Xt为当前序列。
根据所述AR模型分别计算每个所述巴克豪森信号的功率谱密度函数，具体的：获取频率间隔df，采样率fs，预估的AR模型的噪声方程σ2和AR系数a′，并根据下式计算所述AR模型的功率谱密度；
其中，S(f)为时间序列的功率谱密度，k为非负整数；
根据功率谱密度S(f)绘制相应的功率谱密度曲线。
采用AR模型来计算功率谱密度函数相对于传统的FFT等方法计算功率谱，可通过控制阶数，改变谱峰的数量，比较适合运用于巴克豪森信号这种含有丰富频率成分的噪声信号，将不同频率段的频率成分进行平均，得到主要峰值。
步骤S3，通过第一预设策略分别在每个所述功率谱密度曲线中筛选出一个第一特征值，并通过第二预设策略分别在所述功率谱密度曲线中筛选出一个第二特征值；
一般地，选取波峰值最大的波峰作为所述第一特征值，选取波峰值最小的波峰作为所述第二特征值。
而在本实施例中，绘制出巴克豪森信号的功率谱密度曲线呈现有6个波峰，将前3个波峰中最大的一个波峰值作为特征值n，在后3个波峰中选择最小的波峰值作为特征值m。一般AR模型的阶数不能过大，越大则越接近传统FFT计算的功率谱，会产生密集的波峰。当AR模型阶数小于4，巴克豪森的波峰小于或等于3个，而AR模型阶数大于4时，巴克豪森的波峰数一般为3个以上，且不同波峰之间有较为明显的大小差异。
步骤S4，根据所有所述第一特征值，建立一条硬度与第一特征值之间的第一关系曲线；根据所有所述第二特征值，建立一条应变与第二特征值之间的第二关系曲线；
在本实施例中，所述被测试样包括具有不同硬度H1，H2，…，Hn的被测试样和在不同应变ε1，ε2，…，εn下的被测试样；然后根据不同硬度H1，H2，…，Hn和对应的第一特征值n，构建起硬度与第一特征值n的第一关系曲线；根据不同硬度ε1，ε2，…，εn和对应的第一特征值m，构建起硬度与第一特征值m的第二关系曲线；
步骤S5，测量并采集待检测样品的巴克豪森信号值，结合所述第一关系曲线和所述第二关系曲线，通过插值计算获得所述待检测样品的应变和所述待检测样品的硬度。
相应的参照图2，图2为本发明实施例提供的一种基于巴克豪森信号的应变与硬度的检测装置的结构示意图，包括测量模块101、绘制模块102、选取模块103、关系曲线构建模块104和检测模块105；其中，
所述测量模块101用于测量并采集所有被测试样的巴克豪森信号；
所述绘制模块102用于通过AR模型分别计算每个所述巴克豪森信号的功率谱密度函数，并绘制相应的功率谱密度曲线；
所述选取模块103用于通过第一预设策略分别在每个所述功率谱密度曲线中筛选出一个第一特征值，并通过第二预设策略分别在所述功率谱密度曲线中筛选出一个第二特征值；
所述关系曲线构建模块104用于根据所有所述第一特征值，建立一条硬度与第一特征值之间的第一关系曲线；根据所有所述第二特征值，建立一条应变与第二特征值之间的第二关系曲线；
所述检测模块105用于测量并采集待检测样品的巴克豪森信号值，结合所述第一关系曲线和所述第二关系曲线，通过插值计算获得所述待检测样品的应变和待检测样品的硬度。
在本实施例中，所述AR模型的构建方法具体为：
所述绘制模块获取时间序列(Xt-1,Xt-2,…,Xt-n)、AR模型阶数n、AR系数(a1,a2,…,an)和预估误差et，并根据下式构建AR模型：
Xt+a1Xt-1+a2Xt-2+…+anXt-n＝et；
其中，Xt为当前序列。
在本实施例中，所述关系曲线构建模块104根据所有所述第一特征值，建立一条硬度与第一特征值之间的第一关系曲线；根据所有所述第二特征值，建立一条应变与第二特征值之间的第二关系曲线，具体为：
所述被测试样包括不同硬度的被测试样和不同应变下的被测试样；
关系曲线构建模块104根据不同硬度被测试样获取的所有第一特征值以及被测试样的硬度，建立一条硬度与第一特征值的关系曲线；
根据不同应变下被测试样获取的所有第二特征值以及被测试样的应变，建立一条应变与第二特征值的关系曲线。
在本实施例中，所述选取模块103通过第一预设策略分别在每个所述功率谱密度曲线中筛选出一个第一特征值，并通过第二预设策略分别在所述功率谱密度曲线中筛选出一个第二特征值，具体为：
所述选取模块103在每个所述功率谱密度曲线中，选取波峰值最大的波峰作为所述第一特征值，选取波峰值最小的波峰作为所述第二特征值。
在本实施例中，所述检测装置还包括预处理模块，所述预处理模块用于在所述测量并采集所有被测试样的巴克豪森信号之后，将不同周期的巴克豪森信号段进行线性叠加，获得经过预处理的巴克豪森信号。
相比于现有技术，本发明实施例具有如下有益效果：
本发明提供了一种基于巴克豪森信号的应变与硬度的检测方法和装置。所述方法包括：测量并采集所有被测试样的巴克豪森信号；通过AR模型计算每个经过预处理的被测试样的巴克豪森信号的功率谱密度函数，并绘制相应的功率谱密度曲线；通过第一预设策略分别选取每个所述功率谱密度曲线中的一个波峰值作为第一特征值，并通过第二预设策略分别选取所述功率谱密度曲线中的一个波峰值作为第二特征值；根据所有所述第一特征值，建立起硬度与所述第一特征值的关系曲线，作为第一关系曲线；根据所有所述第二特征值，建立起应变与所述第二特征值的关系曲线，作为第二关系曲线；测量并采集待检测样品的巴克豪森信号值，结合所述第一关系曲线和所述第二关系曲线，通过插值计算获得待检测样品的应变和硬度。本发明根据建立好的第一关系曲线和第二关系曲线，通过插值计算获取待检测样品的应变和硬度，省去了多次测量和处理巴克豪森信号的步骤，缩短了测量的时间，为同时测量应变和硬度提供了一种新思路。
以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步的详细说明，应当理解，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围。特别指出，对于本领域技术人员来说，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于巴克豪森信号的应变与硬度的检测方法，其特征在于，包括：
测量并采集所有被测试样的巴克豪森信号；
通过AR模型分别计算每个所述巴克豪森信号的功率谱密度函数，并绘制相应的功率谱密度曲线；
通过第一预设策略分别在每个所述功率谱密度曲线中筛选出一个第一特征值，并通过第二预设策略分别在所述功率谱密度曲线中筛选出一个第二特征值；
根据所有所述第一特征值，建立一条硬度与第一特征值之间的第一关系曲线；根据所有所述第二特征值，建立一条应变与第二特征值之间的第二关系曲线；
测量并采集待检测样品的巴克豪森信号值，结合所述第一关系曲线和所述第二关系曲线，通过插值计算获得所述待检测样品的应变和所述待检测样品的硬度。
2.如权利要求1所述的一种基于巴克豪森信号的应变与硬度的检测方法，其特征在于，所述AR模型的构建方法具体为：
获取时间序列(Xt-1，Xt-2，…，Xt-n)、AR模型阶数n、AR系数(a1，a2，…，an)和预估误差et，并根据下式构建AR模型：
Xt+a1xt-1+a2Xt-2+…+anXt-n＝et；
其中，Xt为当前序列。
3.如权利要求1所述的一种基于巴克豪森信号的应变与硬度的检测方法，其特征在于，所述根据所有所述第一特征值，建立一条硬度与第一特征值之间的第一关系曲线；根据所有所述第二特征值，建立一条应变与第二特征值之间的第二关系曲线，具体为：
所述被测试样包括具有不同硬度的被测试样和在不同应变下的被测试样；
根据不同硬度被测试样获取的所有第一特征值以及被测试样的硬度，建立一条硬度与第一特征值的关系曲线；
根据不同应变下被测试样获取的所有第二特征值以及被测试样的应变，建立一条应变与第二特征值的关系曲线。
4.如权利要求1所述的一种基于巴克豪森信号的应变与硬度的检测方法，其特征在于，所述通过第一预设策略分别在每个所述功率谱密度曲线中筛选出一个第一特征值，并通过第二预设策略分别在所述功率谱密度曲线中筛选出一个第二特征值，具体为：
在每个所述功率谱密度曲线中，选取波峰值最大的波峰作为所述第一特征值，选取波峰值最小的波峰作为所述第二特征值。
5.如权利要求1所述的一种基于巴克豪森信号的应变与硬度的检测方法，其特征在于，在所述测量并采集所有被测试样的巴克豪森信号之后，还包括：将不同周期的巴克豪森信号段进行线性叠加，获得经过预处理的巴克豪森信号。
6.如权利要求2所述的一种基于巴克豪森信号的应变与硬度的检测方法，其特征在于，所述通过AR模型分别计算每个所述巴克豪森信号的功率谱密度函数，并绘制相应的功率谱密度曲线，具体为：
获取频率间隔df，采样率fs，预估的AR模型的噪声方程σ2和AR系数a′，并根据下式计算所述AR模型的功率谱密度；
其中，S(f)为时间序列的功率谱密度，k为非负整数；
根据所述功率谱密度绘制相应的功率谱密度曲线。
7.一种基于巴克豪森信号的应变与硬度的检测装置，其特征在于，包括测量模块、绘制模块、选取模块、关系曲线构建模块和检测模块；其中，
所述测量模块用于测量并采集所有被测试样的巴克豪森信号；
所述绘制模块用于通过AR模型分别计算每个所述巴克豪森信号的功率谱密度函数，并绘制相应的功率谱密度曲线；
所述选取模块用于通过第一预设策略分别在每个所述功率谱密度曲线中筛选出一个第一特征值，并通过第二预设策略分别在所述功率谱密度曲线中筛选出一个第二特征值；
所述关系曲线构建模块用于根据所有所述第一特征值，建立一条硬度与第一特征值之间的第一关系曲线；根据所有所述第二特征值，建立一条应变与第二特征值之间的第二关系曲线；
所述检测模块用于测量并采集待检测样品的巴克豪森信号值，结合所述第一关系曲线和所述第二关系曲线，通过插值计算获得所述待检测样品的应变和所述待检测样品的硬度。
8.如权利要求7所述的一种基于巴克豪森信号的应变与硬度的检测装置，其特征在于，所述AR模型的构建方法具体为：
所述绘制模块获取时间序列(Xt-1，Xt-2，…，Xt-n)、AR模型阶数n、AR系数(a1，a2，…，an)和预估误差et，并根据下式构建AR模型：
Xt+a1Xt-1+a2Xt-2+…+anXt-n＝et；
其中，Xt为当前序列。
9.如权利要求7所述的一种基于巴克豪森信号的应变与硬度的检测装置，其特征在于，所述关系曲线构建模块根据所有所述第一特征值，建立一条硬度与第一特征值之间的第一关系曲线；根据所有所述第二特征值，建立一条应变与第二特征值之间的第二关系曲线，具体为：
所述被测试样包括不同硬度的被测试样和不同应变下的被测试样；
关系曲线构建模块根据不同硬度被测试样获取的所有第一特征值以及被测试样的硬度，建立一条硬度与第一特征值的关系曲线；
根据不同应变下被测试样获取的所有第二特征值以及被测试样的应变，建立一条应变与第二特征值的关系曲线。
10.如权利要求7所述的一种基于巴克豪森信号的应变与硬度的检测装置，其特征在于，所述选取模块通过第一预设策略分别在每个所述功率谱密度曲线中筛选出一个第一特征值，并通过第二预设策略分别在所述功率谱密度曲线中筛选出一个第二特征值，具体为：
所述选取模块在每个所述功率谱密度曲线中，选取波峰值最大的波峰作为所述第一特征值，选取波峰值最小的波峰作为所述第二特征值。
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| CN114047247B (zh) | 2023-04-25 |
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