CN117805243A - 一种基于声发射的金属裂纹检测装置及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于声发射的金属裂纹检测装置及方法，涉及机械健康监测技术领域，包括：第一声发射探头、第二声发射探头分别贴合在拉拔试验机夹持的棒料两端，两个前置放大器分别与第一声发射探头、第二声发射探头电连接，数据处理模块与两个前置放大器电连接；通过对棒料施加轴向载荷，使得棒料在预制缺口处产生塑性变形，通过第一声发射探头与第二声发射探头分别采集棒料两端的原始声信号，对原始声信号进行放大，采用振铃累积计数信息熵数据处理方法对放大后的声信号进行处理，根据处理结果得到裂纹萌生的时间点；本发明通过将声发射检测技术与振铃累积计数信息熵数据处理方法结合，使得收集到的数据量大大减少，提高了检测精度。
Description
技术领域
本发明涉及机械健康监测技术领域，具体涉及一种基于声发射的金属裂纹检测装置及方法。
背景技术
机械健康监测是监测机械的一个过程，目的是尽快检测损坏的开始，以便采取预防措施并避免突然故障。监测机械健康和完整性的方法多种多样，每种方法都有其独特的特征和检测不同类型损坏的能力。然而，最好根据监控系统中使用的材料及其构建方式选择监控方法。304不锈钢材料具有显著的机械性能，广泛应用于轴类、套筒、轴承等关键零件中，在新型低应力下料方式中，先对304不锈钢棒料预制缺口，后在拉拔工况下进行变频拉伸试样达到下料要求。
声发射(AE)是指由材料内局部源释放能量产生的瞬态弹性应力波。在金属中，这一来源往往是由于塑性变形或应力部分的裂纹萌生和扩展而产生的位移。在拉拔工艺过程中，由于预制缺口的存在，棒料总是在缺口处进行裂纹萌生与裂纹扩展直至棒料断裂，声发射检测做为目前最有效的检测裂纹的无损检测方法，可实时监测裂纹发展趋势。信息熵的概念由香农于1948年提出。故障的发生和传播导致能量损失，进而导致熵的变化。这种能量损失以滞后、热能和声发射的形式发生。通过香农公式测量的AE信号的信息熵可以比AE特征更可靠地预测疲劳和失效，目前将二者有效结合已成为未来趋势。
在这些问题的基础之上，声发射检测开始涌现一些新型检测方法，如专利：声发射检验方法CN111122701A，其采用声发射检测装置对起重机焊缝处危险区域进行实时裂纹监测，将声发射传感器直接贴合在工件表面上进行重复采集数据，对比有效数据类型，不断选取新的监测点，缩小检测区域直至检测到裂纹萌生的应力集中点，分析数据后进行寿命预测。但此发明的检测过程中不断进行重复性实验，数据样本庞大，检测精度低的问题较为突出，且忽略了如噪声的无效数据的干扰。如专利：流体机械叶片多裂纹的声发射检测方法CN107478729B，采用声发射传感器贴合工件的方法，利用小波分析和盲分离结合技术对所提取的裂纹声发射信号进行特征分析，相对减少数据采集工作，对无效信号干扰问题采用小波降噪技术，从而得到相较于专利：声发射检验方法CN111122701A更为有效的检测方式，但数据采集工作依旧庞大，数据处理过程复杂，检测精度不佳。如专利：一种声发射引伸计及其试验方法CN107702990A，对拉伸试样进行声发射检测，同样采用贴合工件方式，对输出信号进行了放大处理，将微小信号通过放大器进行放大，方式简单，灵敏度高，提高了检测精度，但数据收集庞大，数据处理方式较为原始。为此提出一种基于声发射的金属裂纹检测装置及方法以解决以上问题。
发明内容
针对现有技术中存在采集数据样本庞大，检测精度低的问题，本发明提供了一种基于声发射的金属裂纹检测装置及方法，将声发射检测与振铃累积计数信息熵数据处理统一起来，解决现有技术中数据收集庞大，数据处理方式较为原始，检测精度低的问题。
一种基于声发射的金属裂纹检测装置，包括：
第一声发射探头、第二声发射探头，分别贴合在拉拔试验机夹持的棒料两端；
两个前置放大器，分别与所述第一声发射探头、第二声发射探头电连接；
数据处理模块，与两个所述前置放大器电连接；
通过控制拉拔试验机对棒料施加轴向载荷，使得棒料在预制缺口处产生塑性变形，通过第一声发射探头与第二声发射探头分别采集棒料两端的原始声信号，通过前置放大器对原始声信号进行放大，通过数据处理模块采用振铃累积计数信息熵数据处理方法对放大后的声信号进行处理，根据处理结果得到裂纹萌生的时间点。
进一步地，所述棒料为304不锈钢材质。
进一步地，一种基于声发射的金属裂纹检测装置的检测方法，包括以下步骤：
通过第一声发射探头与第二声发射探头分别采集棒料两端的原始声信号；
通过前置放大器对原始声信号进行放大；
通过数据处理模块采用振铃累积计数信息熵数据处理方法对放大后的声信号进行处理，根据处理结果得到裂纹萌生的时间点，具体包括：
获取初始声发射检测数据ASL的波形图；
将随机变量定义为声发射信号振铃计数；
根据声发射信号振铃计数得到对应的概率分布向量；
将概率分布向量转化为振铃累积计数信息熵SE数据，并根据多个振铃累积计数信息熵SE数据绘制出信息熵SE与时间点的曲线图；
根据初始声发射检测数据ASL的波形图确定裂纹萌生时的可疑时间点；
在信息熵SE与时间点的曲线图中确定可疑时间点对应的信息熵SE，并对可疑时间点对应的信息熵SE函数进行求导计算；
根据求导计算结果进行判断，获取裂纹萌生的时间点。
进一步地，所述概率分布向量Pi的计算过程为：
其中，ni为声发射计数。
进一步地，所述概率分布向量转化为振铃累积计数信息熵SE的转化过程为：
进一步地，所述对求导结果进行判断的依据为：
其中，t为裂纹萌生的时间点。
本发明提供了一种基于声发射的金属裂纹检测装置及方法，具备以下有益效果：
本发明通过对棒料施加轴向载荷，使得棒料在预制缺口处产生塑性变形，通过第一声发射探头与第二声发射探头分别采集棒料两端的原始声信号，通过前置放大器对原始声信号进行放大，采用振铃累积计数信息熵数据处理方法对放大后的声信号进行处理；本发明采用结合声发射检测技术与振铃累积计数信息熵数据处理方法，通过声发射探头对拉拔工件的疲劳裂纹萌生与疲劳裂纹扩展进行实时监测，同时将声发射与信息熵技术二者结合，使得收集到的数据量大大减少，提高了检测精度，并且对于实时健康监测更为实用和经济，填补拉拔工况低应力下料领域裂纹检测的空白，也为轴类零件实时监测提供技术支持。
附图说明
图1为本发明声发射检测装置结构示意图；
图2为本发明声发射检验流程示意图；
图3为本发明实施例中初始声发射检测数据ASL的波形图；
图4为本发明实施例中多个振铃累积计数信息熵SE数据绘制的二维图像；
图5为本发明实施例中观察到裂纹萌生的萌生状态图。
图中，1-拉拔试验机控制台；2-拉拔试验机；3-第一声发射探头；4-第二声发射探头；5-前置放大器；6-数据处理模块。
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。
本发明提供一种声发射实时检测手段，采用声发射检测与信息熵数据处理技术相结合，对拉拔工况下的棒料萌生裂纹与裂纹扩展行为进行实时监测，能够采集304不锈钢高精度的机械性能、对低应力下料领域提供数据支撑，也为轴类零件实时监测提供新型手段与方法。本发明采取如下技术方案：
一种基于声发射的金属裂纹检测装置包括：拉拔试验机控制台1；拉拔试验机2；声发射探头3、4；前置放大器5；数据处理模块6。
如图1所示，通过拉拔试验机控制台1控制拉拔试验机2，304不锈钢棒料试样受到轴向载荷在预制缺口处发生断裂行为，在这期间棒料在预制缺口处产生塑性变形，导致裂纹萌生和扩展而产生的位移，声发射探头3、4贴合在棒料上收集原始信号，两个声发射探头贴合位置不同，分别在棒料的上下两侧，声信号或者说能量在传递的时候，上下两个探头得到信号会有时间差，通过计算时间与声音速度关系可以得到精确的裂纹萌生点位，将原始信号通过前置放大器5放大信号，再将信号传输在数数据处理模块中便可获得了初始声发射检测数据ASL。ASL与t的关系图如图3所示，找到图3中的峰值(圈出来的部分)对应的时间点，在图4中对该时间点的SE函数求导，若该时间点对应的斜率大于0.0155，则就是裂纹萌生时间点。
基于同一个发明构思，本发明还提供一种基于声发射的金属裂纹检测方法，如图2所示，包括以下步骤：
通过第一声发射探头与第二声发射探头分别采集棒料两端的原始声信号；
通过前置放大器对原始声信号进行放大。
通过数据处理模块采用振铃累积计数信息熵数据处理方法对放大后的声信号进行处理，根据处理结果得到裂纹萌生的时间点，具体包括：
获取初始声发射检测数据ASL的波形图，如图3所示。
信息熵数据处理方法：“计数”是声发射特征参数，即测试期间信号超过某一阈值的次数，可用于测量声发射源的强度。信息熵估计的主要步骤是定义随机变量的概率分布。
随机变量定义为声发射计数(ni)，其中i是接收信号的时间，Pi是系统的概率分布向量(等式1).Shannon信息熵定义为等式2
等式1：
等式2：
将声发射信号振铃计数ni带入到等式1中得到对应的概率分布向量Pi，后将Pi通过等式2转化为振铃累积计数信息熵SE数据，将多个振铃累积计数信息熵SE数据绘制二维图像(信息熵SE与时间点的曲线图)，如图4所示。
对初始声发射信号观察到的裂纹萌生可疑点确定可疑时间点ti对应到图4中，对该可疑点进行求导，若大于检测标准0.0155，即可得到准确的裂纹萌生时间点。数学表达式为不等式3(对照图3圈起来的的峰值，这3个峰值对应的3个时间点拿到图4中，对应的这三个时间点对SE函数分别求导，计算出的斜率要是大于0.0155就是裂纹萌生时间点)
不等式3：
实验得到的裂纹萌生时间点为t＝87.8s。
根据图3峰值观察裂纹萌生可能时87.8s、115.2s、142.5s，经过裂纹萌生时间可能是通过振铃累计信息熵数据处理后，确定裂纹萌生时间点为87.8s，此时用金属显微镜观察到裂纹萌生萌生状态如图5所示。
本发明方法将声发射检测与振铃累积计数信息熵数据处理统一起来，将实验样本数量大大降低，获得结论快速、更为准确。
采用疲劳断裂原理进行的新型低应力下料方式近年来得到广泛关注，该方法的优势包括：材料利用率高、绿色环保、材料断面质量优异、缩短下料时间提高生产效率等优点。低应力下料原理包括材料的裂纹萌生、裂纹扩展、材料断裂三个过程。在低应力下料领域，为了更好得到断面质量，裂纹萌生与裂纹扩展过程需要实时监测，采集数据、指导生产。然而，棒料裂纹实时监测与振铃累积计数信息熵相结合的数据处理方式却鲜有报道。
本发明针对以上问题，采用结合声发射检测技术与振铃累积计数信息熵数据处理方法，设计一种棒料拉拔工艺中的声发射检测裂纹萌生、裂纹扩展方法，包括声发射检测工艺、振铃累积计数信息熵数据处理方法，针对拉拔工况下工件的疲劳裂纹萌生与疲劳裂纹扩展进行实时监测，声发射特征方法中的采样率为每秒100万数据，而在振铃累积计数信息熵方法中，采样率降至每秒10个数据。因此，将声发射与振铃累积计数信息熵技术二者结合，数据量大大减少，并且对于实时健康监测更为实用和经济。使得拉拔工况下材料的断裂过程可视化。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种基于声发射的金属裂纹检测装置，其特征在于，包括：
第一声发射探头(3)、第二声发射探头(4)，分别贴合在拉拔试验机(2)夹持的棒料两端；
两个前置放大器(5)，分别与所述第一声发射探头(3)、第二声发射探头(4)电连接；
数据处理模块(6)，与两个所述前置放大器(5)电连接；
通过控制拉拔试验机(2)对棒料施加轴向载荷，使得棒料在预制缺口处产生塑性变形，通过第一声发射探头(3)与第二声发射探头(4)分别采集棒料两端的原始声信号，通过前置放大器(5)对原始声信号进行放大，通过数据处理模块(6)采用振铃累积计数信息熵数据处理方法对放大后的声信号进行处理，根据处理结果得到裂纹萌生的时间点。
2.根据权利要求1所述的一种基于声发射的金属裂纹检测装置，其特征在于，所述棒料为304不锈钢材质。
3.一种基于权利要求1所述的一种基于声发射的金属裂纹检测装置的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
通过控制拉拔试验机对棒料施加轴向载荷，使得棒料在预制缺口处产生塑性变形；
通过第一声发射探头与第二声发射探头分别采集棒料两端的原始声信号；
通过前置放大器对原始声信号进行放大；
通过数据处理模块采用振铃累积计数信息熵数据处理方法对放大后的声信号进行处理，根据处理结果得到裂纹萌生的时间点。
4.根据权利要求3所述的一种基于声发射的金属裂纹检测方法，其特征在于，所述通过数据处理模块采用振铃累积计数信息熵数据处理方法对放大后的声信号进行处理，根据处理结果得到裂纹萌生的时间点，具体步骤包括：
获取初始声发射检测数据ASL的波形图；
将随机变量定义为声发射信号振铃计数；
根据声发射信号振铃计数得到声发射信号振铃计数对应的概率分布向量；
将概率分布向量转化为振铃累积计数信息熵SE数据，并根据多个振铃累积计数信息熵SE数据绘制出信息熵SE与时间点的曲线图；
根据初始声发射检测数据ASL的波形图确定裂纹萌生时的可疑时间点；
在信息熵SE与时间点的曲线图中确定可疑时间点对应的信息熵SE，并对可疑时间点对应的信息熵SE函数进行求导计算；
根据求导计算结果进行判断，获取裂纹萌生的时间点。
5.根据权利要求4所述的一种基于声发射的金属裂纹检测方法，其特征在于，所述概率分布向量Pi的计算过程为：
其中，ni为声发射信号振铃计数，i是接收信号的时间。
6.根据权利要求5所述的一种基于声发射的金属裂纹检测方法，其特征在于，所述概率分布向量转化为振铃累积计数信息熵SE的转化过程为：
7.根据权利要求6所述的一种基于声发射的金属裂纹检测方法，其特征在于，所述求导计算结果进行判断的依据为：
其中，t为裂纹萌生的时间点。
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