声发射基本介绍

2.1声发射检测的基本原理

当材料或结构受应力作用时,由于其微观结构的不均匀及缺陷的存在,导致局部产生应力集中,造成不稳定的应力分布。当这种不稳定状态下的应变能积累到一定程度时,不稳定的高能状态一定要向稳定的低能状态过渡,这种过渡通常是以塑性变形、相变、裂纹的开裂等形式来完成。在此过程中,应变能被释放,其中一部分以应力波的形式释放出来,这种以弹性应力波的形式释放应变能的现象叫做声发射,也叫应力波发射。固体材料产生局部变形时,不仅产生体积变形,而且会产生剪切变形,因此会激起两种波,即纵波(又称压缩波)和横波(剪切波)。产生这种波的部位叫作声发射源。这种纵波和横波从声发射源产生后通过材料介质向周围传播,--部分通过介质直接传到安放在固体表面的传感器,形成检测信号,还有一部分传到表面后会产生折射,一部分形成折射波返回到材料内部,另一部分则形成表面波(又称瑞利波),表面波沿着介质的表面传播,并到达传感器,形成检测信号。通过对这些信号进行探测、记录和分析就能够实现对材料进行损伤评价和研究。其原理如图所示

图2.1 声发射检测原理

Fig.2.l AE detecting schematic

材料在应力作用下的变形与开裂是结构失效的重要机制。这种直接与变形和断裂机制有关的源,通常称为传统意义上的声发射源。近年来,流体泄漏、摩擦、撞击、燃烧等与变形和断裂机制无直接关系的另一类弹性波源,也归到声发射源范畴,称为其它声发射源或二次声发射源。

2. 2声发射信号处理

声发射信号是一种复杂的波形,包含着丰富的声发射源信息,同时在传播的过程中还会发生畸变并引入干扰噪声。如何选用合适的信号处理方法来分析声发射信号,从而获取正确的声发射源信息,一直是声发射检测技术发展中的难点。根据分析对象的不同,可把声发射信号处理和分析方法分为两类:一是声发射信号波形分析,根据所记录信号的时域波形及与此相关联的频谱、相关函数等来获取声发

射信号所含信息的方法,如FFT变换,小波变换等;二是声发射信号特征参数分析,利用信号分析处理技术,由系统直接提取声发射信号的特征参数,然后对这些参数进行分析和评价得到声发射源的信息。很多声发射源的特性可以用这些参数来进行描述,为工程实际应用带来极大的方便。

2. 2. 1声发射信号参数分析

图2.2 AE信号参数

Fig.2.2 AE signal parameters

. 参数分析是目前声发射信号分析较为常用的方法,它是波形方法的简述。根据波形提取几个相关的统计数据,以简化的波形特征参数来表示声发射信号的特征,然后对其进行分析和处理得到声发射源的相关信息。图2.2为声发射信号简化波形参数的定义,常用的声发射参数包括:撞击(波形)计数、振铃计数、能量、幅度、峰值频率、持续时间、上升时间、门槛等。各参数的含义及用途见表2.1所示。

表2.1 AE信号参数

Tab.2.1 AE parameters

2. 2. 2声发射信号波形分析

信号波形分析的常用方法包括时域分析、频谱分析和时频分析,它们各自具有不同的特点。时域分析是最直观、最容易理解的信号表达形式。在一些对幅值感兴趣的工程问题中,这种描述最为有用,例如结构振动的位移、加速度等。但是

它没有任何频率信息,看不到信号的成分,不利于分析振源、振动传递与频率的关系等问题。频谱分析一般通过傅里叶变换把信号映射到频域加以分析,虽然这种方法能够将时域特征和频域特征联系起来,能分别从信号的时域和频域观察,但却不能表述信号的时-频局部性质,而这恰恰是非平稳信号最根本和最关键的性质。在此基础上,人们对傅立叶分析进行了推广,提出了很多能表征时域和频域信息的信号分析方法,如短时傅立叶变换,Gabor 变换,小波变换等。 1.连续小波变换

设()()R L 2t ∈ψ，基傅立叶变换为()ωψ

ˆ,当()ωψˆ满足容许条件 ()∞ψ

=

⎰

ψ＜ωω

ωd ˆ2

R

C

(2.1)

时，我们称()t ψ为一个基本小波或母小波。由容许性条件可知：()t ψ具有衰减性，为此称之“小”；同时，()t ψ具有震荡性，故称之为“波”；将母函数()t ψ 经伸缩和平移后得:

()⎪

⎭⎫ ⎝

⎛ψ=ψa b -t a 1

t h

a ，

0a R b a ≠∈；，

（2.2）

称其为一个小波序列。其中a 为伸缩因子,b 为平移因子。对于任意的函数

()()R L 2t f ∈的连续小波变换为： ()()dt a b -t t f a b a 2

1-f ⎪⎭⎫ ⎝⎛ψ=⎰R

W ， (2.3)

其重构公式（逆变换）为：

()()dadb a b -t b a a 11

t f f

2⎪⎭⎫

⎝⎛ψ=

⎰⎰∞∞-∞

∞

-ψ，W C （2.4）

从定义上可看出,小波变换也是一种积分变换,小波分解的过程就是不断地改变小波窗的中心(即时移)和尺度后与信号相乘作积分运算,从而得到信号在每一个频率尺度下任意时刻的信号成分。小波分解的结果反映了信号()t f 在尺度a （频率）和位置b （时间）的状态

2.离散小波变换

在实际运用中,检测信号都是离散的试件序列,因此在计算机上进行小波分析时,连续小波必须加以离散化。需要强调指出的是,这一离散化都是针对连续的尺

度参数a 和连续平移参数6的,而不是针对时间变量t 的。

通常,把连续小波变换中尺度参数a 和平移参数b 的离散公式分别取作

j 0a a =，0j

0b ka b =，这里Z ∈j ，扩展步长1a 0≠是固定值，为方便起见，总是假

定1a 0〉。所以对应的离散小波函数()t k j ，ψ既可写作：

()()()

0j

-02j

-

0b k a -t a 2j -

0k j kb -t a a

a t 0

j 0j 0ψ=ψ

=ψ，

（2.5）

则称

()()()()

d t kb -t a t f a

k j f 0j

-02j

-0ψ=⎰R

W ， （2.6）

为f(t)的离散小波变换。

离散化的连续小波变换以一定方式对(a, b)进行离散采样T 采用的网格采样

取0j

0j 0

b ka b a a ==，,,即对小尺度的高频成分采样步长小,而对大尺度的低频成分采样步长大。

最常用的是二进制的动态采样网格：1b 2a 00==，，每个网格点对应的尺度为，j 2而平移为k 2j 。将离散化数取1b 2a 00==，的离散小波称为二进小波。

3.小波变换的多分辨分析

多分辨率分析的具体实现是把信号f(t)通过一个低通滤波器H 和一个高通滤波器G ,分别得到信号的低频成分A(t),和信号的高频成分D(t),滤波器则由小波基函数决定。若在一次小波变换完成后,低频成分A(t)中仍含有高频成分,则对A(t)重复上述过程,直到A(t)中不含高频成分,该分解过程可以表示为:

()()()t t t f 11D A +=

=()()()t t t 122D D A ++

……

（2.7）

=()()∑=+j

1i i j t t D A

式中：()()∑∈Φ=z

k k j k j t c t ，；j A 是信号f ()t 中频率低于fs 21--j 的成分，fs 为采样

频率，而()()t d t z

k k j k j j ∑∈ψ=，，D 则是频率介于fs 21--j 与fs 2-j 之间的成分，

()()t t ψΦ和为尺度函数和小波函数，j 表示小波分解级数。上式中的系数由以