• <tr id="yyy80"></tr>
  • <sup id="yyy80"></sup>
  • <tfoot id="yyy80"><noscript id="yyy80"></noscript></tfoot>
  • 99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

    飛機(jī)主起落架疲勞試驗中的聲發(fā)射信號處理

    2012-10-23 05:39:38王丙陽耿榮生周炳如李眾城
    無損檢測 2012年9期
    關(guān)鍵詞:起落架線性載荷

    王丙陽,耿榮生,周炳如,李眾城

    (1.北京航空制造工程研究所,北京 100024;2.北京航空工程技術(shù)研究中心,北京 100076)

    聲發(fā)射是指材料或構(gòu)件在外加載荷的作用下,局部源瞬間釋放出彈性波的現(xiàn)象。聲發(fā)射技術(shù)因其動態(tài)性和預(yù)警性,在壓力容器、橋梁、混凝土、航空等工業(yè)部門得到了廣泛應(yīng)用。由于聲發(fā)射源的多樣性、聲發(fā)射聲波傳遞函數(shù)的復(fù)雜性、聲發(fā)射信號自身的瞬態(tài)性和不確定性,以及信號的微弱性和易受機(jī)電噪聲干擾,聲發(fā)射技術(shù)已經(jīng)在很大程度演變成信號處理問題。在飛機(jī)聲發(fā)射技術(shù)監(jiān)測的信號處理中,耿榮生等利用趨勢分析及多參數(shù)綜合識別技術(shù)實現(xiàn)了飛機(jī)疲勞裂紋萌生及擴(kuò)展的監(jiān)測[1-3];張鳳林等建立了聲發(fā)射數(shù)據(jù)處理的統(tǒng)計模型,提出了結(jié)構(gòu)損傷判據(jù)等[4]。在利用聲發(fā)射技術(shù)監(jiān)測某型飛機(jī)主起落架疲勞試驗過程中,筆者通過基于相關(guān)分析的趨勢分析方法對聲發(fā)射信號進(jìn)行再處理,驗證了趨勢分析、幅值分析及空間濾波分析的結(jié)果,得到了主起落架某部位的健康狀況;并通過Fisher線性判別方法,提出正常信號與故障信號的判斷依據(jù),在保障疲勞試驗順利進(jìn)行的同時,也為后期的聲發(fā)射信號處理提供了指導(dǎo)作用。

    1 相關(guān)分析

    相關(guān)系數(shù)是用以反映變量之間相關(guān)關(guān)系密切程度的統(tǒng)計指標(biāo)。相關(guān)系數(shù)是按積差方法計算,以兩變量與各自平均值的離差為基礎(chǔ),通過兩個離差相乘來反映兩變量之間相關(guān)程度。積差相關(guān)(Pearson相關(guān))公式為:

    式中X為系列X的平均數(shù);Y為系列Y的平均數(shù);-1≤r≤+1。當(dāng)r>0時,表示兩變量正相關(guān);r<0時,兩變量為負(fù)相關(guān);當(dāng)|r|=1時,表示兩變量為完全線性相關(guān);當(dāng)r=0時,表示兩變量間無線性相關(guān)關(guān)系;當(dāng)0<|r|<1時,表示兩變量存在一定程度的線性相關(guān),且|r|越接近1,表示兩變量間線性關(guān)系越密切,反之,兩變量的線性相關(guān)越弱。

    某型飛機(jī)主起落架疲勞試驗載荷的施加是一個多狀態(tài)載荷周期性加載過程。按一定順序,模擬包括著陸、著陸滑跑、剎車、轉(zhuǎn)彎等11種狀態(tài)對起落架加載,約每12min循環(huán)一次。

    圖1 完整周期內(nèi)AE信號隨時間累加圖

    主起落架疲勞試驗載荷共有11種狀態(tài),根據(jù)受力方式不同(圖2),可細(xì)分為4種,即發(fā)動機(jī)試車、起飛滑跑、牽引、剎車。各狀態(tài)的受力方向為:發(fā)動機(jī)試車fdjsc為Py,F(xiàn)x;起飛滑跑qfhp 為Py,Px,F(xiàn)z;牽引qy 為Px;剎車sc為Py,F(xiàn)x,F(xiàn)z;著陸滑跑zlhp為Py,Px,F(xiàn)z;轉(zhuǎn)彎zw 為Py,F(xiàn)x,F(xiàn)z。

    圖2 主起落架受力圖

    在一個加載循環(huán)周期內(nèi),因載荷變化很大,因此聲發(fā)射信號統(tǒng)計參數(shù)變化也很大。由于是周期加載,如果系統(tǒng)本身穩(wěn)定,從統(tǒng)計意義上講,聲發(fā)射信號應(yīng)當(dāng)能基本重復(fù)“自己”。也就是說,只要系統(tǒng)(即起落架)穩(wěn)定,無論是一個周期內(nèi)的聲發(fā)射信號,還是各不同加載狀態(tài)的聲發(fā)射信號,在相同載荷及受力方式作用下,其統(tǒng)計數(shù)據(jù)之間應(yīng)具有很大的關(guān)聯(lián)性。因此可通過提取4種狀態(tài)載荷并加上轉(zhuǎn)彎、著陸滑跑這兩個大載荷,構(gòu)建一個六維向量[fdjsc,qfhp,qy,sc,zlhp,zw],計算出聲發(fā)射信號間的相關(guān)系數(shù)分析信號。

    疲勞損傷判別:六維向量既包含了如轉(zhuǎn)彎、剎車等大載荷,也有發(fā)動機(jī)地面試車、牽引等小載荷。在基于趨勢分析的基礎(chǔ)上,假設(shè)沒有疲勞損傷出現(xiàn),即系統(tǒng)處于穩(wěn)定狀態(tài),各狀態(tài)下的參數(shù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)變化不大,數(shù)據(jù)間具有很高的相似性;如果出現(xiàn)疲勞損傷,大載荷對疲勞損傷的作用明顯,聲發(fā)射統(tǒng)計數(shù)據(jù)大;小載荷作用小,聲發(fā)射統(tǒng)計數(shù)據(jù)少,數(shù)據(jù)間的相關(guān)性比較差,并隨著損傷的逐步加深,相關(guān)性越來越差。

    2 Fisher線性判別

    基于趨勢分析的幅值濾波、空間濾波等方法能夠判斷某一區(qū)域內(nèi)存在異常信號,但無法構(gòu)建出異常信號與正常信號之間的判據(jù),而一個好的判別模式能夠很好地區(qū)分開噪聲信號、故障信號及疲勞損傷信號。Fisher線性判別法[5-6]是一種簡單的線性判別法,簡單易實現(xiàn),需要的計算量和存儲量比較小,因而得到了廣泛的應(yīng)用。

    Fisher判別式是找到一個權(quán)值向量w和分界閾值y0,將d維空間中的樣本投影到一維的Y空間,即y=wTx。設(shè)在d維空間中的兩類樣本X1和X2,樣本數(shù)分別為N1和N2。Fisher準(zhǔn)則函數(shù),廣義Rayleigh商的公式為:

    式中Sb為類內(nèi)散度矩陣;Sw為類間散度矩陣;mi是d維空間中樣本Xi的均值向量;w就是所要求的投影方向上的權(quán)值向量。

    根據(jù)類內(nèi)緊致、類間離散的原則,式(2)中JF(w)應(yīng)盡可能大,利用拉格朗日乘子算法求解最大值,得:

    式中Sw為非奇異類內(nèi)散度矩陣是Y維空間中樣本yi的均值向量;y0為分界閾值點(diǎn),第i個樣本的投影點(diǎn)yi與y0比較即可得出其所屬類別,此處yi>y0則屬于第X1類,否則屬于第X2類。

    采用3類樣本判別問題時,可先區(qū)別開第1類,再對剩下2類分類,區(qū)分方式如上。

    3 AE監(jiān)測

    某型飛機(jī)主起落架疲勞試驗過程中,重點(diǎn)監(jiān)測部位主要有2,3墻間的主起落架梁、主起落架梁底部的鈦合金下壁板、主起落架上下樞軸、主起落架外筒焊縫等20個點(diǎn)。右側(cè)主起落架梁傳感器布置(左側(cè)傳感器

    的布置與右側(cè)相同)具體參見圖3。

    采用美國PAC公司生產(chǎn)的DISP系統(tǒng)監(jiān)測,固定門檻值40~50dB(依干擾情況而定),前置放大增益為40dB,預(yù)觸發(fā)時間為32μs,記錄數(shù)據(jù)長度為1k,峰值定義時間(PDT)、波擊定義時間(HDT)和波擊閉鎖時間(HLT)分別為500,1000和3000μs。傳感器1,2,3和4號使用的是寬帶傳感器,具有波形采集功能,帶通是100k~1MHz,采樣頻率5MHz;其他則是以參數(shù)為主的諧振式窄帶傳感器,帶通是100~400kHz,采樣頻率1MHz[7]。聲發(fā)射源的定位都采用線性定位方式。

    圖3 右側(cè)主起落架梁及梁底部鈦合金板處傳感器示意圖

    4 信號分析

    4.1 趨勢分析

    主起落架疲勞試驗聲發(fā)射技術(shù)監(jiān)測過程中,在X+642h時,發(fā)現(xiàn)3,4通道的聲發(fā)射信號的波擊數(shù)突然增大。對該區(qū)域內(nèi)的聲發(fā)射信號跟蹤監(jiān)測,趨勢圖見圖4~7。

    圖7 異常區(qū)域內(nèi)的事件數(shù)隨時間變化圖

    圖4~7中可看出,在X+642~X+669h內(nèi),3,4通道的聲發(fā)射波擊數(shù)開始增長,在X+669h處達(dá)到第4個峰值,波擊數(shù)相對增量明顯大于30%;聲發(fā)射信號幅值分布中>60dB的數(shù)據(jù)越來越多,且相對集中在離3通道200~300mm的區(qū)域內(nèi)。以上說明在距離3通道200~300mm的區(qū)域內(nèi)形成了一個不穩(wěn)定的高能局部聲發(fā)射源[2-3,7]。然而聲發(fā)射Hits的增長趨勢呈階梯狀,每一次峰值過后有一個很寬的谷值,谷值過后又是峰值,循環(huán)3次?;谥芷谳d荷加載的疲勞試驗,疲勞損傷信號不應(yīng)該出現(xiàn)波動如此大的聲發(fā)射波擊數(shù)趨勢圖。

    4.2 相關(guān)分析

    根據(jù)主起落架梁的受力方式及受力大小,提取X+639~X+696h內(nèi)每一次周期加載內(nèi)6種加載狀態(tài)下的聲發(fā)射波擊數(shù),組成六維矩陣。設(shè)定X+639h聲發(fā)射信號為基準(zhǔn)信號,將X+639~X+696h內(nèi)每一個聲發(fā)射信號與它一一做相關(guān)分析,得到的相關(guān)系數(shù)變化趨勢見圖8。

    圖8 4通道相關(guān)系數(shù)隨時間變化圖

    從圖8中可看出,在X+639~X+696h內(nèi)X+643,X+647,X+652,X+669h的聲發(fā)射信號,同X+639h的聲發(fā)射信號相關(guān)性很差,X+643,X+647,X+652,X+669h的聲發(fā)射信號同基準(zhǔn)信號的相關(guān)系數(shù)分別為59.29%(圖中A點(diǎn))、64.37%(圖中B 點(diǎn))、83.22%(圖中C點(diǎn))、75.69%(圖中D點(diǎn));而其他的聲發(fā)射信號同基準(zhǔn)信號的相關(guān)性很好,相關(guān)系數(shù)都大于90%,由此可見相關(guān)系數(shù)變化趨勢是一個波動分布圖。

    據(jù)疲勞損傷判別,說明離3,4通道250~300mm區(qū)域內(nèi),并沒有疲勞損傷存在。同時排除了疲勞試驗過程中出現(xiàn)泄漏以及存在其他明顯機(jī)電噪聲的可能性。綜合以上信息,判斷導(dǎo)致信號異常的主要原因來自加載系統(tǒng)自身故障,導(dǎo)致該區(qū)域斷斷續(xù)續(xù)地受到?jīng)_擊載荷的作用。

    由于異常信號一直存在且如此高強(qiáng)度的載荷作用會對此區(qū)域造成一定的損傷,通知現(xiàn)場工作人員排查故障。經(jīng)過排查,發(fā)現(xiàn)主起落架筒內(nèi)滲油,內(nèi)外筒間潤滑效果不好。經(jīng)過工作人員作業(yè)處理,聲發(fā)射信號逐漸下降回到初始狀態(tài)。

    圖9可看出,在X+696h時,聲發(fā)射信號統(tǒng)計數(shù)據(jù)從峰值B開始下降,到X+686h時C處,恢復(fù)到了1000左右,之后一直在1000水平上下浮動,浮動幅度最大為10.6%。從圖10可知道250~300mm區(qū)域內(nèi)在X+686h的C處,事件不再集中,不穩(wěn)定高能局部源消失。

    4.3 Fisher線性判別

    相關(guān)分析證實了X+643,X+652,X+647,X+669h的聲發(fā)射信號沒有疲勞損傷信號特征,是故障信號,同時確認(rèn)了其它的聲發(fā)射信號屬于正常信號。然而故障信號與正常信號之間有著怎樣的判別模式,圖4,5中X+643~X+647,X+647~X+652,X+652~X+669h間的聲發(fā)射信號是否真的是正常信號,有待于進(jìn)一步做信號處理及驗證。

    Fisher線性判別法能夠很好地解決這兩個問題。步驟如下:

    首先,提取X+639~X+696h內(nèi)每一個聲發(fā)射信號的上升時間值、能量值、幅值、持續(xù)時間值、計數(shù)值等5個參量,組成一個五維矩陣。

    其次,根據(jù)圖4,5,8,9,10及相關(guān)分析確定,X+643,X+647,X+652,X+669h的聲發(fā)射信號是故障信號,與X+639~X+642,X+686~X+696 h內(nèi)的正常聲發(fā)射信號不屬同一類。

    再次,X+639~X+642,X+686~X+696h內(nèi)的20個聲發(fā)射信號是正常信號,設(shè)定它們?yōu)镹1類;X+643,X+647,X+652,X+669h等4個聲發(fā)射信號是故障信號,設(shè)定它們?yōu)镹2類。設(shè)定X+643~X+647,X+647~X+652,X+652~X+669h內(nèi)的聲發(fā)射信號為未知類信號,屬Nx類。

    最后,利用已知的聲發(fā)射信號屬別,用Fisher線性判別方法判斷出這12個數(shù)據(jù)的類別,并得出故障與正常信號之間的臨界函數(shù)。

    經(jīng)過式(2)~(6)計算得到:

    由式(7)和(8)可知,故障信號與正常信號之間的臨界函數(shù)為y0=-5.7652,比較y0與yi(i=1,2…12),得到12個Nx類信號分類結(jié)果見表1。

    表1 12個Nx類信號的分類情況

    從表1可知,位于X+643~X+647,X+647~X+653,X+653~X+669h之間的12個數(shù)據(jù)屬N1類,都是正常信號。這從另一個角度驗證了相關(guān)分析的正確性。

    聲發(fā)射信號處理中,F(xiàn)isher線性判別方法可以將疲勞損傷信號同非疲勞損傷信號區(qū)分開,同時還可以作為趨勢分析及相關(guān)分析方法的一個驗證方法。由于Fisher判別方法采用的是多參數(shù)綜合處理方法,比普通的參數(shù)驗證[2-3]方法有效得多,具有一定的實際應(yīng)用價值。

    5 結(jié)論

    通過以上分析,可以得出以下結(jié)論:

    (1)運(yùn)用基于相關(guān)分析的趨勢分析方法可以有效地鑒別故障信號與正常信號、故障信號與疲勞信號。

    (2)運(yùn)用Fisher線性判別法可以構(gòu)建疲勞損傷信號同非疲勞損傷信號的判別依據(jù),更有效、方便地找到裂紋萌生時的聲發(fā)射信號特征信息。

    (3)Fisher線性方法具有局限性,對于線性不可分的信號,效果不明顯。后期信號處理過程中需著重研究Fisher非線性判別方法[8]。

    [1]耿榮生,景鵬,雷洪,等.飛機(jī)主梁疲勞裂紋萌生聲發(fā)射信號的識別方法[J].航空學(xué)報,1996,17(3):368-372.

    [2]劉文斌,耿榮生,任吉林.某型飛機(jī)疲勞試驗過程中關(guān)鍵結(jié)構(gòu)的 AE監(jiān)測[J].無損檢測,2009,31(10):777-780.

    [3]馮劍飛,鄔冠華,耿榮生,等.某型飛機(jī)飛行載荷疲勞試驗過程中的聲發(fā)射監(jiān)測[J].無損檢測,2008,30(8):526-529.

    [4]張鳳林,韓維.機(jī)體結(jié)構(gòu)AE信號的統(tǒng)計分析研究[J].航空學(xué)報,2001,22(5):203-206.

    [5]邊肈祺,張學(xué)工.模式識別[M].北京:清華大學(xué)出版社,2000.

    [6]賈宗艷,田立軍.Fisher線性判別法在干酪分類鑒別中的應(yīng)用[J].食品科學(xué),2008,29(06):41-44.

    [7]王丙陽,耿榮生,鄔冠華.聲發(fā)射技術(shù)在飛機(jī)主起落架疲勞試驗中的應(yīng)用[J].無損檢測,2011,33(4):22-25.

    [8]成新民,蔣云良,胡文軍,等.基于核的Fisher非線性最佳鑒別分析在人臉識別中的應(yīng)用[J].中國圖像圖形學(xué)報,2007,12(8):1395-1399.

    猜你喜歡
    起落架線性載荷
    漸近線性Klein-Gordon-Maxwell系統(tǒng)正解的存在性
    交通運(yùn)輸部海事局“新一代衛(wèi)星AIS驗證載荷”成功發(fā)射
    水上消防(2022年2期)2022-07-22 08:45:00
    線性回歸方程的求解與應(yīng)用
    飛機(jī)秘密檔案
    一種多旋翼無人機(jī)起落架快速插接結(jié)構(gòu)
    二階線性微分方程的解法
    滾轉(zhuǎn)機(jī)動載荷減緩風(fēng)洞試驗
    一種基于白噪聲響應(yīng)的隨機(jī)載荷譜識別方法
    底排藥受力載荷及其分布規(guī)律
    某型教練機(jī)起落架信號電路改進(jìn)設(shè)計
    教練機(jī)(2013年3期)2013-10-11 02:30:30
    措美县| 扎鲁特旗| 浦县| 宁武县| 石阡县| 迁西县| 辰溪县| 饶河县| 稻城县| 巍山| 龙井市| 榆中县| 颍上县| 陆良县| 藁城市| 汝州市| 合肥市| 恩平市| 尼勒克县| 乌拉特中旗| 绿春县| 内丘县| 涿鹿县| 珲春市| 淳化县| 新平| 博兴县| 泰安市| 襄城县| 无棣县| 贵阳市| 丹巴县| 马尔康县| 镇雄县| 罗甸县| 忻城县| 桑植县| 万年县| 东宁县| 内丘县| 滦南县|