王興路,上官望義,趙 坤
(西安航空學(xué)院 車(chē)輛工程學(xué)院,陜西 西安 710077)
機(jī)械結(jié)構(gòu)運(yùn)行時(shí)普遍承受交變載荷的共同作用,結(jié)構(gòu)中危險(xiǎn)位置易發(fā)生疲勞破壞而斷裂,嚴(yán)重時(shí)將會(huì)引發(fā)安全事故[1-2]。對(duì)機(jī)械結(jié)構(gòu)進(jìn)行疲勞斷裂損傷過(guò)程檢測(cè),掌握其安全狀態(tài),制定合理的運(yùn)行/維修決策方案,可以減少甚至避免事故的發(fā)生。聲發(fā)射技術(shù)作為一種動(dòng)態(tài)無(wú)損檢測(cè)方法,具有靈敏性高、操作簡(jiǎn)便等優(yōu)點(diǎn)而被廣泛采用[3-4],聲發(fā)射信號(hào)中包含了豐富的疲勞裂紋擴(kuò)展信息,但其中也摻雜著摩擦、塑變等引起的噪聲信號(hào),信號(hào)分析時(shí)必須濾除采集信號(hào)中的噪聲信號(hào),提高信噪比,降低噪聲對(duì)分析結(jié)果的影響。
于金濤[5]提出了將小波變換(WT)和經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)結(jié)合的聲發(fā)射信號(hào)降噪方法,但小波變化對(duì)高頻段信號(hào)成分頻率分辨率較差,EMD在其處理信號(hào)時(shí)會(huì)存在頻率混疊現(xiàn)象[6],對(duì)處理結(jié)果產(chǎn)生較大影響。小波包變換(WPT)可同時(shí)對(duì)高頻信號(hào)和低頻信號(hào)分解,得到信號(hào)在任意頻段上的頻率成分,彌補(bǔ)了WT的不足[7]。集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EEMD)將噪聲輔助分析應(yīng)用于EMD分解,有效地解決了頻率混疊問(wèn)題[8]。但在利用WPT和EEMD分別對(duì)信號(hào)進(jìn)行降噪處理時(shí),處理結(jié)果會(huì)受到閾值選取、模態(tài)分量等因素的影響。
本文在分析WPT降噪和EEMD降噪原理的基礎(chǔ)上,基于兩者的優(yōu)點(diǎn)提出將兩者相結(jié)合的降噪方法,分別利用模擬裂紋擴(kuò)展聲發(fā)射信號(hào)和疲勞裂紋擴(kuò)展試驗(yàn)聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行驗(yàn)證。
WPT可以將信號(hào)的高頻部分分解得更細(xì),自適應(yīng)地確定信號(hào)在不同頻段的分辨率,該分解方法既無(wú)冗余也無(wú)遺漏,對(duì)包含大量中、高頻信息的信號(hào)可以更好地進(jìn)行時(shí)頻局部化分析[9]。
聲發(fā)射信號(hào)的WPT降噪步驟:
(1)選擇待分解的聲發(fā)射信號(hào),確定分解層次,對(duì)其進(jìn)行小波包分解;
(2)依據(jù)給定的熵標(biāo)準(zhǔn)確定最優(yōu)小波包基,計(jì)算最優(yōu)小波包分解樹(shù);
(3)小波包分解系數(shù)的閾值量化,對(duì)于每一個(gè)小波包分解系數(shù),選擇一個(gè)恰當(dāng)?shù)拈撝挡?duì)系數(shù)進(jìn)行閾值量化。
(4)聲發(fā)射信號(hào)的小波包重構(gòu),根據(jù)最低層的小波包分解系數(shù)和量化系數(shù)進(jìn)行小波包重構(gòu),以達(dá)到降噪的目的。
在WPT降噪過(guò)程中,最重的步驟是閾值的選擇和閾值量化,它直接影響信號(hào)的降噪效果;如果選擇的閾值效果不理想,可以通過(guò)調(diào)整閾值進(jìn)行再次試驗(yàn),直到達(dá)到理想效果。
為克服EMD分解過(guò)程中出現(xiàn)的模式混疊現(xiàn)象,WU等人[10]提出了EEMD分解方法。多組白噪聲信號(hào)在時(shí)域內(nèi)求均值時(shí)各信號(hào)相互抵消,依據(jù)該現(xiàn)象,本研究在采集待分析信號(hào)中添加多組有限幅值白噪聲信號(hào),利用EMD對(duì)其分解,將相應(yīng)的固有模式分量取均值,原始噪聲在取均值時(shí)相互抵消。
EEMD分解步驟如下:
(1)在原始信號(hào)y(t)中多次加入等長(zhǎng)度正態(tài)分布白噪聲ni(t):
yi(t)=y(t)+∑ni(t)
(1)
式中:yi(t)—第i次加入白噪聲后的信號(hào)。
(2)分別對(duì)yi(t)進(jìn)行EMD分解,得到IMF分量imfij(t)和余項(xiàng)ri(t):
yi(t)=∑imfij(t)+ri(t)
(2)
(3)對(duì)所有的IMF分量imfij(t)進(jìn)行均值計(jì)算,消除多次加入ni(t)對(duì)真實(shí)IMF分量的影響,得到IMF分量imfj(t)和余項(xiàng)r(t):
(3)
(4)
式中:imfj(t)—對(duì)信號(hào)y(t)進(jìn)行EEMD處理后的第j個(gè)IMF分量。
因此,經(jīng)過(guò)EEMD方法分解后的y(t)信號(hào)可以表示為:
y(t)=∑imfj(t)+r(t)
(5)
WPT和EEMD在信號(hào)處理的應(yīng)用中各具優(yōu)點(diǎn),現(xiàn)將兩種方法進(jìn)行結(jié)合,對(duì)復(fù)雜載荷狀態(tài)下的裂紋擴(kuò)展聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行處理。
根據(jù)信號(hào)處理方法的先后順序,將WPT和EEMD結(jié)合降噪分為以下3種降噪方式:
(1)先對(duì)信號(hào)進(jìn)行EEMD分解,得到IMF分量和殘余項(xiàng),利用小波包閾值降噪對(duì)各IMF分量降噪處理,最后對(duì)信號(hào)進(jìn)行重構(gòu),稱為IMF-WPT降噪方法;
(2)先對(duì)信號(hào)進(jìn)行EEMD降噪,再對(duì)降噪后的信號(hào)進(jìn)行小波包閾值降噪,稱為EEMD-WPT降噪方法;
(3)先對(duì)信號(hào)進(jìn)行小波包閾值降噪,再對(duì)降噪后的信號(hào)進(jìn)行EEMD降噪,稱為WPT-EEMD降噪方法。
為驗(yàn)證該降噪方法的有效性,筆者采用3種新方法對(duì)模擬含噪聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行降噪處理,降噪效果用信噪比進(jìn)行量化,并計(jì)算信號(hào)處理后的失真度,確定最優(yōu)聲發(fā)射信號(hào)降噪方法。
本研究采用最優(yōu)方法對(duì)采集疲勞裂紋擴(kuò)展試驗(yàn)聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行降噪處理,驗(yàn)證降噪方法的有效性。
依據(jù)裂紋擴(kuò)展聲發(fā)射信號(hào)的瞬時(shí)性、隨機(jī)性特征,模擬裂紋擴(kuò)展聲發(fā)射信號(hào)由2個(gè)調(diào)制頻率和到達(dá)時(shí)間均不相同的暫態(tài)信號(hào)組成[11]。
模擬信號(hào)函數(shù)如下式所示:
s(t)=0.4exp(-2.5(t-2))sin(56π(t-2))+
0.9exp(-0.7(t-3))sin(20π(t-3))
(6)
依據(jù)聲發(fā)射信號(hào)函數(shù)模擬出裂紋擴(kuò)展聲發(fā)射信號(hào)波形圖,模擬裂紋擴(kuò)展聲發(fā)射信號(hào),如圖1所示。
圖1 模擬裂紋擴(kuò)展聲發(fā)射信號(hào)
在模擬聲發(fā)射信號(hào)中添加隨機(jī)白噪聲信號(hào),得到模擬含噪聲裂紋擴(kuò)展聲發(fā)射信號(hào),如圖2所示。
圖2 模擬含噪聲裂紋擴(kuò)展聲發(fā)射信號(hào)
筆者采用本文提出的3種WPT與EEMD聯(lián)合降噪方法,分別對(duì)模擬聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行降噪處理。在Matlab軟件中編寫(xiě)程序,程序選取db32小波基函數(shù)對(duì)信號(hào)進(jìn)行3層分解,實(shí)現(xiàn)上述3種方法的降噪功能,將降噪效果與WPT方法直接降噪效果相比較。WPT與EEMD相結(jié)合的3種降噪方法均表現(xiàn)出了良好的降噪性能,保留了原始信號(hào)的瞬時(shí)性和隨機(jī)性特征,信號(hào)中噪聲部分幅值降低,保留了原始信號(hào)的幅值,實(shí)現(xiàn)了信號(hào)降噪。
為比較3種方法的降噪效果,本研究采用信噪比對(duì)降噪效果進(jìn)行量化,分別計(jì)算3種方法降噪后的信噪比和WPT直接降噪后的信噪比。由于降噪方法的影響,處理后的信號(hào)將會(huì)產(chǎn)生一定的失真,故計(jì)算降噪后聲發(fā)射信號(hào)的總諧波失真度,分析聲發(fā)射信號(hào)的失真程度。
信噪比和失真度計(jì)算結(jié)果如表1所示。
表1 信噪比和失真度計(jì)算結(jié)果
從表1中可以看出:WPT-EEMD降噪方法可以得到更高的信噪比,降噪效果優(yōu)于WPT降噪方法、IMF-WPT降噪方法和EEMD-WPT降噪方法。WPT-EEMD降噪后的聲發(fā)射信號(hào)失真度為0.31%。
因此,在筆者的后續(xù)研究中采用WPT-EEMD降噪方法對(duì)采集試驗(yàn)聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行降噪處理,提高裂紋擴(kuò)展聲發(fā)射信號(hào)的信噪比,降低噪聲信號(hào)的干擾,有利于信號(hào)的特征提取。
本研究選用機(jī)械結(jié)構(gòu)常用材料Q345,10 mm厚板材進(jìn)行試件加工。在試件中心位置采用電火花加工長(zhǎng)度8 mm、深度2 mm的半橢圓表面裂紋,裂紋方向垂直于試件長(zhǎng)度方向。
金屬材料試件如圖3所示。
圖3 金屬材料試件
試驗(yàn)加載疲勞載荷形式:正弦載荷、應(yīng)力比為0.1、平均值為11 kN、頻率10 Hz,直至試件斷裂。
本研究采用北京聲華公司SAEU2S聲發(fā)射檢測(cè)系統(tǒng)采集試驗(yàn)過(guò)程中的聲發(fā)射信號(hào),傳感器型號(hào)為SR150M,設(shè)置采樣頻率為1 500 kHz,在傳感器表面涂凡士林,通過(guò)專(zhuān)用夾具固定在試件表面。
本研究將采集信號(hào)再現(xiàn),依據(jù)聲發(fā)射信號(hào)特征提取一段含疲勞裂紋擴(kuò)展過(guò)程中的聲發(fā)射信號(hào)。
提取的裂紋擴(kuò)展聲發(fā)射信號(hào)如圖4所示。
圖4 提取裂紋擴(kuò)展聲發(fā)射信號(hào)
本研究對(duì)提取聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行頻譜分析,提取信號(hào)頻譜分析結(jié)果,如圖5所示。
圖5 提取信號(hào)頻譜分析結(jié)果
從圖5中可以看出:最大幅值對(duì)應(yīng)的頻率為96.32 kHz,疲勞斷裂聲發(fā)射信號(hào)頻率一般處于70 kHz~180 kHz范圍內(nèi),超過(guò)200 kHz的聲發(fā)射信號(hào)被認(rèn)為是高頻噪聲。
本研究采用WPT-EEMD降噪方法對(duì)采集聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行降噪處理,編寫(xiě)Matlab程序,小波包程序選取db32小波基函數(shù)對(duì)信號(hào)進(jìn)行3層分解,實(shí)現(xiàn)降噪功能,并對(duì)降噪后聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行頻譜分析。
采集裂紋擴(kuò)展聲發(fā)射信號(hào)經(jīng)過(guò)降噪處理后,最大幅值對(duì)應(yīng)的頻率保持不變,大于180 kHz的高頻噪聲部分被有效去除,降噪后的金屬裂紋擴(kuò)展聲發(fā)射信號(hào)頻率主要集中在70 kHz~180 kHz頻帶內(nèi)。
本研究選用機(jī)械結(jié)構(gòu)常用材料Q345,采用坡口電弧焊形式焊接成機(jī)械常用T型結(jié)構(gòu)。在焊趾位置采用電火花加工長(zhǎng)度8 mm、深度2 mm的半橢圓表面裂紋,裂紋所在試件截面尺寸為40 mm×8 mm。
焊接結(jié)構(gòu)試件如圖6所示。
本研究采用上述試驗(yàn)相同的加載條件進(jìn)行焊接結(jié)構(gòu)疲勞裂紋擴(kuò)展試驗(yàn)。采集一段含疲勞裂紋擴(kuò)展聲發(fā)射信號(hào),并對(duì)采集聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行頻譜分析。
圖6 焊接結(jié)構(gòu)試件
焊接結(jié)構(gòu)疲勞裂紋擴(kuò)展試驗(yàn)中,聲發(fā)射信號(hào)最大幅值對(duì)應(yīng)的頻率為148.8 kHz。采用WPT-EEMD降噪方法對(duì)采集聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行降噪處理,小波包程序選取db32 小波基函數(shù)對(duì)信號(hào)進(jìn)行3層分解,得到降噪后的聲發(fā)射信號(hào),并對(duì)降噪后信號(hào)進(jìn)行頻譜分析。
采集裂紋擴(kuò)展聲發(fā)射信號(hào)經(jīng)過(guò)降噪處理后,最大幅值對(duì)應(yīng)的頻率也保持不變,大于180 kHz的高頻噪聲部分被有效去除,降噪后的疲勞裂紋擴(kuò)展聲發(fā)射信號(hào)頻率主要集中在70 kHz~180 kHz頻帶內(nèi)。
本文分析了WPT和EEMD降噪的優(yōu)點(diǎn),提出了將WPT與EEMD相結(jié)合的方法,對(duì)疲勞裂紋斷裂聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行降噪處理。
(1)通過(guò)對(duì)模擬聲發(fā)射信號(hào)的降噪處理與結(jié)果對(duì)比,WPT-EEMD降噪方法降噪后信噪比為10.32,失真度為0.31%,降噪效果最優(yōu);
(2)進(jìn)行了金屬材料和焊接機(jī)械機(jī)構(gòu)疲勞裂紋擴(kuò)展試驗(yàn),WPT-EEMD降噪方法可以有效地濾除掉疲勞斷裂聲發(fā)射信號(hào)中頻率高于180 kHz的噪聲信號(hào),為準(zhǔn)確評(píng)估機(jī)械結(jié)構(gòu)的疲勞損傷狀態(tài)提供了可靠依據(jù)。