基于聲發(fā)射監(jiān)測(cè)的壓力容器鋼裂紋損傷評(píng)價(jià)系統(tǒng)

賴傳京，柴孟瑜，段 權(quán)，張?jiān)缧?/p>

(西安交通大學(xué) 化學(xué)工程與技術(shù)學(xué)院，西安 710049)

0 引言

壓力容器在服役過(guò)程中，承受高溫高壓環(huán)境和復(fù)雜的載荷，在材料缺陷處容易萌生裂紋，當(dāng)裂紋擴(kuò)展到臨界尺寸時(shí)，壓力容器可能發(fā)生斷裂失效。開(kāi)展裂紋損傷容限和在役檢測(cè)技術(shù)研究，對(duì)于確保壓力容器的安全可靠性具有重要的研究意義和工程價(jià)值[1]。無(wú)損檢測(cè)是保證壓力容器在役安全運(yùn)行的重要手段。聲發(fā)射技術(shù)相較于傳統(tǒng)的超聲、射線等無(wú)損檢測(cè)技術(shù)，具備能夠檢測(cè)動(dòng)態(tài)缺陷、實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期在線監(jiān)測(cè)的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)[2]。大量試驗(yàn)研究和工程應(yīng)用表明，聲發(fā)射技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)不同服役環(huán)境下材料與結(jié)構(gòu)缺陷損傷的在線監(jiān)測(cè)。邱楓等[3]提出儲(chǔ)罐底板腐蝕聲發(fā)射全域監(jiān)測(cè)方法，建立短基線平面網(wǎng)格拓?fù)潢嚵?，結(jié)合特征參數(shù)分析識(shí)別聲源的所屬區(qū)域。周帆等[4]將聲發(fā)射技術(shù)運(yùn)用于核電站壓力容器水壓試驗(yàn)過(guò)程的實(shí)時(shí)在線監(jiān)測(cè)，通過(guò)信號(hào)波形和特征參數(shù)分析，對(duì)泄漏進(jìn)行準(zhǔn)確識(shí)別。除了常用的特征參數(shù)分析法和波形分析法，機(jī)器學(xué)習(xí)方法也被運(yùn)用于聲發(fā)射信號(hào)的分析研究中。張璐瑩等[5]采用主成分分析和支持向量機(jī)相結(jié)合的方法，對(duì)碳纖維復(fù)合材料不同類型損傷的聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行模式識(shí)別，所建立的模型可實(shí)現(xiàn)對(duì)纖維斷裂和基體開(kāi)裂兩種損傷的預(yù)測(cè)分類。CHAI等[6]使用聚類算法對(duì)316不銹鋼疲勞裂紋擴(kuò)展中的聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行分類，成功識(shí)別了塑性變形、裂紋擴(kuò)展等不同信號(hào)模式。李偉等[7]采用K均值聚類算法分析纖維增強(qiáng)復(fù)合材料的聲發(fā)射信號(hào)，實(shí)現(xiàn)對(duì)基體開(kāi)裂、分層損傷和纖維斷裂三種損傷類型信號(hào)的模式識(shí)別。

近年來(lái)，大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)方法為聲發(fā)射信號(hào)的高效處理和特征研究提供了便利，這類方法能夠從時(shí)域、頻域等多個(gè)維度對(duì)聲發(fā)射信號(hào)特征信息進(jìn)行分析，有助于實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)損傷的準(zhǔn)確評(píng)價(jià)。盡管現(xiàn)有商業(yè)聲發(fā)射系統(tǒng)的設(shè)計(jì)在特征提取和損傷評(píng)價(jià)中取得了重要進(jìn)展，但仍然存在一定的局限性(如多維度聲發(fā)射特征參量的提取不夠完善、缺乏基于機(jī)器學(xué)習(xí)的信號(hào)模式識(shí)別等功能)，這嚴(yán)重制約了聲發(fā)射技術(shù)在承壓設(shè)備及其他機(jī)械結(jié)構(gòu)損傷監(jiān)測(cè)方面的應(yīng)用和發(fā)展。

為了基于聲發(fā)射技術(shù)實(shí)現(xiàn)更加準(zhǔn)確高效的損傷評(píng)價(jià)，本文設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)聲發(fā)射特征提取與損傷評(píng)價(jià)系統(tǒng)，引入多維度特征提取、參量分析、波形頻譜分析和信號(hào)聚類分析等功能；同時(shí)開(kāi)展壓力容器用316LN不銹鋼疲勞裂紋擴(kuò)展的聲發(fā)射監(jiān)測(cè)試驗(yàn)，利用所開(kāi)發(fā)的系統(tǒng)對(duì)聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行處理分析，獲得裂紋損傷評(píng)價(jià)結(jié)論，從而為壓力容器的聲發(fā)射監(jiān)測(cè)與結(jié)構(gòu)完整性評(píng)價(jià)提供依據(jù)。

1 基于聲發(fā)射技術(shù)的特征提取與損傷評(píng)價(jià)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

1.1 軟件概述

文中設(shè)計(jì)的聲發(fā)射特征提取與損傷評(píng)價(jià)軟件系統(tǒng)基于Python語(yǔ)言開(kāi)發(fā)，旨在完成對(duì)聲發(fā)射信號(hào)的高效、準(zhǔn)確處理；利用聲發(fā)射信號(hào)分析方法計(jì)算信號(hào)相關(guān)特征值，研究特征參數(shù)的變化規(guī)律、關(guān)聯(lián)性和內(nèi)在結(jié)構(gòu)性特征，從而為基于聲發(fā)射技術(shù)的裂紋損傷診斷與評(píng)價(jià)提供依據(jù)。軟件系統(tǒng)的設(shè)計(jì)路線如圖1所示，分為登錄和功能兩個(gè)界面。功能界面包括4個(gè)模塊，以執(zhí)行不同類型的信號(hào)處理和結(jié)果顯示功能，首先是信號(hào)文件導(dǎo)入和濾波功能，在界面上選擇聲發(fā)射信號(hào)文件導(dǎo)入，輸入設(shè)定的門檻值進(jìn)行濾波；其次是信號(hào)特征的提取、顯示與保存功能，計(jì)算和存儲(chǔ)聲發(fā)射特征參數(shù)，繪制并顯示信號(hào)波形圖和頻譜圖；再者是參數(shù)經(jīng)歷與關(guān)聯(lián)分析，繪制并顯示參數(shù)經(jīng)歷圖象和關(guān)聯(lián)圖象，研究聲發(fā)射參數(shù)的演變情況和相互關(guān)聯(lián)性；最后是聚類分析與評(píng)估，運(yùn)用K均值聚類算法分析特定參量的內(nèi)在結(jié)構(gòu)特征，進(jìn)行信號(hào)模式識(shí)別，同時(shí)計(jì)算相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行聚類結(jié)果評(píng)價(jià)。

圖1 聲發(fā)射特征提取與損傷評(píng)價(jià)軟件設(shè)計(jì)路線

1.2 特征參數(shù)提取

選用合理的參數(shù)表征信號(hào)特征是準(zhǔn)確評(píng)估材料損傷的前提，由于聲發(fā)射分析對(duì)瞬態(tài)不穩(wěn)定非常敏感，為全面了解材料的損傷發(fā)展和失效模式，需要根據(jù)應(yīng)用類型擇優(yōu)選取多個(gè)參數(shù)[8]。軟件提取計(jì)算的聲發(fā)射特征參量及其定義和用途如表1所示。其中撞擊計(jì)數(shù)、峰值幅度、振鈴計(jì)數(shù)、上升時(shí)間、持續(xù)時(shí)間和能量是使用非常廣泛的特征參量；RA值和平均頻率由相關(guān)聲發(fā)射特征參數(shù)定義而來(lái)，RA值可用于波形傾角的度量，在一些研究中，其與平均頻率結(jié)合，用于分析損傷程度或損傷模式[9-11]；峰值、有效值電壓、峭度、偏度、波形因子和峰值因子是表征信號(hào)波形特點(diǎn)的典型時(shí)域參數(shù)，常用作故障診斷中的數(shù)據(jù)參考；峰值頻率和質(zhì)心頻率是描述聲發(fā)射信號(hào)頻率分布的特征參數(shù)，有研究將這兩類參數(shù)用于失效模式的識(shí)別[12]。

表1 聲發(fā)射特征參量

1.3 K均值聚類分析

在軟件中，采用K均值(K-means)聚類算法探究聲發(fā)射參量間的內(nèi)在結(jié)構(gòu)特征，其思想是，對(duì)目標(biāo)樣本集按照樣本間距劃分為K個(gè)簇，使得簇內(nèi)的數(shù)據(jù)點(diǎn)間距盡可能小，而簇間的距離盡可能大。K均值算法的具體流程如圖2[13]所示。

將K均值聚類算法用于多維度特征參量的結(jié)構(gòu)性分析，在軟件界面上展示K值為2,3,4,5時(shí)的4種聚類結(jié)果，同時(shí)采用輪廓系數(shù)和Davies-Bouldin指數(shù)評(píng)估聚類結(jié)果，給出最優(yōu)聚類方案。輪廓系數(shù)和Davies-Bouldin指數(shù)(簡(jiǎn)稱DBI)是評(píng)價(jià)聚類結(jié)果的兩個(gè)常用指標(biāo)。樣本i的輪廓系數(shù)可定義為[14]：

(1)

式中，bi為樣本i到其他簇樣本間的平均距離，又稱樣本的簇間不相似度;ai為樣本i距同簇中其他樣本的平均距離，又稱樣本的簇內(nèi)不相似度。

圖2 K均值聚類算法流程

si值介于[-1,1]，其值越大說(shuō)明樣本聚類越合理。所有樣本的si的均值即為聚類結(jié)果的輪廓系數(shù)。

DBI通過(guò)以下公式[15]計(jì)算：

(2)

(3)

(4)

(5)

由式(5)可知，DBI值越小聚類效果越好，其最小值為0。

2 316LN不銹鋼疲勞裂紋擴(kuò)展的聲發(fā)射監(jiān)測(cè)試驗(yàn)

疲勞破壞是材料損傷累積的動(dòng)態(tài)發(fā)展過(guò)程，疲勞裂紋擴(kuò)展過(guò)程會(huì)產(chǎn)生彈性應(yīng)力波，被聲發(fā)射傳感器接收，經(jīng)過(guò)前置放大器放大后，最終傳遞到聲發(fā)射系統(tǒng)中轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號(hào)。在本研究中，通過(guò)開(kāi)展壓力容器常用材料316LN不銹鋼疲勞裂紋擴(kuò)展的聲發(fā)射監(jiān)測(cè)試驗(yàn)，采集完整的聲發(fā)射波形數(shù)據(jù)，采用文中開(kāi)發(fā)的聲發(fā)射損傷評(píng)價(jià)軟件進(jìn)行處理分析。316LN不銹鋼的主要化學(xué)成分見(jiàn)表2。

表2 316LN不銹鋼化學(xué)成分

根據(jù)GB/T 6398—2017《金屬材料 疲勞試驗(yàn) 疲勞裂紋擴(kuò)展方法》，采用緊湊拉伸型試樣，開(kāi)展空氣環(huán)境下的疲勞裂紋擴(kuò)展試驗(yàn)，試樣尺寸如圖3所示。試驗(yàn)采用應(yīng)力幅為1.5～15 kN的正弦波加載，應(yīng)力比R為0.1，加載頻率為15 Hz。

圖3 316LN不銹鋼緊湊拉伸試樣結(jié)構(gòu)尺寸示意

試驗(yàn)裝置系統(tǒng)如圖4所示，采用的加載平臺(tái)為L(zhǎng)andmark 370系列載荷框架，動(dòng)態(tài)載荷容量為100 kN，最大壓力達(dá)21 MPa。檢測(cè)設(shè)備為24通道SAMOS聲發(fā)射檢測(cè)儀器，處理板卡為PCI-8聲發(fā)射卡。參考GB/T 18182—2012《金屬壓力容器聲發(fā)射檢測(cè)及結(jié)果評(píng)價(jià)方法》，傳感器響應(yīng)頻率推薦在100～400 kHz范圍內(nèi)，而ASTM E1930/E1930MStandardPracticeforExaminationofLiquid-filledAtmosphericandLow-pressureMetalStorageTanksUsingAcousticEmission標(biāo)準(zhǔn)的推薦范圍為100～200 kHz，因此選用具有高靈敏度的R15α壓電窄帶諧振式傳感器和40 dB增益的前置放大器，傳感器的工作頻率為50～400 kHz，諧振頻率為75 kHz。

圖4 疲勞與聲發(fā)射監(jiān)測(cè)裝置系統(tǒng)示意

試驗(yàn)中，設(shè)置采樣頻率1 MHz采集疲勞裂紋擴(kuò)展的聲發(fā)射信號(hào)。為排除噪音信號(hào)的干擾，將試驗(yàn)的門檻值設(shè)置為46 dB。參考相關(guān)研究[16-17]得到的不同鋼材聲發(fā)射頻率范圍，將測(cè)量通道的模擬濾波器下限設(shè)置為100 kHz，上限設(shè)置為400 kHz。傳感器涂抹耦合劑后放置于試樣表面，位置見(jiàn)圖4，采用圓柱銷穿過(guò)試樣圓孔與加載平臺(tái)夾具固定，將引伸計(jì)末端放置于試樣燕尾槽處，測(cè)量裂紋擴(kuò)展尺寸，施加疲勞載荷的同時(shí)，啟動(dòng)聲發(fā)射信號(hào)采集系統(tǒng)，直到裂紋擴(kuò)展至引伸計(jì)脫離試樣，停止加載和信號(hào)采集。試驗(yàn)完成后，記錄試樣裂紋擴(kuò)展過(guò)程的疲勞循環(huán)周次和裂紋尺寸，并將采集的聲發(fā)射信號(hào)導(dǎo)出，用于后續(xù)的分析評(píng)價(jià)。

3 聲發(fā)射特征提取與裂紋損傷評(píng)價(jià)

3.1 特征參量提取

利用設(shè)計(jì)的聲發(fā)射損傷評(píng)價(jià)軟件對(duì)試驗(yàn)采集到的裂紋擴(kuò)展過(guò)程中的聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行處理，在軟件界面導(dǎo)入聲發(fā)射信號(hào)文件，設(shè)置門檻值為48 dB，濾去所有低于該門檻值的信號(hào)。圖5示出裂紋擴(kuò)展中某個(gè)聲發(fā)射信號(hào)的處理結(jié)果，包括多維度特征參量、時(shí)域波形和傅里葉變換頻譜的顯示，該信號(hào)為典型的突發(fā)型裂紋擴(kuò)展信號(hào)，其幅值為56 dB，峰值頻率和質(zhì)心頻率分別為118.41,166.04 kHz。

圖5 聲發(fā)射特征參量、波形和頻譜結(jié)果

3.2 參量經(jīng)歷分析

根據(jù)幅值、振鈴計(jì)數(shù)、能量、RMS隨時(shí)間的變化情況，繪制這些特征參量的經(jīng)歷圖，據(jù)此分析聲發(fā)射源的發(fā)展趨勢(shì)以及活動(dòng)狀態(tài)。圖6示出軟件界面上4組特征參量經(jīng)歷圖的顯示結(jié)果，從左上方幅值的經(jīng)歷圖可以看出，信號(hào)的幅值大小主要為48～60 dB，試驗(yàn)前期的聲發(fā)射信號(hào)主要為從預(yù)制缺口尖端產(chǎn)生的塑性變形和初始開(kāi)裂信號(hào)，幅值、振鈴計(jì)數(shù)、能量和RMS整體上較低，伴隨著個(gè)別高值信號(hào)。在試驗(yàn)的800～1 100 s時(shí)間段，信號(hào)有集中的分布和明顯的升高，振鈴計(jì)數(shù)、能量和RMS也出現(xiàn)相同的變化趨勢(shì)，表明800～1 100 s這段時(shí)間的聲發(fā)射活動(dòng)強(qiáng)度增大。

圖6 幅值、振鈴計(jì)數(shù)、能量、RMS隨時(shí)間的變化

累積振鈴計(jì)數(shù)和累積能量的經(jīng)歷圖分別如圖7(a)(b)所示，可以看出兩個(gè)參量的經(jīng)歷圖表現(xiàn)出相似的變化趨勢(shì)。在試驗(yàn)進(jìn)行到800 s左右，累積振鈴計(jì)數(shù)和累計(jì)能量的經(jīng)歷圖均出現(xiàn)轉(zhuǎn)折點(diǎn)，上升趨勢(shì)變得劇烈；到1 100 s左右，再次出現(xiàn)轉(zhuǎn)折，上升趨勢(shì)變得平緩。這與幅度、振鈴計(jì)數(shù)、能量的經(jīng)歷圖中的集中區(qū)域相近，據(jù)此可以推斷，累積振鈴計(jì)數(shù)和累積能量的經(jīng)歷圖上，出現(xiàn)的第1次轉(zhuǎn)折標(biāo)志著裂紋進(jìn)入快速擴(kuò)展階段，聲發(fā)射活動(dòng)變得活躍；出現(xiàn)的第2次轉(zhuǎn)折，主要是因?yàn)樵囼?yàn)載荷較大且試樣厚度較小，裂紋擴(kuò)展后期，裂紋尖端的應(yīng)力狀態(tài)發(fā)生了變化，從平面應(yīng)變狀態(tài)轉(zhuǎn)為平面應(yīng)力與平面應(yīng)變共存的混合狀態(tài)，導(dǎo)致裂紋擴(kuò)展阻力明顯增大，從而使得聲發(fā)射的活度和強(qiáng)度降低。MOORTHY等[18-19]在316不銹鋼疲勞裂紋擴(kuò)展的聲發(fā)射監(jiān)測(cè)中，也發(fā)現(xiàn)類似的轉(zhuǎn)折現(xiàn)象，即轉(zhuǎn)折前聲發(fā)射計(jì)數(shù)的增長(zhǎng)速率要明顯快于轉(zhuǎn)折后，與本文的結(jié)果一致。LI等[20]研究了在壓力容器用鋼Q345的疲勞裂紋擴(kuò)展中，不同試樣厚度對(duì)裂紋擴(kuò)展速率和聲發(fā)射特征的影響，結(jié)果表明隨著試樣厚度的增大，平面應(yīng)變狀態(tài)占據(jù)主要地位，聲發(fā)射計(jì)數(shù)率也會(huì)顯著增大。因此，聲發(fā)射的第2次轉(zhuǎn)折很可能是由于裂紋尖端應(yīng)力狀態(tài)的轉(zhuǎn)變導(dǎo)致的。試驗(yàn)過(guò)程的裂紋尺寸隨時(shí)間的變化曲線如圖7(c) 所示，直至裂紋擴(kuò)展結(jié)束的循環(huán)周次約27 600次，裂紋尺寸12.8 mm，曲線較光滑，并未出現(xiàn)明顯的拐點(diǎn)，且裂紋擴(kuò)展速率有逐漸增大的趨勢(shì)。結(jié)合累積振鈴計(jì)數(shù)和累積能量的經(jīng)歷圖來(lái)看，隨著試驗(yàn)中后期裂紋尖端應(yīng)力狀態(tài)的轉(zhuǎn)變，雖然測(cè)得的聲發(fā)射活動(dòng)強(qiáng)度下降，但裂紋擴(kuò)展并沒(méi)有隨之減慢，反而有加快的趨勢(shì)。

圖7 累積振鈴計(jì)數(shù)、累積能量和裂紋尺寸隨時(shí)間的變化曲線

3.3 參量關(guān)聯(lián)分析

不同參量間的關(guān)聯(lián)分析有助于深入探究聲發(fā)射信號(hào)的特性，并有利于信號(hào)模式的識(shí)別。雖然不同參數(shù)間的關(guān)聯(lián)性在總體上呈現(xiàn)一定規(guī)律，但這種規(guī)律往往不是單一的，可能與聲發(fā)射源的不同特性有關(guān)。例如，持續(xù)時(shí)間與振鈴計(jì)數(shù)總體上是正相關(guān)的關(guān)系，但有一部分信號(hào)的振鈴計(jì)數(shù)隨持續(xù)時(shí)間的增勢(shì)明顯，而另一部分信號(hào)則增勢(shì)緩慢，持續(xù)時(shí)間與幅值也表現(xiàn)出類似的關(guān)系。鑒于RA值、平均頻率和峰值頻率的定義，它們包含更多的波形特征信息，在研究中常用于信號(hào)的模式識(shí)別[21]。因此，本文選取了持續(xù)時(shí)間與幅值、峰值頻率與幅值、平均頻率與RA和振鈴計(jì)數(shù)與持續(xù)時(shí)間4組特征參量，通過(guò)繪制二維關(guān)聯(lián)圖象來(lái)分析這些參量之間的關(guān)聯(lián)性，結(jié)果如圖8所示。

圖8 特征參量關(guān)聯(lián)圖

從圖8可以看出，持續(xù)時(shí)間與幅值、振鈴計(jì)數(shù)與持續(xù)時(shí)間都呈近似正相關(guān)，但變化趨勢(shì)有差異，前者關(guān)聯(lián)圖輪廓曲線表現(xiàn)為近似冪函數(shù)關(guān)系，后者關(guān)聯(lián)圖呈近似線性的輻射狀。圖8左下方的平均頻率和RA關(guān)聯(lián)圖表明兩組特征參量近似負(fù)相關(guān)。從圖8右下方的關(guān)聯(lián)圖可以看出，信號(hào)峰值頻率主要分布在80～170 kHz范圍內(nèi)，與文獻(xiàn)[22-23]中裂紋擴(kuò)展信號(hào)頻率的研究結(jié)果一致。從圖8還可以看出，不同參量間表現(xiàn)出多樣的關(guān)聯(lián)信息，可以為進(jìn)一步的信號(hào)模式識(shí)別研究提供依據(jù)。

3.4 聚類算法分析

綜合考慮各特征參數(shù)的作用，選取幅值、持續(xù)時(shí)間、峰值頻率、RA和平均頻率作為K均值聚類算法的輸入，聚類后的幅值-持續(xù)時(shí)間散點(diǎn)圖見(jiàn)圖9，將特征參量按不同K值聚類，相同灰度的數(shù)據(jù)點(diǎn)歸為一類。計(jì)算不同K值下聚類結(jié)果的評(píng)估指標(biāo)大小，K為2,3,4,5的聚類結(jié)果對(duì)應(yīng)的輪廓系數(shù)分別為0.69,0.47,0.49,0.53，而DBI分別為0.56,0.68,0.65,0.54。根據(jù)兩個(gè)指標(biāo)的定義可知，輪廓系數(shù)越大，表明聚類效果越好，而DBI越小聚類效果越好。綜合以上指標(biāo)大小，K為3和4的聚類結(jié)果較差，而相比K為2和5的聚類結(jié)果評(píng)估指標(biāo)，二者的DBI相近，但前者的輪廓系數(shù)明顯大于后者，因此認(rèn)為分成2類的結(jié)果最優(yōu)。由分成2類的聚類結(jié)果(見(jiàn)圖9)可見(jiàn)，第1類信號(hào)持續(xù)時(shí)間較短，第2類持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)。

為探究?jī)深愋盘?hào)在試驗(yàn)過(guò)程中的變化和分布情況，將兩類信號(hào)的累積振鈴計(jì)數(shù)和累積能量與撞擊計(jì)數(shù)的關(guān)系以散點(diǎn)圖的形式表現(xiàn)在圖10中，自變量用撞擊計(jì)數(shù)取代到達(dá)時(shí)間是為了消除信號(hào)濾波后時(shí)間非線性帶來(lái)的影響。由圖10可以看出，第1類信號(hào)數(shù)量較多且貫穿試驗(yàn)的始終，這類信號(hào)持續(xù)時(shí)間短，表現(xiàn)為上升和衰減快的突發(fā)型波，波形特征如圖11(a)所示。在拉伸加載的疲勞裂紋擴(kuò)展過(guò)程中，Ⅰ型裂紋占主導(dǎo)地位，圖中累積計(jì)數(shù)和累積能量隨撞擊計(jì)數(shù)呈近似線性增長(zhǎng)的趨勢(shì)，推測(cè)第1類信號(hào)與Ⅰ型裂紋的發(fā)生有關(guān)。圖12說(shuō)明第2類信號(hào)主要出現(xiàn)在試驗(yàn)的中期，尤其是800～1 200 s時(shí)間段，結(jié)合前文的參量經(jīng)歷分析，這段時(shí)間內(nèi)的聲發(fā)射強(qiáng)度增大，幅值、能量等都有明顯的升高。第2類信號(hào)的持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)，大多表現(xiàn)為連續(xù)型波，波形特征如圖11(b)所示，這類信號(hào)可能來(lái)源于應(yīng)力狀態(tài)過(guò)渡過(guò)程中切應(yīng)力作用下產(chǎn)生的Ⅱ型裂紋。

圖9 K均值聚類結(jié)果

(a)

(b)

(a)突變型波

(b)連續(xù)型波

AGGELIS等[24]在鋁合金疲勞裂紋擴(kuò)展的聲發(fā)射研究中，采用RA值表征開(kāi)裂模式，將具有較小和較大RA值的兩種信號(hào)來(lái)源分別歸結(jié)于張開(kāi)型裂紋和剪切型裂紋，并通過(guò)對(duì)裂紋幾何形狀的觀察證實(shí)了裂紋由拉伸模式向剪切模式的轉(zhuǎn)變，與本文研究結(jié)果一致。經(jīng)計(jì)算文中第1類信號(hào)的RA平均值為0.99 s/V，第2類信號(hào)RA平均值為3.72 s/V，可見(jiàn)第1類信號(hào)的RA值總體上明顯小于第2類信號(hào)，而且試樣的裂紋幾何形狀也與文獻(xiàn)[24]有相似的特征。因此，通過(guò)K均值聚類算法可將不同模式的信號(hào)進(jìn)行分離，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)不同聲發(fā)射源類型的識(shí)別，有助于材料裂紋損傷模式的判斷和評(píng)價(jià)。

圖12 兩類信號(hào)在時(shí)間上的分布

4 結(jié)語(yǔ)

聲發(fā)射監(jiān)測(cè)具備檢測(cè)動(dòng)態(tài)缺陷和實(shí)現(xiàn)在線監(jiān)測(cè)的優(yōu)勢(shì)，為壓力容器的損傷評(píng)價(jià)與預(yù)測(cè)性維護(hù)提供可替代的解決方案。本研究基于聲發(fā)射監(jiān)測(cè)開(kāi)展了金屬裂紋損傷評(píng)價(jià)系統(tǒng)設(shè)計(jì)和疲勞試驗(yàn)，得出如下結(jié)論。

(1)基于Python語(yǔ)言設(shè)計(jì)并開(kāi)發(fā)了一種聲發(fā)射特征提取與損傷評(píng)價(jià)系統(tǒng)，通過(guò)引入多維度特征參量提取、波形頻譜分析、參量經(jīng)歷與關(guān)聯(lián)分析、信號(hào)聚類分析等功能，實(shí)現(xiàn)了聲發(fā)射特征的高效處理與損傷狀態(tài)的準(zhǔn)確評(píng)估。

(2)針對(duì)壓力容器用316LN不銹鋼開(kāi)展了疲勞裂紋擴(kuò)展的聲發(fā)射監(jiān)測(cè)試驗(yàn)，采用該系統(tǒng)對(duì)疲勞試驗(yàn)中的聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行處理和分析，結(jié)果表明裂紋擴(kuò)展信號(hào)的頻率主要分布在80～170 kHz范圍內(nèi)，幅值主要為48～60 dB。

(3)聲發(fā)射多維度參量的經(jīng)歷分析和聚類分析能夠有效反映裂紋擴(kuò)展過(guò)程的聲發(fā)射活動(dòng)情況。本文開(kāi)發(fā)的聲發(fā)射特征提取與損傷評(píng)價(jià)系統(tǒng)可以為聲發(fā)射實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與損傷準(zhǔn)確評(píng)估提供重要參考。