風(fēng)機(jī)葉片檢測(cè)+監(jiān)測(cè)技術(shù)

1、1 主要內(nèi)容 聲發(fā)射技術(shù)原理及優(yōu)點(diǎn)聲發(fā)射技術(shù)原理及優(yōu)點(diǎn) 基于小波分析的定位方法與實(shí)現(xiàn)基于小波分析的定位方法與實(shí)現(xiàn) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在聲發(fā)射技術(shù)中的應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在聲發(fā)射技術(shù)中的應(yīng)用 1 2 3 4 5 聲發(fā)射源定位方法研究聲發(fā)射源定位方法研究 聲發(fā)射信號(hào)處理分析技術(shù) 2 基于聲發(fā)射的發(fā)電機(jī)葉片健康監(jiān)測(cè) 聲發(fā)射技術(shù)原理： 來(lái)自于材料或構(gòu)件在應(yīng)力超過(guò)屈服極限進(jìn)入不可逆塑性 變 形階段而產(chǎn)生的彈性應(yīng)力波在構(gòu)件介質(zhì)中傳播和擴(kuò)散的現(xiàn) 象稱為聲發(fā)射(acoustic emission，AE)。 聲發(fā)射： 1.1.聲發(fā)射檢測(cè)技術(shù)信號(hào)來(lái)源于檢測(cè)對(duì)象本身，適于作為動(dòng)態(tài)評(píng)估方法對(duì)檢測(cè)對(duì)聲發(fā)射檢測(cè)技術(shù)信號(hào)來(lái)源于檢測(cè)對(duì)象本身，

2、適于作為動(dòng)態(tài)評(píng)估方法對(duì)檢測(cè)對(duì) 象進(jìn)行動(dòng)態(tài)評(píng)估和實(shí)時(shí)診斷，聲發(fā)射檢測(cè)方法對(duì)檢測(cè)對(duì)象的適用性較好。象進(jìn)行動(dòng)態(tài)評(píng)估和實(shí)時(shí)診斷，聲發(fā)射檢測(cè)方法對(duì)檢測(cè)對(duì)象的適用性較好。 2.2.它對(duì)被檢對(duì)象的接近程度要求不高，同時(shí)對(duì)檢測(cè)對(duì)象的幾何形狀不敏感。它對(duì)被檢對(duì)象的接近程度要求不高，同時(shí)對(duì)檢測(cè)對(duì)象的幾何形狀不敏感。 3.3.檢測(cè)的覆蓋面廣，在一次完整的試驗(yàn)中，只要布置足夠數(shù)量的傳感器，聲發(fā)檢測(cè)的覆蓋面廣，在一次完整的試驗(yàn)中，只要布置足夠數(shù)量的傳感器，聲發(fā) 射檢驗(yàn)就能夠整體探測(cè)和評(píng)價(jià)整個(gè)結(jié)構(gòu)中活性缺陷的狀態(tài)。射檢驗(yàn)就能夠整體探測(cè)和評(píng)價(jià)整個(gè)結(jié)構(gòu)中活性缺陷的狀態(tài)。 聲發(fā)射技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)： 3 基于聲發(fā)射的發(fā)電機(jī)葉片健康監(jiān)測(cè)

3、 Kaiser 效應(yīng)： 同一試件在同一條件下產(chǎn)生的聲發(fā)射只有一次。在第一次加載荷時(shí)葉片 結(jié)構(gòu)會(huì)以聲發(fā)射的形式釋放能量, 但恢復(fù)后重新加載時(shí), 當(dāng)載荷量沒(méi)有 超過(guò)前一次載荷量時(shí)不產(chǎn)生聲發(fā)射。 Felicity效應(yīng)： 在葉片結(jié)構(gòu)發(fā)生了損傷時(shí), 即恢復(fù)后載荷量小于前一次最大載荷量, 葉片 結(jié)構(gòu)仍會(huì)有聲發(fā)射產(chǎn)生。 4 基于聲發(fā)射的發(fā)電機(jī)葉片健康監(jiān)測(cè) 葉片聲發(fā)射檢測(cè)系統(tǒng) 聲發(fā)射技術(shù)是采集材料內(nèi)部發(fā)出的應(yīng)力波進(jìn)行結(jié)構(gòu)內(nèi)部損傷程 度診斷的無(wú)損檢測(cè)方法。聲發(fā)射檢測(cè)的過(guò)程可以概括為：生源產(chǎn)生 的彈性波在介質(zhì)中傳播，到達(dá)材料表面后引起表面振動(dòng)，安裝在材 料表面的振動(dòng)信號(hào)經(jīng)過(guò)傳感器接收轉(zhuǎn)換為電信號(hào)，后經(jīng)前置信號(hào)放

4、大器放大、再由聲發(fā)射采集卡接收轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)送入計(jì)算機(jī)進(jìn)行 信號(hào)存儲(chǔ)于處理，經(jīng)過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的分析判斷聲發(fā)射源的位置和特性。 5 基于聲發(fā)射的發(fā)電機(jī)葉片健康監(jiān)測(cè) 聲發(fā)射源定位： 目前在聲發(fā)射源定位方面的研究還不是特別深入，一般采用時(shí)差定位 和區(qū)域定位兩種方法。 時(shí)差定位法是根據(jù)一定的幾何關(guān)系，將多個(gè)完全相同的聲 發(fā)射傳感器精確地放置在測(cè)量點(diǎn)上，檢測(cè)由同一聲源產(chǎn)生 的聲發(fā)射波到達(dá)各傳感器的相對(duì)時(shí)差，從而得到聲源位置 坐標(biāo)的方法，該方法測(cè)定的聲源位置為一確定點(diǎn)。 時(shí)差定位法：時(shí)差定位法： 區(qū)域定位法：區(qū)域定位法：區(qū)域定位法則是利用聲發(fā)射信號(hào)的強(qiáng)度隨傳感器的放置 位置距聲發(fā)射源距離的增加而衰減的現(xiàn)象，通過(guò)

5、分析放 置在若干區(qū)域的聲發(fā)射傳感器接收到的聲發(fā)射信號(hào)的強(qiáng) 度，粗略確定聲發(fā)射源所在區(qū)域的方法，該方法測(cè)定的 聲源位置僅表示一定區(qū)域，具有不確定性。 國(guó)外聲發(fā)射源定位的研究： 國(guó)內(nèi)外對(duì)于復(fù)雜結(jié)構(gòu)體的聲源定位，主要有基于時(shí)延 估計(jì)和基于空間譜估計(jì)的兩種定位算法。 OMOLOGO 等提出了一種互功率譜相位時(shí)延估計(jì)算法，在不同的 噪聲和回聲條件下，對(duì)三維空間中的點(diǎn)聲源可以實(shí)現(xiàn)精確定位； 3.JIAJingjing 等利用時(shí)延估計(jì)方法來(lái)計(jì)算三維空間中每個(gè)傳感 相對(duì)于聲源的方位角和斜度，并根據(jù)其幾何位置關(guān)系來(lái)進(jìn)行聲 源定位。 2.YEGNANARAYANA等將兩路同源聲信號(hào)時(shí)間序列等分成若干片 段，提取其

6、短時(shí)譜特征，并以此為基礎(chǔ)對(duì)每組片段進(jìn)行時(shí)延估計(jì)， 可以獲得比廣義互相關(guān)更好的定位效果； 基于聲發(fā)射的發(fā)電機(jī)葉片健康監(jiān)測(cè) 7 基于聲發(fā)射的發(fā)電機(jī)葉片健康監(jiān)測(cè) 聲發(fā)射信號(hào)處理分析技術(shù)： 定型分析 定位識(shí)別 定量評(píng)價(jià) AE信號(hào)參數(shù)分析 聲發(fā)射信號(hào)波形分析 頻譜分析 小波分析 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別 8 基于聲發(fā)射的發(fā)電機(jī)葉片健康監(jiān)測(cè) 聲發(fā)射信號(hào)處理分析技術(shù)： 早期的聲發(fā)射儀不能進(jìn)行瞬態(tài)波形捕捉和實(shí)時(shí)處理,因此信號(hào)分 析中用得較多的是參數(shù)分析方法,包括計(jì)數(shù)分析法!能量分析法和 幅度分析法。 AE信號(hào)參數(shù)： 各參數(shù)的特點(diǎn)及計(jì)算方法如表1 所示： 基于聲發(fā)射的發(fā)電機(jī)葉片健康監(jiān)測(cè) 10 基于聲發(fā)射的發(fā)電機(jī)葉片健康監(jiān)測(cè)

7、 時(shí)差法定位模擬實(shí)驗(yàn)： 用壓電陶瓷（PZT）來(lái)模擬葉片破裂產(chǎn) 生的應(yīng)力波，加上與聲發(fā)射相當(dāng)?shù)念l率 刺激，如100kHZ的加窗正弦波，即能 在鋁板中產(chǎn)生彈性波（lamb波） 11 基于聲發(fā)射的發(fā)電機(jī)葉片健康監(jiān)測(cè) 檢測(cè)效果： 精確位置：（0,0），檢測(cè)結(jié)果（0. 243 6, 0. 681）。此方法精度較高 基于小波分析的定位方法與實(shí)現(xiàn)： 時(shí)差定位法中存在的問(wèn)題：時(shí)差定位法中存在的問(wèn)題： 時(shí)差法在聲源定位中的效果主要取決去波速的確定。由于在聲發(fā)射中橫 波，縱波，面波等反射，折射，加上聲波的衰減，給確定波速造成了很大的 苦難。雖然有些方法中考慮到了聲波的衰減并引進(jìn)了一個(gè)衰減因子，但衰減 因子不能根據(jù)

8、衰減的程度進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)整，因此還是存在一定的誤差。 一種小波分析技術(shù)實(shí)現(xiàn)了改進(jìn)的AE源定位方法，對(duì)不同頻率范圍衰減 程度不同的信號(hào)波形給予一定的補(bǔ)償，然后實(shí)現(xiàn)AE 源定位，能有效地減 小定位誤差。 基于聲發(fā)射的發(fā)電機(jī)葉片健康監(jiān)測(cè) 假設(shè)AE信號(hào) （L2(R)表示能量有限的信號(hào)空間) 若能找到 其中j,kZ，2j 是頻率，k 是采樣步長(zhǎng)。 則： 是基小波。 通過(guò)這樣一個(gè)基小波的構(gòu)造，將采集到的AE信號(hào)進(jìn)行小波變換，考慮到 聲發(fā)射信號(hào)為突發(fā)信號(hào)，采用離散小波變換和小波重構(gòu)。 基于聲發(fā)射的發(fā)電機(jī)葉片健康監(jiān)測(cè) 做這樣的變換： 小波分析法原理： 在對(duì)某一頻率段內(nèi)的信號(hào)進(jìn)行補(bǔ)償時(shí)，由于實(shí)際結(jié)構(gòu)中AE 波的 衰

9、減機(jī)制很復(fù)雜，衰減曲線很難用理論計(jì)算，可根據(jù)對(duì)風(fēng)機(jī)葉片材料 的大量試驗(yàn)數(shù)據(jù)測(cè)得的幅值-距離-頻率曲線來(lái)進(jìn)行分析。按照聲波的 傳播距離和所分析的頻段計(jì)算出衰減的幅值，對(duì)衰減信號(hào)在不同的頻 率段內(nèi)做出有效地補(bǔ)償。對(duì)信號(hào)進(jìn)行補(bǔ)償衰減后實(shí)行對(duì)小波的重構(gòu)， 然后再利用時(shí)差定位的方法對(duì)聲發(fā)射源進(jìn)行定位分析。 小波變換后： 基于聲發(fā)射的發(fā)電機(jī)葉片健康監(jiān)測(cè) 基于聲發(fā)射的發(fā)電機(jī)葉片健康監(jiān)測(cè) 實(shí)驗(yàn)?zāi)M及結(jié)果： 基于聲發(fā)射和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)機(jī)葉片裂紋識(shí)別研究 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理： 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Networks，ANN），是由人工構(gòu)造 出的模仿人類大腦神經(jīng)系統(tǒng)來(lái)實(shí)現(xiàn)某種功能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

10、。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 并不是真正意義上的人腦神經(jīng)系統(tǒng)，只是反映了人腦系統(tǒng)的一定特性， 是對(duì)人腦神經(jīng)系統(tǒng)最簡(jiǎn)單的模擬和抽象。實(shí)質(zhì)上是一個(gè)數(shù)學(xué)模型，可以 通過(guò)大量簡(jiǎn)單元件的相互連接實(shí)現(xiàn)模擬人的自然智能。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有非 線性特點(diǎn)，能夠?qū)崿F(xiàn)非線性系統(tǒng)和進(jìn)行復(fù)雜的邏輯操作。 基于聲發(fā)射的發(fā)電機(jī)葉片健康監(jiān)測(cè) 聲發(fā)射信號(hào)的振鈴次數(shù)、幅值、能量、上升時(shí)間、持續(xù)時(shí)間和 平均頻率 6個(gè)輸入量： 4 4個(gè)識(shí)別模式：個(gè)識(shí)別模式： 萌生裂紋、擴(kuò)展裂紋、斷裂和無(wú)裂紋 2個(gè)輸出層節(jié)點(diǎn)：個(gè)輸出層節(jié)點(diǎn)： 基于聲發(fā)射的發(fā)電機(jī)葉片健康監(jiān)測(cè) 基于聲發(fā)射的發(fā)電機(jī)葉片健康監(jiān)測(cè) 實(shí)驗(yàn)?zāi)M及結(jié)果：實(shí)驗(yàn)?zāi)M及結(jié)果： 19 紅外熱波無(wú)損檢測(cè)法 原理： 利用物體的熱屬性，通過(guò)觀測(cè)、記錄、分析和處理被檢對(duì)象利用物體的熱屬性，通過(guò)觀測(cè)、記錄、分析和處理被檢對(duì)象 紅外輻射及其變化的差異性來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)物體表面下結(jié)構(gòu)或缺陷進(jìn)行紅外輻射及其變化的差異性來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)物體表面下結(jié)構(gòu)或缺陷進(jìn)行 檢測(cè)的方法。檢測(cè)的方法。 20 紅外熱波無(wú)損檢測(cè) 分類（激勵(lì)源）： 主動(dòng)式紅外檢測(cè)主動(dòng)式紅外