胡振龍，沈功田，鄔冠華，劉時風(fēng)，吳占穩(wěn)

（1.南昌航空大學(xué) 無損檢測技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，南昌 330063；2.中國特種設(shè)備檢測研究院，北京 100013；3.北京聲華興業(yè)科技有限公司，北京 100029）

應(yīng)用聲發(fā)射技術(shù)實(shí)現(xiàn)飛機(jī)疲勞裂紋萌生和擴(kuò)展的監(jiān)測具有重要的現(xiàn)實(shí)意義，已有大量文獻(xiàn)報道［1－4］。但是，由于目前市場上大多數(shù)聲發(fā)射儀其波形的記錄和存儲能力較弱，因此，人們對裂紋產(chǎn)生與否的判斷，往往更依賴于對聲發(fā)射參數(shù)信號的分析［5－7］。然而，有文獻(xiàn)指出，聲發(fā)射的波形信號所包含的聲發(fā)射源的信息要比參數(shù)信號豐富得多［8－9］。因此，筆者選擇北京聲華提供的SEAU2S全波形聲發(fā)射系統(tǒng)，通過對聲發(fā)射波形信號的分析來識別飛機(jī)疲勞裂紋的萌生和擴(kuò)展。

指出［10－11］，聲發(fā)射信號的自動識別處理，可由人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識別的方法來實(shí)現(xiàn)。然而，傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法需要確定的輸入向量和輸出向量（有導(dǎo)師神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），即需要事先得到有代表性的裂紋缺陷的聲發(fā)射波形信號，但受噪聲干擾的影響以及試驗(yàn)條件本身的制約，飛機(jī)疲勞試驗(yàn)是難以實(shí)現(xiàn)的。因此，筆者選擇自組織特征映射（Self－Organizing Feature Map，SOM）的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法（無導(dǎo)師神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）對波形信號進(jìn)行分類識別，最終找出了一組疑似裂紋的波形信號，并分析了其特征。

由于在疲勞試驗(yàn)過程中，受飛機(jī)結(jié)構(gòu)本身及周圍環(huán)境的影響，噪聲對波形信號的干擾很大，因此在使用SOM算法前，還應(yīng)對采集到的波形信號進(jìn)行降噪處理。

1 試驗(yàn)裝置及聲發(fā)射信號的采集

試驗(yàn)采用SEAU2S全波形聲發(fā)射系統(tǒng)全程監(jiān)測飛機(jī)機(jī)翼的聲發(fā)射信號，采樣頻率為10MHz，傳感器型號為SR150，響應(yīng)頻率為150kHz，其布置如圖1所示。

圖1 試驗(yàn)裝置及傳感器布置

在疲勞試驗(yàn)開始之前，飛機(jī)機(jī)翼經(jīng)過無損檢測，未發(fā)現(xiàn)裂紋。因此，認(rèn)定試驗(yàn)初期采集到的聲發(fā)射信號均為噪聲信號（純噪聲）。在試驗(yàn)中后期，發(fā)現(xiàn)有裂紋產(chǎn)生且最終斷裂。因此，認(rèn)定此時傳感器采集到的信號既包含裂紋信號又包含噪聲信號。這兩組信號的提取，對SOM算法分類結(jié)果的準(zhǔn)確性有重要的影響。

2 小波包降噪處理方法

由于疲勞試驗(yàn)過程中始終存在著大幅度、寬頻帶的噪聲干擾，使得微弱的疲勞裂紋萌生、擴(kuò)展的聲發(fā)射信號被湮滅。在飛機(jī)的疲勞試驗(yàn)過程中，噪聲對裂紋信號的干擾，主要體現(xiàn)在如下兩個方面：

（1）噪聲信號較多，有用的裂紋信號占信號總數(shù)的比例較低。

（2）有用的裂紋信號中，噪聲的能量占整個波形能量的比例較高。

因此，從噪聲信號中篩選出有用的裂紋信號，面臨著如下兩大難題：

（1）有用的裂紋信號比例過低，如果簡單地認(rèn)為發(fā)現(xiàn)裂紋的時間段內(nèi)所有的信號都為裂紋信號，其做法是不嚴(yán)謹(jǐn)?shù)摹?/p>

（2）有用的裂紋信號中，噪聲的能量占整個波形能量的比例過大，導(dǎo)致原始的裂紋信號嚴(yán)重畸變，因此在主觀上難以辨別出缺陷。

根據(jù)以往經(jīng)驗(yàn)，噪聲的頻率雖然分布很廣，但其能量主要集中在低頻部分；裂紋信號的頻率雖然較高，但受信號衰減以及傳感器晶片頻率響應(yīng)的影響，頻率過高的信號，往往衰減十分嚴(yán)重。因此，選擇合適的濾波范圍，可以降低噪聲對裂紋信號的影響，同時提高SOM算法分類的準(zhǔn)確性。

據(jù)文獻(xiàn)報道，該型飛機(jī)裂紋的中心頻率主要集中在175kHz左右［12］，因此濾波方案選擇為小波包7層分解，并對其4，5，6層進(jìn)行重構(gòu)，最后實(shí)現(xiàn)了117～234kHz帶通濾波的效果。如圖2所示，小波包重構(gòu)濾掉了原始信號中的低頻信號（幅值往往較大），使得濾波后的信號更加簡潔。經(jīng)比較，使用濾波后的數(shù)據(jù)，SOM算法的分類結(jié)果穩(wěn)定性更高、結(jié)果更可靠。

圖2 小波包降噪處理

3 SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識別方法

SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是1981年芬蘭學(xué)者Kohonen提出的一種競爭式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能在學(xué)習(xí)過程中無監(jiān)督地進(jìn)行自組織學(xué)習(xí)，其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖3所示［13－14］。

圖3 SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)又稱“無導(dǎo)師”神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它與常用的“有導(dǎo)師”方法的最大區(qū)別在于，能根據(jù)其學(xué)習(xí)規(guī)則，對輸入模式進(jìn)行自動分類，即在無教師示教的情況下，通過對輸入模式的反復(fù)學(xué)習(xí)，捕捉各個輸入模式中所含的模式特征，并對其進(jìn)行自組織，在競爭層將分類結(jié)果表現(xiàn)出來。

基于SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動分類這一特點(diǎn)，如果提取飛機(jī)疲勞試驗(yàn)初期的信號（稱之為純噪聲集合A）與發(fā)現(xiàn)裂紋后某一段時間內(nèi)的所有聲發(fā)射信號（稱之為裂紋集合B），如圖4所示，那么A和B有如下特點(diǎn)：

圖4 裂紋集合A與純噪聲集合B

（1）A為噪聲集合 A中只含有噪聲信號；考慮到噪聲的多樣性與隨機(jī)性，A中可能含有與裂紋信號類似的噪聲信號。

（2）B為裂紋集合 B中一定含有裂紋信號；B中同時含有噪聲信號。

那么，將A與B隨機(jī)混合后，在理想的情況下，SOM算法有能力將特征相似的信號自動歸為一類，分類的次數(shù)可以通過程序?qū)崿F(xiàn)，如圖5所示（以分兩類為例）。

圖5 SOM理想的分類情況（分兩類）

但是由于SOM算法只能對信號分類，并不能真正辨別裂紋信號，因此，要對分類的結(jié)果加以判斷，還需要某些判據(jù)的支持：

（1）判據(jù)一 某分類結(jié)果中，全部信號都來自于B集合，則認(rèn)定其為潛在的裂紋樣本C。

（3）判據(jù)三 為了防止誤判，認(rèn)定含有B信號大于某一比例的（如80%），同樣作為潛在的裂紋樣本C。

4 聲發(fā)射信號分類結(jié)果及特征分析

4.1 SOM網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練與分類結(jié)果

SOM網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建通過newsom（）函數(shù)的調(diào)用來實(shí)現(xiàn)，其中，競爭層神經(jīng)元的個數(shù)設(shè)置為6×8＝40個，其余均為默認(rèn)值。隨機(jī)選取初期的2 454個波形信號作為噪聲集合A，連續(xù)選取最早發(fā)現(xiàn)某一裂紋時的4 416個波形信號作為裂紋集合B。將A和B隨機(jī)混合后，作為網(wǎng)絡(luò)的輸入，循環(huán)訓(xùn)練100次，得到分類結(jié)果如表1所示。

表1 SOM分類結(jié)果統(tǒng)計

可見，第1，4，5，8，11類中，含有裂紋集合B中信號的比例較高，可作為潛在的裂紋樣本c1，c4，c5，c8，c11，進(jìn)行頻譜特征分析。

4.2 潛在裂紋樣本的頻譜特征分析

經(jīng)頻譜分析發(fā)現(xiàn)，5個潛在裂紋樣本中，只有c5樣本的頻譜圖有明顯的峰值，且規(guī)律性地出現(xiàn)在0～20kHz，20～120kHz，120～240kHz范圍內(nèi)，分別稱之為第一、二、三峰值，如圖6所示。進(jìn)一步統(tǒng)計分析發(fā)現(xiàn)，這三個峰值存在如下規(guī)律。

圖6 三個峰值的提取

4.2.1 峰值能量

該組波形（300個）在頻譜圖上有三個明顯的峰值（圖7中箭頭所指），其判斷依據(jù)為：該峰值的能量遠(yuǎn)大于其頻段內(nèi)的平均能量。據(jù)統(tǒng)計，其比值的平均值分別為4.5，4.6和5.3。

④在施工中，要對輸水管道交叉和并列靠近輸油管道的準(zhǔn)確位置作好勘探，打好標(biāo)記，采取安全保護(hù)措施，避免發(fā)生安全事故。

圖7 峰值能量與平均能量之比（300個波形）

4.2.2 峰值頻率

進(jìn)一步統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，三個峰值出現(xiàn)的位置（圖8中箭頭所指）相對固定，其頻率的均值分別為13.4，46.2，168.5kHz。其 中，第 三 峰 值 出 現(xiàn) 在168.5kHz左右，已具有明顯的裂紋特征，且與之前的試驗(yàn)數(shù)據(jù)（175.8kHz）相接近［12］。

圖8 峰值的頻率分布（300個波形）

4.2.3 三個峰值能量之比

頻譜分析發(fā)現(xiàn)，該組波形（300個）中，其三個峰值均為同時出現(xiàn)，這與其它波形有明顯的區(qū)別。因此，可以認(rèn)為，這三個峰值的能量之比，是該組波形區(qū)別于其它波形的重要依據(jù)。據(jù)統(tǒng)計，其比值的均值分別為0.26，0.49和0.53（如圖9箭頭所指）。

4.3 三個峰值產(chǎn)生的原因

在大載荷作用下產(chǎn)生的AE信號，往往會伴隨著噪聲信號，例如碰撞、機(jī)械摩擦。因此所采集到的所謂的裂紋信號，實(shí)際上是純裂紋信號與噪聲信號的疊加，它既有裂紋信號的特征，又有噪聲信號的特征，反映在頻域波形上，表現(xiàn)為既有裂紋峰值，又有噪聲峰值。

圖9 峰值能量之比（300個波形）

根據(jù)Kaiser效應(yīng)，同一裂紋要再一次產(chǎn)生AE信號，所受的載荷應(yīng)該比上一次要大，即裂紋的AE信號，往往是伴隨著較大的載荷而產(chǎn)生的。而載荷越大，意味著低頻的機(jī)械噪聲同樣越大，這就導(dǎo)致了第一、二峰值的產(chǎn)生。第一、二峰值的頻段范圍分別是0～20kHz和20～120kHz，它可能是引起裂紋產(chǎn)生的大載荷，與飛機(jī)的某些結(jié)構(gòu)件，相互摩擦，產(chǎn)生的特定頻率的AE摩擦信號。在樣本c5的300個波形中，第三峰值伴隨著第一、二峰值同時出現(xiàn)，這也許能解釋為：大的載荷，不僅能產(chǎn)生特定頻率的裂紋信號（168.5kHz），還能在低頻部分，產(chǎn)生比較容易識別的、頻率比較集中的、可能是由摩擦引起的噪聲信號（13.4，46.2kHz）。因此，第三峰值與第一、第二峰值的能量之比，也可以認(rèn)為是識別裂紋信號的一個重要特征。該比值，也可以解釋為背景噪聲中，裂紋信號的能量所占的比例。

5 結(jié)論

（1）通過合理地選擇數(shù)據(jù)樣本以及某些判據(jù)的支持，利用SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)，可以從大量的波形信號中提取出想要的裂紋信號，且經(jīng)頻譜分析證實(shí)，該方法是可行的。

（2）利用小波包分解與重構(gòu)技術(shù)對聲發(fā)射的原始波形信號進(jìn)行降噪處理，可以使SOM算法的分類結(jié)果更加可靠。

（3）利用SOM算法對波形數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，需要一定的計算時間，無法達(dá)到實(shí)時監(jiān)測的要求。

（4）疲勞裂紋的波形信號特征（如三個峰值的頻率、能量、比值等）可以成為識別裂紋的重要依據(jù)。

（5）隨著試驗(yàn)的進(jìn)展，如能對疲勞裂紋的波形信號特征進(jìn)行深入分析，可以開發(fā)出專用的聲發(fā)射系統(tǒng)，這有望實(shí)現(xiàn)飛機(jī)疲勞試驗(yàn)的聲發(fā)射實(shí)時監(jiān)測。

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