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        風機葉片復合材料裂紋損傷的聲發(fā)射實驗研究

        2013-03-30 06:09:54鄧宗白
        機械與電子 2013年3期
        關鍵詞:振鈴鋪層能譜

        鄧宗白,單 珂

        (南京航空航天大學航空宇航學院,江蘇 南京 210016)

        0 引言

        對風力機健康狀況的檢測對其的日常維修和工作壽命的評估有著至關重要的意義[1]。

        當前大多數(shù)的風力機葉片是以玻璃纖維增強復合材料作為其主要制作材料。根據(jù)葉片在工作過程中的受力特點,葉片是在不同位置采用不同材料進行真空灌注從而整體成型的。經過筆者的多次風機葉片靜載荷實驗的經驗來看,風機葉片在擺振工況下受載時,導致葉片結構局部壓力過大,導致葉片發(fā)生屈曲,最終在截面面積最大處附近的尾緣處鋪層開膠。

        現(xiàn)有的對于復合材料檢測的常用手段包括X射線檢測法、超聲檢測法、預埋光纖檢測法以及聲發(fā)射檢測法等[2-3]。對于葉片這一復雜又大型的結構來說,常用的檢測手段都無法滿足其運動的工作狀態(tài)和復雜的外形結構。聲發(fā)射技術以其高敏感區(qū)和具有定位功能等優(yōu)點特別適合應用于這種結構大、形狀不規(guī)則、可接近度低以及其受力環(huán)境復雜的風力機葉片監(jiān)測。

        針對葉片材料鋪層間裂紋擴展這一現(xiàn)象,設計了鋪層間Ⅰ、Ⅱ型裂紋擴展的試件,并委托葉片生產廠家嚴格按照葉片生產的工藝流程制作試件,并利用萬能試驗機對其進行拉伸,三點彎試驗,在加載過程中利用由聲發(fā)射傳感器、放大器、A/D數(shù)據(jù)采集卡和電腦組成的聲發(fā)射信號采集系統(tǒng)進行聲發(fā)射信號采集,而后分析同種材料(“1-4”材料)鋪層兩種裂紋擴展(Ⅰ型裂紋,Ⅱ型裂紋)的聲發(fā)射信號,從而實現(xiàn)同種材料(“1-4”材料)兩種裂紋擴展(Ⅰ型裂紋,Ⅱ型裂紋)的聲發(fā)射信號識別。

        1 試件制作

        試件材料采用的是1.5MW風機葉片12m處的4種不同材料。按照實際鋪層將其分為2個組合,如表1所示。

        表1 葉片材料生產名稱及對應編號

        而其中各個材料的生產名稱的具體含義如下:

        試件為長150mm,寬30mm,兩層厚度分別為3mm,總厚度為6mm。在試件預留開口處的上下面粘貼環(huán)氧玻璃角鋼作為夾具加持部分。

        根據(jù)風機葉片的實際材料鋪層情況將以上材料分成兩組配合,即材料1與材料4、材料2與材料5。因為,在兩次風機葉片靜載荷實驗中有時這兩種鋪層間都發(fā)生了撕裂破壞,如圖1所示。

        圖1 葉片破壞情況

        將試件編號如表2所示。

        表2 試件編號

        2 實驗過程

        對于Ⅰ型試件,使用長春試驗機廠生產的WDW-5000N電子萬能試驗機對“1-4”材料試件進行拉伸加載實驗,三點彎實驗,采用位移控制模式,加載速度為1mm/s。在試件的尾部安裝北京聲華科技生產的SR150M型聲發(fā)射傳感器,其采樣頻率為10~400kHz,,利用“MIST-3高溫真空絕緣脂”作為耦合劑。前置放大器增益為40dB。采用的是美國國家儀器公司的PXI-6133型A/D采集卡,采樣頻率為2.5MHz。

        3 小波理論

        聲發(fā)射信號f(n)經過小波J階分解后,分解為J+1個分量,每個分量的頻率范圍遞增或者遞減。其表達式如下:

        其中,AJf(n)是第J層小波分解后低頻成分重構信號;Djf(n)是第j層小波分解后高頻成分重構信號,具體如圖2所示。

        圖2 4層小波分解結構

        4 實驗數(shù)據(jù)分析

        對“1-4”材料試件的多個樣品進行加載并對其破壞過程中的聲發(fā)射信號進行采樣。然后對信號進行小波分解。根據(jù)分解后各層信號的能譜系數(shù),對所采信號進行去噪和聲發(fā)射源信號重構。最后提取去噪后信號的功率譜、振鈴隨時間變化圖和能量隨時間變化圖等特征信息[6]。

        4.1 各試件聲發(fā)射信號特征

        4.1.1 Ⅰ-1-4試件

        對多個Ⅰ-1-4試件進行拉伸加載實驗,將其破壞時的聲發(fā)射信號進行采集。經過小波分析重構后的各級能譜系數(shù)譜系數(shù)如表3所示。

        表3 Ⅰ-1-4試件信號小波分析各參量能譜系數(shù)

        通過表3對重構各層能譜系數(shù)計算得,Ⅰ-1-4試件的損傷聲發(fā)射信號主要能量集中在D2層,則聲發(fā)射源信號主要集中在D2層。對信號經小波分解后的D2層進行重構,計算其頻譜和其他特征值。

        下面?、?1-4-1試件為例,將其原始信號、重構信號、頻譜圖、振鈴隨時間變化圖和能量隨時間變化圖進行列舉,如圖3所示。

        圖3 Ⅰ-1-4-1變化圖

        由圖3可知,Ⅰ-4-1-1試件聲發(fā)射事件的能量分布在整個時間域中分為4次比較集中的發(fā)生,其頻率主要集中在80~328kHz范圍內,在173 kHz處達到最大,從時間上去分析,振鈴數(shù)隨時間變化基本同步。屬于連續(xù)型聲發(fā)射信號。

        對多個Ⅰ-4-1試件進行分析,得出其能量分布圖和振鈴分布圖基本相似 ,說明Ⅰ-1-4試件聲發(fā)射信號的幾次聲發(fā)射事件比較相似,由頻譜也可看出幾次聲發(fā)射事件的頻譜疊加后頻率范圍也比較集中,屬于連續(xù)型聲發(fā)射信號。分析可知,這是由于Ⅰ型裂紋擴展開始階段是材料的基體脫膠,而后玻璃纖維和基體脫膠兩種破壞形式疊加出現(xiàn),使得在這個試件的斷裂過程中始終伴隨著聲發(fā)射信號的產生,總體信號是類似聲發(fā)射事件的疊加。Ⅰ-1-4的聲發(fā)射信號特征參數(shù)和主要頻率如表4所示。

        表4 Ⅰ-1-4試件聲發(fā)射信號主要特征參量

        4.1.2 Ⅱ-1-4試件

        對多個Ⅱ-1-4試件進行拉伸加載實驗,將其破壞時的聲發(fā)射信號進行采集。經過小波分析重構后的各級能譜系數(shù)譜系數(shù)如表5所示。

        表5 Ⅱ-1-4試件信號小波分析各參量能譜系數(shù)

        經過表5對重構各層能譜系數(shù)計算得,Ⅱ-1-4試件的損傷聲發(fā)射信號主要能量集中在D4層上,則聲發(fā)射源信號集中在D4層。對信號經小波分解后的D4層進行重構,計算其頻譜和其他的特征值。

        下面取Ⅱ-1-4-1試件為例,將其原始信號、重構信號、頻譜圖、振鈴隨時間變化圖和能量隨時間變化圖進行列舉,如圖4所示。

        圖5 Ⅱ-1-4-1變化圖

        由圖4分析,Ⅱ-1-4-1試件聲發(fā)射信號的主要頻率在42.23kHz左右,頻率比較集中。根據(jù)時域和能量圖可以看出,Ⅱ-1-4試件聲發(fā)射信號為突發(fā)型聲發(fā)射信號。

        對多個通過Ⅱ-1-4試件進行分析,Ⅱ-1-4試件振鈴隨時間變化圖可以將事件發(fā)生清楚的顯現(xiàn),在試件開始斷裂時有多個振鈴數(shù)產生,Ⅱ-1-4試件的能量分布圖,其主要信號集中在開始部分,后面的信號能量微弱,說明Ⅱ-1-4試件聲發(fā)射信號為突發(fā)型信號。

        分析得出,這是由于Ⅱ型裂紋為滑開型裂紋,試件斷裂時持續(xù)時間短,能量大并且集中,主要是基體開裂,并無纖維斷裂現(xiàn)象,使得聲發(fā)射信號主要在試件斷裂開始階段大量出現(xiàn),隨后出現(xiàn)的信號是由于實驗機震動,夾頭震動導致。

        經過對其他試件進行分析,得到Ⅱ-1-4的聲發(fā)射信號特征參數(shù)和主要頻率如表6所示。

        表6 Ⅱ-1-4試件小波去噪后信號主要特征參量

        4.2 分析

        將兩種材料的各種特征參數(shù)統(tǒng)計如表7所示。

        表7 兩種試件信號主要特征參量

        Ⅰ-1-4型試件裂紋破壞斷面上是玻璃纖維被拉斷,層合板脫膠開裂,Ⅱ-1-4型試件裂紋破壞后的斷面上纖維是基本完好的,而被撕開的是層合板基體。由表7分析可知,對于1-4材料鋪層Ⅰ型裂紋和Ⅱ型裂紋破壞聲發(fā)射信號在其被小波分解后,最大能譜系數(shù)所在層不同,Ⅰ型裂紋為D2、Ⅱ型裂紋為D4。重構后信號的頻譜也有很大不同,Ⅰ型裂紋為173kHz、Ⅱ型裂紋為42.2kHz。其振鈴隨時間變化時域圖也有很大的區(qū)別,Ⅰ型裂紋為連續(xù)型信號、Ⅱ型裂紋為突發(fā)型信號。

        5 結束語

        對于風機同種材料(“1-4”材料)鋪層間的兩種破壞模式(Ⅰ型裂紋,Ⅱ型裂紋)進行比對分析,通過分析其信號類型、小波分解后的最大能譜系數(shù)層、重構信號的頻譜、振鈴數(shù)隨時間變化圖和能量隨時間變化圖等特征,找到其特有的聲發(fā)射信號特征參數(shù)。可以利用該結論有效地對風力機葉片“1-4”材料的Ⅰ型裂紋、Ⅱ型裂紋進行監(jiān)測,為聲發(fā)射技術在線監(jiān)測風力機葉片損傷檢測提供了一種新的途徑。

        [1]趙鴻漢,趙 玨,鐘方國.我國風電市場機遇和玻璃鋼風機葉片[J].玻璃鋼,2007,(4):11-16.

        [2]Chotard T J.New applications of acoustic emission technique for real-time monitoring of material processes[J].Journal of Materials Science Letters,2002,(21):1 261-1 266.

        [3]李光海.聲發(fā)射檢測技術進展[J].南昌工業(yè)學院學報,2001,(6):39-43.

        [4]郭艷平,解武波,鄭小平.基于小波的聲發(fā)射信號特征分析[J].蘭州交通大學學報.2008,27(3):123-125.

        [5]吳占穩(wěn),王少梅,沈功田.基于小波能譜系數(shù)的聲發(fā)射源特征提取方法研究[J].武漢理工大學學報.2008,2(1):85-87.

        [6]Dutton A G,Blanch M,Vionis P,et al.Acoustic emission monitoring from wind turbine blades undergoing static and fatigue testing,2008.

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