王舒婧

(1. 天津大學(xué)管理與經(jīng)濟學(xué)部；2. 一汽轎車銷售有限公司)

聲發(fā)射檢測技術(shù)是近年發(fā)展起來的一種新型無損檢測技術(shù)，材料結(jié)構(gòu)的內(nèi)部或局部在受力和受溫度影響的狀態(tài)下產(chǎn)生裂紋或塑性變形時，能量會快速釋放，從而產(chǎn)生瞬態(tài)彈性波。聲發(fā)射檢測的主要目的是確定聲發(fā)射源的位置和聲發(fā)射發(fā)生的時間或載荷，分析聲發(fā)射源的性質(zhì)，并對其嚴(yán)重性進行評定。由于聲發(fā)射探測到的能量來自被測試物體本身，因此，該方法可為延長設(shè)備使用壽命和增加可靠性提供新的途徑[1]。

復(fù)合材料不同于鋼制材料，它具有質(zhì)量輕、抗爆、可監(jiān)控及易制造且容器結(jié)構(gòu)設(shè)計靈活等特點，應(yīng)用非常廣泛。但同時復(fù)合材料的非線性、受力復(fù)雜性和損傷形式多樣性的特點使得對其進行檢測比較困難。而聲發(fā)射技術(shù)通過分析提取到的信號，可比較方便地對復(fù)合材料容器進行實時監(jiān)控和隨時復(fù)檢，在復(fù)合材料容器損傷檢測中有很廣泛的應(yīng)用前景。

1 聲發(fā)射檢測技術(shù)特點及應(yīng)用

聲發(fā)射檢測是一種動態(tài)檢驗方法，聲發(fā)射源主要是塑性變形、相變、亞臨界裂紋擴展、壓力泄漏、摩擦和磨損、裂紋面閉合與摩擦及撞擊等。聲發(fā)射檢測方法的優(yōu)點主要表現(xiàn)為[2～4]：

a. 聲發(fā)射是一種動態(tài)檢驗方法，它能實時監(jiān)視、檢測運行中的設(shè)備和受力狀況下的部件，由于探測到的能量來自被測試物體本身，并非外部提供，因此可以得到有關(guān)缺陷的信息。因采集到的壓力容器聲發(fā)射信號是由損傷發(fā)出的，故能較敏感的反映損傷隨著外界條件的變化規(guī)律，具有很強的抗干擾能力。

b. 聲發(fā)射檢測方法對線性缺陷較為敏感，能夠反映物質(zhì)和結(jié)構(gòu)的變化，探測到在外加結(jié)構(gòu)應(yīng)力下這些缺陷的活動情況，穩(wěn)定的缺陷不產(chǎn)生聲發(fā)射信號，檢測靈敏度與分辨力高；設(shè)備早期故障階段由于噪聲的影響，聲發(fā)射檢測的AE信號能準(zhǔn)確地提取損傷的有用信息。因此，針對壓力容器的早期損傷的檢測和預(yù)防，聲發(fā)射檢測比其他檢測技術(shù)更加行之有效。

c. 可提供活性缺陷隨載荷、時間及溫度等外變量而變化的實時或連續(xù)信息，可以檢測其他方法難以或者不能接近的環(huán)境或者形狀復(fù)雜的被檢件。

d. 聲發(fā)射傳感器可以檢測多個方向的聲發(fā)射信號，這使檢測設(shè)備和程序簡單化，同時也提高了檢測設(shè)備微弱故障信號的效率。

e. 聲發(fā)射信號的頻率通常情況下高于振動信號。利用聲發(fā)射技術(shù)采集壓力容器損傷產(chǎn)生的AE信號時，在進行特征信息的提取時，能夠有效抑制低頻噪聲的干擾。

聲發(fā)射技術(shù)同樣存在一定的缺點，如在靜態(tài)缺陷的情況不能產(chǎn)生聲發(fā)射現(xiàn)象。同時根據(jù)聲發(fā)射的特點可以看出該技術(shù)對材料比較敏感，容易受到各種噪聲的干擾。繼金屬壓力容器之后，復(fù)合材料壓力容器的檢測才真正展開，借助復(fù)合材料明顯的AE特征，利用聲發(fā)射對其進行檢測，具有可行性。

2 粒子濾波技術(shù)

濾波器方法是一種常用的狀態(tài)估計故障診斷方法，對系統(tǒng)設(shè)備運轉(zhuǎn)過程中產(chǎn)生的噪聲和量測噪聲沒有任何限制，能夠自適應(yīng)地檢測到聲發(fā)射信號出現(xiàn)的異常狀況。粒子濾波算法是20世紀(jì)90年代末發(fā)展起來的一種適用于非線性、非高斯系統(tǒng)的統(tǒng)計濾波算法，能夠近似得到任意函數(shù)的數(shù)學(xué)期望并對系統(tǒng)的狀態(tài)做出估計，但其計算量還是很大的。高斯為了測定行星運動軌道，在18世紀(jì)末就提出了最小二乘估計法，此后20世紀(jì)40年代Weiner和Kolmogorov相繼獨立的提出了維納濾波理論[5～8]。粒子濾波(Particle Filter，PF)的思想基于蒙特卡洛方法(Monte Carlo Methods)，它是利用粒子集來表示概率，可以用在任何形式的狀態(tài)空間模型上。其核心思想是通過從后驗概率中抽取的隨機狀態(tài)粒子來表達其分布，是一種順序重要性采樣法。粒子濾波技術(shù)在非線性、非高斯系統(tǒng)表現(xiàn)出來的優(yōu)越性決定了它的應(yīng)用范圍非常廣泛。

2.1算法介紹

用狀態(tài)方程表示隨時間變化的信息，與狀態(tài)有關(guān)的噪聲變量用量測方程描述，根據(jù)貝葉斯估計假設(shè)離散動態(tài)時變系統(tǒng)的狀態(tài)空間模型為：

粒子濾波有預(yù)測和更新兩種：

a. 預(yù)測。假設(shè)在k-1時刻，狀態(tài)的后驗概率分布p(x0:k-1|z1:k-1)是已知的，則狀態(tài)的先驗概率p(x0:k|z1:k-1)是由系統(tǒng)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率p(x0:k|x0:k-1)推導(dǎo)出來的，即，p(x0:k|z1:k-1)=p(x0:k|x0:k-1)p(x0:k-1|z1:k-1)dx0:k-1。

2.2粒子濾波算法步驟

粒子濾波算法(SIR)的本質(zhì)就是將重采樣算法引入到序貫重要性采樣算法中，每迭代一次都要進行重采樣，然后把似然函數(shù)作為重要性密度函數(shù)應(yīng)用于SIS算法中，序貫重要性采樣重采樣粒子濾波算法的步驟如下：

g. 狀態(tài)估計。當(dāng)k=k+1，出現(xiàn)新的觀測值，進行步驟b。

粒子濾波算法流程如圖1所示。

3 算例

筆者是以復(fù)合材料壓力容器為研究對象，應(yīng)用粒子濾波算法對其損傷行為進行研究。壓力容器廣泛應(yīng)用于化工行業(yè)，由于損傷未能及時發(fā)現(xiàn)而引發(fā)的事故并不少見。為了提供較好的數(shù)據(jù)，需進行特征提取，把粒子濾波降噪方法應(yīng)用到壓力容器損傷的聲發(fā)射信號處理中。

3.1聲發(fā)射信號采集和提取

為了能夠找到復(fù)合材料壓力容器損傷聲發(fā)射信號的特征頻帶，給以后的分析做準(zhǔn)備，根據(jù)損傷聲發(fā)射信號的特點和一些國際標(biāo)準(zhǔn)，設(shè)置信號采樣參數(shù)為：設(shè)置需要的門檻，國標(biāo)推薦使用53dB；前放增益為40dB；同時把模擬濾波器的下限頻率設(shè)置為1.0kHz，上限頻率設(shè)置為2.2MHz，根據(jù)采樣原理，采樣頻率設(shè)置為3.0MHz；預(yù)觸發(fā)51.2ms，長度2KByte。

圖1 粒子濾波算法流程

利用小波變換對噪聲信號進行提取，選用不同的小波對聲發(fā)射信號進行不同層數(shù)的分解，自動生成閾值，并通過不同的小波重構(gòu)系數(shù)對小波系數(shù)進行重構(gòu)。

用ddencpm 函數(shù)自動生成閾值，將大于閾值的小波系數(shù)歸零處理，小于閾值的小波系數(shù)保留下來，重構(gòu)后都是噪聲成分，最后得到的重構(gòu)信號即為噪聲信號，如圖2所示。

圖2 提取的聲發(fā)射噪聲信號

3.2粒子濾波的模型的建立

根據(jù)FPE 準(zhǔn)則，通過Matlab編程，確定AR模型階數(shù)。對其進行殘差分析可知，確定模型階數(shù)為4階。故這組聲發(fā)射數(shù)據(jù)的粒子濾波模型為：

xk=2.53xk-1-2.74xk-2+1.50xk-3-0.35xk-4+8.92×10-4

提取出噪聲方差為0.004 2。

通過信噪比和均方根誤差公式，利用Matlab 計算得出，粒子濾波消噪后的信號所提高的信噪比和均方根誤差分別為14.91、0.03。

根據(jù)表1可知，均值、有效值、方差、峰值因子、峭度指標(biāo)、波形因子、脈沖指標(biāo)和裕度系數(shù)也都相應(yīng)的有不同程度的降低，信噪比有了很大的提高，但是粒子數(shù)目多，導(dǎo)致計算量太大。

表1 復(fù)合材料壓力容器聲發(fā)射信號濾波前后參數(shù)對比

4 結(jié)束語

筆者以復(fù)合材料壓力容器為研究對象，通過粒子濾波算法，對復(fù)合材料壓力容器損傷的聲發(fā)射信號進行分析。首先從粒子濾波的理論出發(fā)，確定粒子濾波的狀態(tài)方程系數(shù)，運用FPI準(zhǔn)則進行聲發(fā)射信號AR模型階數(shù)的確定，建立粒子濾波模型；最后進行消噪，提高信噪比。

[1] 李孟源，尚振東，蔡海潮，等.聲發(fā)射檢測及信號處

理[M].北京：科技出版社， 2010：148.

[2] 楊杰.聲發(fā)射信號處理與分析技術(shù)的研究[D].吉林：吉林大學(xué)，2009.

[3] 陳玉華，劉時風(fēng)，耿榮生，等.聲發(fā)射信號的譜分析和相關(guān)分析[J].無損檢測，2010，24(9)：395～399.

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