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        HHT在提取Lamb波特征參數(shù)中的應(yīng)用

        2021-07-21 01:23:56
        關(guān)鍵詞:信號(hào)結(jié)構(gòu)檢測(cè)

        張 燕

        (南京航空航天大學(xué) 金城學(xué)院,南京 211156)

        0 引 言

        蘭姆波Lamb是一種典型的超聲波,它可以在均勻的平板結(jié)構(gòu)內(nèi)遠(yuǎn)距離的傳播,并且能夠敏感感知平板結(jié)構(gòu)細(xì)微的損傷。當(dāng)Lamb波在傳播中碰到結(jié)構(gòu)損傷,傳播特性會(huì)明顯發(fā)生改變。因此,超聲波被廣泛應(yīng)用于板狀材料結(jié)構(gòu)的損傷檢測(cè)[1]。比如在航空飛行器的結(jié)構(gòu)健康檢測(cè)中,常采用Lamb波對(duì)機(jī)身機(jī)翼等大面積材料結(jié)構(gòu)進(jìn)行快速檢測(cè)和數(shù)據(jù)提取,它的特點(diǎn)是可以對(duì)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)提取,快速分析得出結(jié)論。傳統(tǒng)的Lamb波信息提取方法是Cross-borehole法,方法在很多工業(yè)技術(shù)工程上都取得不錯(cuò)的效果,但是其缺點(diǎn)是所需傳感器數(shù)量多,排布密集[2]。在大面積的結(jié)構(gòu)損傷檢測(cè)中,還有待進(jìn)一步優(yōu)化。

        近年來(lái),許多信號(hào)時(shí)頻分析方法被研究并用于處理Lamb波信號(hào)。其中應(yīng)用最普遍也較為成功的方法就是希爾伯特-黃變換,簡(jiǎn)稱HHT。算法是美國(guó)學(xué)者Norden E. Huang在1998年提出的一種新的時(shí)頻域信號(hào)分析方法,它的內(nèi)容包括:任意一種信號(hào)都可以經(jīng)過(guò)經(jīng)驗(yàn)?zāi)J椒纸夥?EMD)分解成固有模態(tài)函數(shù)(IMF),然后再對(duì)IMF函數(shù)進(jìn)行Hilbert變換得到Hilbert譜[3]。方法最早應(yīng)用在海洋檢測(cè)工程中,對(duì)非線性數(shù)據(jù)進(jìn)行HHT譜分析得到了良好的效果,隨后在土木工程結(jié)構(gòu)損傷監(jiān)測(cè)、地震信號(hào)分析等領(lǐng)域也驗(yàn)證了其效果。利用HHT對(duì)平板結(jié)構(gòu)中Lamb波數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理,獲取損傷檢測(cè)中的時(shí)間延遲、能量損耗等特征,并且有效地避免了Lamb的反射和散射所帶來(lái)的信號(hào)混疊。同時(shí)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和數(shù)據(jù)分析,證實(shí)了HHT在Lamb信號(hào)處理中的有效性和可實(shí)用性。

        1 HHT算法實(shí)現(xiàn)

        1.1 蘭姆波特性介紹

        在結(jié)構(gòu)損傷檢測(cè)中通常采用窄帶脈沖信號(hào)作為激勵(lì)信號(hào),以便于得到信號(hào)能量集中而且成分簡(jiǎn)單的超聲Lamb波[4]。產(chǎn)生窄帶脈沖信號(hào)經(jīng)常采用Hanning加窗函數(shù),加窗函數(shù)具有帶寬窄,能量集中的特點(diǎn),能夠明顯體現(xiàn)結(jié)構(gòu)損傷的特征[4],其表達(dá)式如下:

        (1)

        其中,A是信號(hào)幅值,H(t)是Heaviside階躍函數(shù),fc是中心頻率采用典型值125 kHz,n是波峰數(shù),該值的選取是降低信號(hào)處理復(fù)雜程度的關(guān)鍵,為了減少信號(hào)混疊,在項(xiàng)目中n=5。

        1.2 經(jīng)驗(yàn)?zāi)J椒纸膺^(guò)程

        HHT方法可分為經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)和Hilbert變換兩個(gè)步驟[5]。

        EMD分解的核心理念是利用時(shí)間序列上、下包絡(luò)的平均值來(lái)確定原始信號(hào)的“瞬時(shí)平衡位置”,再進(jìn)一步提取出固有模態(tài)函數(shù)(IMF)。IMF分量是一種數(shù)據(jù)序列,需要同時(shí)滿足兩個(gè)條件:所有極大值點(diǎn)形成的包絡(luò)線和所有極小值點(diǎn)形成的包絡(luò)線的平均值為零,這樣可以避免瞬時(shí)頻率受到非對(duì)稱波形的影響;整個(gè)數(shù)據(jù)范圍內(nèi),極值點(diǎn)和零交叉點(diǎn)的數(shù)量需要相等,最多相差一個(gè)。

        根據(jù)文獻(xiàn)[6-9],EMD分解步驟具體解析如下:

        ① 根據(jù)3次樣條函數(shù)對(duì)局部極大值點(diǎn)和極小值點(diǎn)進(jìn)行擬合分別得到和下包絡(luò)線。

        ② 計(jì)算上包絡(luò)線fmax(t)及下包絡(luò)線fmin(t)的均值m(t)=[fmax(t)+fmin(t)]/2。

        ③ 通過(guò)做減法,得到第一個(gè)組件h(t)=f(t)-m(t);如果h(t)不滿足固有模態(tài)函數(shù)的兩個(gè)條件,就把h(t)當(dāng)成原始信號(hào),再重復(fù)步驟①-③,直到滿足條件為止,定義一個(gè)IMF :I1(t)=h(t)。剩余量r(t)=f(t)-I1(t)仍然包含具有更長(zhǎng)周期組件的信息,因此把它看作一個(gè)新的信號(hào),重復(fù)上述過(guò)程,可以獲得I2(t),I3(t),…,當(dāng)r(t)滿足了單調(diào)序列或常值序列條件,則停止篩選,認(rèn)定已完成提取內(nèi)在模函數(shù)的任務(wù),最后的r(t)作為余項(xiàng),它是原始信號(hào)的趨勢(shì)項(xiàng)。

        根據(jù)以上步驟可將原始信號(hào)f(t) 分解成n個(gè)IMF分量及1個(gè)趨勢(shì)項(xiàng),詳見(jiàn)式(2):

        (2)

        EMD分解會(huì)直接影響HHT方法的分析效果,而在采用EMD分解方法時(shí)面臨的難題是,由于信號(hào)兩端不可能同時(shí)處于極大值和極小值,所以“篩”過(guò)程中構(gòu)成上、下包絡(luò)的3次樣條函數(shù)在數(shù)據(jù)序列的兩端會(huì)有發(fā)散現(xiàn)象。再者,Hilbert變換過(guò)程中,信號(hào)的兩端也會(huì)出現(xiàn)強(qiáng)烈的端點(diǎn)效應(yīng)。因此,為了確保包絡(luò)線抵達(dá)端點(diǎn),需要對(duì)信號(hào)左右兩端的極大值和極小值向外延拓[10]。

        在實(shí)際應(yīng)用中,幾乎沒(méi)有嚴(yán)格滿足IMF兩個(gè)篩選條件的信號(hào),或者要花費(fèi)很長(zhǎng)的篩選時(shí)間,因此可以采用標(biāo)準(zhǔn)偏差SD作為結(jié)束篩選的條件,SD的定義見(jiàn)式(3):

        (3)

        式(3)中h1(k-1)(t)和h1k(t)代表兩個(gè)連續(xù)篩選的結(jié)果。SD的典型值是0.2~0.3,也可以根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行調(diào)整,獲取穩(wěn)定性良好的線性的IMF分量。此外,可以通過(guò)控制篩選次數(shù)來(lái)保證程序的執(zhí)行時(shí)間及有效性。

        1.3 Hilbert譜

        按照式(4),將任一IMF分量Ij(t)進(jìn)行Hilbert變換:

        (4)

        式(4)中,P是Cauchy主值。

        根據(jù)式(5)構(gòu)造解析信號(hào)Zj(t):

        Zj(t)=Ij(t)+iIHj(t)=aj(t)eiθ(t)

        (5)

        式(5)中,aj(t)代表解析信號(hào)的瞬時(shí)幅值,θj(t)代表相位。

        IMF分量的瞬時(shí)頻率由式(6)表示:

        (6)

        在同一時(shí)頻空間內(nèi),表示各IMF分量的瞬時(shí)幅值與時(shí)間和瞬時(shí)頻率的對(duì)應(yīng)關(guān)系,就得到信號(hào)的Hilbert譜H(ω,t),該頻譜能夠全面反映信號(hào)能量在時(shí)頻域的分布[11]。另外,由式(7)和式(8)可以獲取邊際譜h(ω),它反映了信號(hào)中不同頻率分量能量的大小,還可以獲取瞬時(shí)能量水平EI(t),它反映了信號(hào)不同時(shí)刻能量的變化:

        (7)

        (8)

        實(shí)現(xiàn)HHT的流程圖如圖1所示。

        圖1 經(jīng)驗(yàn)?zāi)J椒纸饧癏ilbert變換流程圖Fig. 1 Flowchart of empirical mode decomposition and Hilbert transform

        2 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

        在結(jié)構(gòu)損傷檢測(cè)實(shí)驗(yàn)中采用復(fù)合材料層合板作為L(zhǎng)amb傳播介質(zhì),其結(jié)構(gòu)常會(huì)產(chǎn)生諸如脫層、孔洞以及裂紋等損傷,結(jié)構(gòu)界面會(huì)在損傷部位發(fā)生變化,從而導(dǎo)致Lamb波在傳播中發(fā)生能量變化、反射波等。

        對(duì)Lamb波信號(hào)進(jìn)行HHT分析,得到Hilbert譜、瞬時(shí)能量密度譜和邊際譜,根據(jù)這些數(shù)據(jù)獲取原始信號(hào)的特征參數(shù)組:Lamb波傳播速度、瞬時(shí)能量密度譜能量峰值、能量峰值所在時(shí)刻、邊際譜中心頻率及對(duì)應(yīng)峰值等。在結(jié)構(gòu)損傷檢測(cè)實(shí)驗(yàn)中,可以根據(jù)實(shí)際需要合理選擇這些參數(shù)。如圖2顯示了在無(wú)損傷平板結(jié)構(gòu)和有損傷平板結(jié)構(gòu)中的Lamb信號(hào)經(jīng)過(guò)HHT處理,獲取瞬時(shí)能量密度水平,從圖3中可以發(fā)現(xiàn):損傷信號(hào)的能量峰值相比無(wú)損信號(hào)有了明顯衰減,圖3邊際譜,到達(dá)峰值的時(shí)間也出現(xiàn)些許延遲。這些關(guān)鍵信息都是結(jié)構(gòu)損傷檢測(cè)中的判斷依據(jù)。

        圖2 瞬時(shí)能量密度水平Fig.2 Instantaneous energy density level

        圖3 HHT邊際譜Fig.3 Marginal spectrum of HHT

        3 結(jié) 論

        對(duì)超聲Lamb波信號(hào)進(jìn)行了HHT分析,詳細(xì)介紹了希爾伯特-黃變換的建模方法和步驟,其經(jīng)驗(yàn)?zāi)J椒纸夥椒梢杂行V除干擾信號(hào)的IMF分量,獲取信號(hào)的能量和時(shí)間信息。復(fù)合材料板損傷實(shí)驗(yàn)證明了HHT方法具有良好的時(shí)頻分辨率,尤其是瞬時(shí)能量密度和邊際譜可以準(zhǔn)確有效地提取信號(hào)的能量衰減信息和時(shí)間延遲信息,對(duì)于結(jié)構(gòu)疲勞、微型損傷的早期在線檢測(cè)提供了可行的方法。

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