趙如杰，張 凱，張師榕

(1.沈陽化工大學 裝備可靠性研究所，遼寧 沈陽 110142；2.安徽工程大學 機械工程學院，安徽 蕪湖 241000)

針對一些特定復合材料基于其自身的結構特點，常用的超聲、射線、渦流紅外檢測技術并不適合在此方面推廣。隨著敲擊檢測的快速發(fā)展已經(jīng)被廣泛應用在陶瓷、風力葉片、航空、航天、軌道交通等領域[1-3]。針對敲擊檢測對象不同，大多數(shù)學者開始對敲擊檢測的方案和檢測方法進行了優(yōu)化。張興成等人[4]針對雙基推進劑橡膠包覆層界面脫粘降低了推進劑工作性能，開發(fā)了一套由信號處理、自動化控制和智能診斷相結合的敲擊檢測系統(tǒng)，實驗結果表明，制定的敲擊檢測系統(tǒng)具有較高的檢測分辨率和準確率。詹紹正[5]等人從復合材料的結構需求出發(fā)，針對不同的結構類型試件，提出了一種數(shù)字化敲擊檢測技術，該技術方案能夠很好的識別檢測復合材料結構中的分層和脫粘缺陷。馮康軍[6]等人對飛機復合材料進行敲擊檢測，將獲得的振動信號使用小波分解和去噪，選取最優(yōu)的小波函數(shù)和閾值進行分解和去噪，獲得了較好的信號波形，結果表明使用小波分解對復合材料的分層和裂紋具有一定的辨識能力。張建[7]制定了一種敲擊檢測標準流程、構建了敲擊數(shù)據(jù)庫、使用聚類檢測算法進行不同結構損傷的劃分，獲得了較好的敲擊檢測結果。Z.Sun[8]等人提出了一種基于WPT的結構損傷評估方法，首先將結構測量的動態(tài)信號經(jīng)過小波包處理，其次計算部件能量作為神經(jīng)網(wǎng)絡模型的輸入，結果表明，基于WPT的分量能量是對結構損傷敏感的良好候選指標。黃光啟[9]等人研究了復合材料在制造過程中不可避免地會出現(xiàn)膠接分層、制孔分層等制造缺陷，對含預制缺陷復合材料開展了多種力學性能試驗研究，通過與完好復合材料進行對比分析，建立了制造缺陷對復合材料性能的影響規(guī)律。于曉文[10]等人針對傳統(tǒng)復合材料硬幣敲擊試驗可靠性低、操作復雜的問題，引入灰色系統(tǒng)理論，采用改進的相關計算方法求解序列間的貼近度，并在此基礎上構造灰色關聯(lián)度矩陣，通過矩陣對序列組進行歸納，并根據(jù)參考序列的位置對硬幣敲擊的響應信號進行定性分類。

從不同學者的研究情況中可以看出，不管應用基本的小波包分析和神經(jīng)網(wǎng)絡相結合的故障識別檢測方法，還是改進后的敲擊檢測方法，都對復合材料的無損檢測提供了新的理論方法，提高了檢測的效率。但由于復合材料拉擠多腔板的型腔結構，使得傳統(tǒng)的無損檢測方法并不可行，因此本文利用激振器敲擊多腔板型材獲得振動信號，然后利用小波包變換對獲得的振動數(shù)據(jù)進行特征能量提取，結合SVM對敲擊檢測的多腔板進行缺陷檢測評估。

1 實驗方案

1.1 實驗裝置設計

復合材料拉擠多腔板檢測裝置，如圖1所示，將待檢測的多腔板置于上夾板和下支架之間，并且通過M10螺釘和M10螺帽連接緊固，KNK移動滑臺軌道安裝固定在支撐架上，便于敲擊裝置在上面做全方位的往返運動。其次，用于敲擊復合材料拉擠多腔板的激振器則固定在工字滑臺上，外連掃頻信號發(fā)生器，激振器接收由掃頻信號發(fā)生器發(fā)出的正弦脈沖及5Hz的敲擊頻率敲擊多腔板型材。拉擠多腔板檢測裝置通過兩相步進電機提供動力，將電能轉化為控制激振器在KNK移動滑臺做往復運動的機械能。

圖1 多腔板檢測裝置圖

檢測裝置的控制方案是在外加兩相步進電機提供動力使激振器敲擊裝置在KNK移動滑臺軌道上，通過控制器預設的程序做往返運動，然后再通過驅動器選擇控制信號的方式及電流的細分設定。其中，行進的速度為勻速運動可以對多腔板進行實時檢測，敲擊的頻率通過SA-SG030掃頻信號發(fā)生器控制。

復合材料拉擠多腔板的敲擊振動數(shù)據(jù)采集分析部分如圖2所示，首先將加速度傳感器貼附在復合材料拉擠多腔板的表面，其次通過掃頻信號發(fā)生器提供激振器敲擊多腔板型材的敲擊頻率，最后通過數(shù)據(jù)總線連接DELL計算機，構成一個閉環(huán)的多腔板實時振動信號采集系統(tǒng)。

圖2 復合材料拉擠多腔板的數(shù)據(jù)采集

1.2 實驗材料

實驗材料為玻璃纖維復合材料拉擠多腔板，長為1000mm,寬為850mm,高為80mm，型腔高為70mm，型腔長為 12mm，如圖3所示：圖(a)表示待敲擊檢測的復合材料拉擠多腔板型材，圖(b)表示復合材料拉擠多腔板的型腔結構。

(a)拉擠多腔板型材

(b)拉擠多腔板型腔圖3 復合材料拉擠多腔板

1.3 實驗裝置組成

本實驗用所用到主要實驗設備有：SA-SG030掃頻信號發(fā)生器、SA-JZ002電動式激振器、 LMS SCADS -Mobile多功能數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)、DELL計算機、兩相步進電機(57HS22-A)、M542兩相步進驅動器以及KH-01步進電機控制器等。實驗所用傳感器為1A314E型號三向壓電傳感器，在采集振動信號時需要設置X、Y、Z、三個方向的靈敏度分別為10.440、9.878、10.330mv/m·s2。

1.4 實驗過程

在進行實驗時，利用激振器在復合材料拉擠多腔板上進行敲擊。敲擊的頻率和振幅由掃頻信號發(fā)生器提供，該實驗設置的敲擊頻率為5Hz、振幅為3V、提供的信號波形為正弦脈沖。多腔板的振動信號采樣頻率在LMS軟件上設置的為3200Hz，采樣時間為1s。將實驗所需的三向壓電式傳感器吸附在復合材料拉擠多腔板的激振檢測位置用于獲得激振多腔板時的振動信號。敲擊檢測過程如下：

(1)對拉擠多腔板型材進行網(wǎng)格劃分敲擊，從上向下依次敲擊1到8處。以此類推按照網(wǎng)格劃分的區(qū)域對多腔板進行全局的激振檢測，其中傳感器安裝的位置用圖4中的X1、X2表示。

圖4 傳感器安裝分布圖

(2)使用LMS信號采集系統(tǒng)采集敲擊檢測的多腔板振動信號數(shù)據(jù)。

(3)分別檢測材質完全相同的多腔板：即一塊正常的復合材料拉擠多腔板和預制含有缺陷的復合材料拉擠多腔板進行對比實驗分析。將檢測的多腔板劃分成兩個區(qū)域，即正常區(qū)A和缺陷區(qū)B，為了確保檢測結果的可靠性，每個網(wǎng)格區(qū)域進行5次敲擊檢測，然后做數(shù)據(jù)量化分析。

2 相關原理

2.1 小波包變換

小波包變換(WPT)能夠使信號從時域到頻域的逐級變換，WPT的第一層分解是局部敲擊振動信號的時間表示。小波包隨著分解的層數(shù)的增加，時間分辨率會降低，頻率分辨率會相應增加，這有助于捕捉局部敲擊檢測振動信號中的高頻信息，這些信息很難在小波變換中表示，WPT在每種分辨率下都具有相同的頻率帶寬。這使得WPT能夠保留原始局部敲擊檢測振動信號中的信息，從而產(chǎn)生魯棒性。小波包函數(shù)被定義為：

(1)

式中：j為縮放參數(shù)(尺度)；k為平移參數(shù)；n為振蕩(頻率)參數(shù)。

小波包分解公式可表示為：

(2)

重構后的公式可表示為：

(3)

式中：W為小波包分解系數(shù)；n,j為小波包的節(jié)點數(shù)；k,l為小波包的分解層數(shù)；h為高通濾波器濾波系數(shù)；g為低通濾波器濾波系數(shù)。其中n=0,1,2,…,2j-1，fs為信號的采樣頻率。

小波包分析能夠對信號的高頻和低頻進行無疏漏的精細分解，通過各自頻帶能量來反映特征。小波包具有正交變換的特性，這意味著信號中的能量被保留并在子帶之間劃分。因此，小波包節(jié)點能量可以表示局部敲擊檢測多腔板振動信號的特征，它被定義為：

(4)

式中：Wk,j(j=1,2,…,8)為分解系數(shù)；N為信號長度，Ek,j為各節(jié)點總能量之和；k為小波包分解層數(shù)，j為節(jié)點。

(5)

各頻帶能量占信號總能量的百分比為：

(6)

對各頻帶能量占比進行數(shù)據(jù)整合，構造一個特征向量T，則T=[E31,E32,…,E38]。為了使特征向量在同一工況下進行比較，對特征向量T做歸一化處理，如式(7)所示。

(7)

最后，得到歸一化的特征向量R，如式(8)所示。

R=[E31/EE32/E…E38E]

(8)

將平滑降噪處理后的振動解析信號經(jīng)過3層小波包變換分析，其中小波包節(jié)點的能量分布代表了檢測多腔板不同位置的一組極好特征，為推斷敲擊檢測缺陷位置，提供了理論依據(jù)。

2.2 SVM的引入

SVM主要用于數(shù)據(jù)分類、模式識別、分類及回歸問題[11]。假設平面上有兩種不同的數(shù)據(jù)線性可分，則SVM對應的該平面可以表示為：

L(x)=WT(x)+b

(9)

式中：T為矩陣的轉置；x為特征向量；b為分類閥值。

對上述式子引入拉格朗日乘子α，將SVM訓練問題轉變?yōu)槎我?guī)劃問題，得到如下表達式：

(10)

式中：s.t.為約束條件；yi為分類標簽；n為數(shù)據(jù)分類個數(shù)，因此最終得到的非線性分類函數(shù)為：

(11)

(12)

其中：b*為分類閥值；k為核函數(shù)；x為函數(shù)任意一點；y為核函數(shù)中心；σ為標準方差。

支持向量機(SVM)的引入是為了分類檢測故障和正常的特征向量數(shù)據(jù)。因此，在使用 SVM 進行分類前，需要將各頻帶能量占比進行歸一化處理，然后求其平均值，平均值作為特征向量輸入到 SVM 進行分類識別。

3 實驗結果分析

當傳感器安裝在無缺陷的復合材料拉擠多腔板X1時，分別激振多腔板X1處和X2處時，得到降噪處理后的振動信號小波包能量譜如圖5、圖6所示。

圖5 正常多腔板敲擊檢測X1處的能量分布

圖6 正常多腔板敲擊檢測X2處的能量分布

從圖5、圖6中可以看出在激振正常復合材料拉擠多腔板的不同位置時能量占比主要集中低頻區(qū)前兩個節(jié)點中，高頻區(qū)的能量占比較低。其中在正常多腔板X2處1節(jié)點能量占比正常多腔板X1處的能量占比低2.23%，在正常多腔板X2處第2節(jié)點處能量占比正常多腔板X1處的能量占比高6%，但總的能量主要集中在前兩個節(jié)點，后六個節(jié)點中的能量相對較低，并沒有出現(xiàn)明顯的差別。當敲擊該多腔板其余多個位置時，各個節(jié)點的能量占比并沒有明顯的差別，說明正常復合材料拉擠多腔板在不同位置的敲擊檢測具有相似的能量特征。

當傳感器安裝在有缺陷復合材料拉擠多腔板X1處，分別激振多腔板X1處和X2處，得到降噪處理后的振動信號小波包能量譜如圖7、圖8所示。

圖7 含缺陷多腔板X1處的能量分布

圖8 含缺陷多腔板X2處的能量分布

從圖7、圖8中可以看出當敲擊檢測含有缺陷的多腔板型材X1處時，在1節(jié)點處有缺陷的能量占比明顯高于無缺陷的能量占比，且存在明顯的能量集中現(xiàn)象，主要集中在小波包第一節(jié)點處即0～800Hz。在含有缺陷的多腔板上敲擊檢測多腔板X2處時的能量占比在前四個小波包節(jié)點的能量占比較為平均，在高頻部分即4800～6400Hz的能量占比也明顯高于敲擊缺陷部位的能量占比，說明在含有缺陷的復合材料拉擠多腔板中不同位置的敲擊檢測具有不同的能量特征。當敲擊該缺陷多腔板其余位置時，各個節(jié)點的能量占比均表現(xiàn)出同X2位置處相似的變化情況。因此小波包節(jié)點能量可以作為一組極好特征用于多腔板型材的缺陷定性分析。

為了使敲擊檢測的結果更加可靠，將敲擊檢測不同位置時獲得各頻帶歸一化的特征能量求平均值作為特征向量，輸入SVM進行分類識別。分別選取50組正常、缺陷多腔板的數(shù)據(jù)作為訓練樣本，另取10組數(shù)據(jù)用于測試，將測試樣本輸入訓練好的樣本集中，由這100組特征向量構成的特征向量曲線如圖9所示。從圖9中可以看出SVM實現(xiàn)了較好的分類識別效果。

圖9 特征向量曲線

4 結論

(1) 將傳感器安裝在復合材料拉擠多腔板X1處時，分別敲擊檢測多腔板的X1和X2處時，對正常的復合材料拉擠多腔板小波包提取的能量占比主要集中在前兩個節(jié)點。在含缺陷的復合材料拉擠多腔板敲擊檢測X1處時，前兩個節(jié)點能量占比為97.76%，而在X2處的前兩個節(jié)點占比為38.60%，說明在有缺陷的多腔板不同位置敲擊時，能量占比主要集中在前兩個節(jié)點，但相比于缺陷處的特征能量占比，正常處的中高頻段能量占比比有缺陷的節(jié)點能量占比高59.16%，間接說明在含有缺陷的多腔板中激振檢測不同位置時的能量特征可以作為一組極好的特征用于判斷多腔板是否存在缺陷。

(2) 本文設計的激振敲擊檢測方案，通過激振器敲擊多腔板型材來獲得振動信號，避免了傳統(tǒng)的力錘敲擊法，存在人為敲擊力度等因素的影響使獲得的振動信號存在嚴重失真。最后使用小波包和SVM相結合的方法對復合材料拉擠多腔板的分類識別取得了較好的結果。