魏強(qiáng)， 宋鵬飛， 劉國恒， 李忠濤， 曲先強(qiáng)

(1.中國飛機(jī)強(qiáng)度研究所 全尺寸飛機(jī)結(jié)構(gòu)靜力/疲勞航空科技重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，陜西 西安 710065；2.中海油研究總院有限責(zé)任公司， 北京 100028；3.哈爾濱工程大學(xué) 船舶工程學(xué)院，黑龍江 哈爾濱 150001)

隨著海洋強(qiáng)國戰(zhàn)略的提出，近些年來在我國近海海域目前已經(jīng)逐步建成很多海洋油氣平臺(tái)，不僅能夠給國家?guī)砜捎^的經(jīng)濟(jì)效益，而且具有非常重要的戰(zhàn)略意義。隨著服役時(shí)間的增加，而且這些海洋平臺(tái)油氣管道在惡劣的環(huán)境下又極易產(chǎn)生破壞，目前常規(guī)的監(jiān)測(cè)方法已經(jīng)不能保障平臺(tái)油氣管道結(jié)構(gòu)安全運(yùn)行，因此很多研究機(jī)構(gòu)已經(jīng)將海洋管道結(jié)構(gòu)安全性作為重點(diǎn)研究課題之一。經(jīng)過國內(nèi)外研究學(xué)者研究，聲發(fā)射(acoustic emission,AE)技術(shù)能夠很好的監(jiān)測(cè)結(jié)構(gòu)的狀態(tài)[1]，通過聲發(fā)射裝置提取有用的信息，建立數(shù)學(xué)模型進(jìn)行一系列分析，從而能夠?qū)Y(jié)構(gòu)的狀態(tài)有一個(gè)更深層次的判斷?？紤]到我國近海海洋油氣平臺(tái)有很大一部分已經(jīng)進(jìn)入設(shè)計(jì)使用壽命的后期，很多平臺(tái)管道結(jié)構(gòu)均已出現(xiàn)振動(dòng)疲勞問題[2]，一旦不能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)裂紋，就會(huì)存在重大的安全隱患，從而造成重大的安全事故和巨大的經(jīng)濟(jì)損失，因此需要對(duì)這些意義重大的海洋平臺(tái)油氣管道結(jié)構(gòu)進(jìn)行健康監(jiān)測(cè)，保證其在服役期間內(nèi)安全平穩(wěn)運(yùn)行。由于實(shí)際海洋平臺(tái)環(huán)境異常復(fù)雜，而且聲發(fā)射傳感器又十分靈敏，容易受到油氣平臺(tái)上管道振動(dòng)噪聲的干擾，因此，如何消除振動(dòng)噪聲干擾以及有效提取疲勞裂紋AE信號(hào)特征信息進(jìn)而對(duì)結(jié)構(gòu)疲勞裂紋進(jìn)行識(shí)別是一個(gè)值得深入研究的課題。

小波分析是一種近些年來剛發(fā)展起來很實(shí)用的多分辨率分析方法，能夠?qū)π盘?hào)在多個(gè)尺度上進(jìn)行分解，將信號(hào)的頻率范圍細(xì)化成若干個(gè)頻率段，可以充分提取到各個(gè)頻率段的信息，這種信息對(duì)于復(fù)雜信號(hào)識(shí)別分類是非常有用的，通過小波包分解方法能夠在多分辨率下對(duì)疲勞裂紋AE信號(hào)進(jìn)行分析，可以提取到非常有價(jià)值并且對(duì)識(shí)別分類十分有用的疲勞裂紋特征信息[3-4]。Khon等[5]在小波分析理論的基礎(chǔ)上對(duì)不同類型AE信號(hào)的波形進(jìn)行了重點(diǎn)研究。Heidari等[6]對(duì)變速箱故障特征信息提取進(jìn)行了研究，在研究過程中也用到了小波分析理論，研究結(jié)果表明小波能量信息對(duì)變速箱故障具有良好的表征。Warren等[7]同樣基于小波分析理論對(duì)正常工作狀態(tài)下的砂輪進(jìn)行特征提取，再通過一系列算法對(duì)特征信息進(jìn)行優(yōu)化處理。大量研究及試驗(yàn)表明小波分析理論目前已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于各類故障信號(hào)特征提取中并且取得了很好的效果。

本文圍繞聲發(fā)射技術(shù)監(jiān)測(cè)海洋平臺(tái)油氣管道所面臨的復(fù)雜振動(dòng)噪聲干擾和疲勞裂紋聲發(fā)射信號(hào)有效特征提取2大問題展開研究，在已有研究的基礎(chǔ)上，提出了概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(probabilistic neural network, PNN)結(jié)合基于小波包為特征提取的疲勞裂紋識(shí)別方法，并且在海洋油氣平臺(tái)管道系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模型上進(jìn)行了試驗(yàn)研究，驗(yàn)證了該方法的有效性。

1 疲勞裂紋聲發(fā)射信號(hào)的頻率成分

1.1 試樣和試驗(yàn)設(shè)備

試驗(yàn)采用以Q235碳素鋼為母材的小試樣，試樣的具體尺寸參考國標(biāo)中“狗骨”狀試件[8]，試樣厚度為10 mm，具體尺寸如圖1所示。

圖1 小試樣尺寸

試驗(yàn)過程中采用MTS810電液伺服疲勞試驗(yàn)機(jī)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，控制軟件為MTS793.32，最大能提供250 kN的載荷。試驗(yàn)采用的傳感器如圖2所示，采用增益為20～60 dB的前置放大器，前置放大器如圖3所示。

圖2 R15型傳感器

圖3 前置放大器

1.2 疲勞試驗(yàn)

試驗(yàn)之前對(duì)試樣用酒精進(jìn)行擦拭，通過膠帶將傳感器固定在試件上，傳感器布置如圖4所示，可以觀察到疲勞裂紋。將疲勞試驗(yàn)機(jī)設(shè)定為橫幅載荷進(jìn)行加載，加載波形為正弦波，加載頻率設(shè)定為5 Hz，試驗(yàn)過程中注意觀察試件的情況，小試件疲勞試驗(yàn)如圖5所示。

圖4 傳感器安裝位置

圖5 小試件疲勞試驗(yàn)

金屬結(jié)構(gòu)疲勞裂紋聲發(fā)射信號(hào)為突發(fā)型信號(hào)，其頻譜分布范圍較寬，在低于800 kHz范圍內(nèi)均有能量分布[9]，100～200 kHz頻率范圍為疲勞裂紋信號(hào)的主要頻帶，可將采樣頻率設(shè)定為2 000 kHz，AE信號(hào)采樣長度為8 192點(diǎn)。

實(shí)驗(yàn)室內(nèi)對(duì)試樣進(jìn)行疲勞試驗(yàn)時(shí)背景噪聲主要來源于以下幾點(diǎn)：1)機(jī)器運(yùn)轉(zhuǎn)以及振動(dòng)產(chǎn)生的機(jī)電干擾噪聲；2)試樣與夾具之間摩擦產(chǎn)生的干擾噪聲。在試驗(yàn)剛開始正常加載狀態(tài)下試件還未產(chǎn)生裂紋之前對(duì)由機(jī)器振動(dòng)及摩擦產(chǎn)生的干擾噪聲信號(hào)進(jìn)行采集。當(dāng)試樣出現(xiàn)肉眼可見的裂紋時(shí)，開始對(duì)疲勞裂紋信號(hào)進(jìn)行采集，試驗(yàn)采集到的疲勞裂紋AE信號(hào)和噪聲信號(hào)如圖6所示。

圖6 疲勞裂紋AE信號(hào)和噪聲信號(hào)

分別對(duì)采集到的噪聲信號(hào)和疲勞裂紋聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行時(shí)頻分析得到噪聲信號(hào)和疲勞裂紋聲發(fā)射信號(hào)時(shí)頻分析結(jié)果如圖7所示。

圖7 采集信號(hào)的時(shí)頻分析

從圖7(b)中可以看出疲勞裂紋AE信號(hào)頻率在采樣點(diǎn)數(shù)為1 000(0.5 ms)左右發(fā)生突變，突變的頻率范圍大概為120～380 kHz，其他時(shí)間段都在0～50 kHz，而噪聲信號(hào)頻率在0～50 kHz，幾乎不隨時(shí)間發(fā)生變化，頻率的突變反映了試件已經(jīng)出現(xiàn)疲勞裂紋了，因此可以認(rèn)為120～380 kHz是疲勞裂紋聲發(fā)射信號(hào)的特征頻率段。

斷鉛信號(hào)時(shí)頻圖如圖7(c)所示，將圖7(b)和圖7(c)對(duì)比分析可知，斷鉛信號(hào)與鋼結(jié)構(gòu)疲勞裂紋聲發(fā)射信號(hào)的特征頻率范圍基本接近，大致都在120～380 kHz這個(gè)頻率范圍內(nèi)，但斷鉛信號(hào)持續(xù)的時(shí)間較長，隨著時(shí)間逐漸衰減，因此在實(shí)際結(jié)構(gòu)上可以通過斷鉛來模擬結(jié)構(gòu)疲勞裂紋，目前國內(nèi)外很多試驗(yàn)研究均采用這種方法。

2 小波的選擇與特征提取

鋼結(jié)構(gòu)疲勞裂紋聲發(fā)射信號(hào)是一種突發(fā)型信號(hào)，所包含的頻率異常復(fù)雜，為了進(jìn)一步探究疲勞裂紋聲發(fā)射信號(hào)的頻率成分，由于小波包變換可以將原始信號(hào)的頻率范圍劃分成等寬帶且互不重疊的窄寬帶，這些窄寬帶包含了疲勞裂紋聲發(fā)射信號(hào)特征重要信息，因此研究基于小波分析理論對(duì)疲勞裂紋聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行分析[10-11]。

金屬結(jié)構(gòu)的疲勞裂紋聲發(fā)射信號(hào)頻率往往在100 kHz以上，通過對(duì)疲勞裂紋聲發(fā)射信號(hào)時(shí)頻分析可知，金屬結(jié)構(gòu)疲勞裂紋AE信號(hào)的特征頻率范圍大概在120～380 kHz。小波包的分解層數(shù)增多，雖然能夠細(xì)化頻率范圍，但會(huì)使后續(xù)的計(jì)算量顯著增大。因此，分解層數(shù)的確定原則為最小的分解層數(shù)同時(shí)必須包含疲勞裂紋聲發(fā)射信號(hào)的高頻特征頻率。按照上述原則對(duì)疲勞聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行小波包分解，當(dāng)層數(shù)為3層時(shí)，小波包結(jié)點(diǎn)(3，1)和(3，3)所在的頻率范圍能夠包含疲勞裂紋聲發(fā)射信號(hào)的特征頻率，對(duì)應(yīng)的頻率范圍分別為125～250 kHz和250～375 kHz，因此將小波包分解層數(shù)確定為3層，為各個(gè)小波包結(jié)點(diǎn)重構(gòu)信號(hào)所對(duì)應(yīng)的頻率范圍如表1所示。

表1 小波包各個(gè)結(jié)點(diǎn)重構(gòu)信號(hào)的頻率范圍

對(duì)聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行小波包分解時(shí)，小波的選擇會(huì)對(duì)分析結(jié)果會(huì)有很大的影響，因此選擇一種合適的小波是非常重要的。為了選擇一種最優(yōu)的小波對(duì)疲勞裂紋聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行分解，必須有一個(gè)選擇的標(biāo)準(zhǔn)，很多研究學(xué)者對(duì)這方面進(jìn)行了研究，本文將采用能量比熵(energy-to-entrpopy,ETE)的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行選擇，計(jì)算結(jié)果同文獻(xiàn)[12]中計(jì)算的結(jié)果一樣，bior3.1小波符合上述選擇標(biāo)準(zhǔn)，因此把bior3.1作為最優(yōu)小波用于分析疲勞裂紋聲發(fā)射信號(hào)。

通過上述分析可知疲勞裂紋AE信號(hào)的特征頻率范圍在120～380 kHz，采用bior3.1小波對(duì)疲勞裂紋聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行3層分解，根據(jù)小波包分量重構(gòu)信號(hào)對(duì)應(yīng)的頻率范圍可知，小波包分量(3,1)和(3,3) 重構(gòu)信號(hào)所在的頻率范圍能夠包含疲勞裂紋聲發(fā)射信號(hào)的特征頻率，圖8和圖9分別為疲勞裂紋AE信號(hào)和噪聲信號(hào)小波包分量(3,1)和(3,3)重構(gòu)信號(hào)圖。實(shí)際鋼結(jié)構(gòu)的疲勞裂紋信號(hào)為高頻突發(fā)型信號(hào)，包含疲勞裂紋特征頻率的小波包結(jié)點(diǎn)(3,1)和(3,3)的重構(gòu)信號(hào)也必定是突發(fā)型信號(hào)，持續(xù)時(shí)間非常短。從圖8可知，小波包分量(3,1)重構(gòu)信號(hào)的幅值稍大于(3,2)重構(gòu)信號(hào)的幅值，說明疲勞裂紋AE信號(hào)在125～250 kHz頻率范圍的能量要稍大于在250～375 kHz范圍的能量。

圖8 AE信號(hào)結(jié)點(diǎn)分量重構(gòu)

圖9 噪聲信號(hào)結(jié)點(diǎn)分量重構(gòu)

峭度因子是無量綱參數(shù)，由于對(duì)沖擊信號(hào)特別敏感，因此被廣泛應(yīng)用于各種故障診斷中[13-16]。它同樣對(duì)疲勞裂紋聲發(fā)射這種突發(fā)型信號(hào)很敏感，當(dāng)信號(hào)幅值發(fā)生突變時(shí)，區(qū)域較大幅值的出現(xiàn)會(huì)使信號(hào)總體的幅值分布偏離正態(tài)分布，峭度因子也會(huì)隨之變大；正常狀態(tài)下的噪聲信號(hào)會(huì)在一個(gè)相對(duì)穩(wěn)定的范圍浮動(dòng)，并不會(huì)出現(xiàn)較大的突變，因而噪聲信號(hào)的幅值分布也不會(huì)偏離正態(tài)分布太多。針對(duì)包含疲勞裂紋特征頻率范圍的重構(gòu)聲發(fā)射信號(hào)來說，會(huì)存在局部信號(hào)幅值瞬時(shí)突變，這種變化可以通過峭度因子體現(xiàn)出來，因此，峭度因子的變化能夠直接反映出鋼結(jié)構(gòu)是否出現(xiàn)疲勞裂紋。

峭度因子k為：

(1)

波峰因子同樣為無量綱參數(shù)，反映的是聲發(fā)射信號(hào)的峰值與有效值的比值，該比值越大說明聲發(fā)射信號(hào)在短時(shí)間內(nèi)大幅度瞬時(shí)波動(dòng)越大，對(duì)于平穩(wěn)的噪聲信號(hào)來說，波峰因子往往在一個(gè)小區(qū)間內(nèi)波動(dòng)，而對(duì)于突發(fā)型疲勞裂紋聲發(fā)射信號(hào)來說波峰因子比平穩(wěn)的噪聲信號(hào)要大很多，這種局部信號(hào)幅值瞬時(shí)突變同樣會(huì)通過波峰因子表現(xiàn)出來[17-18]。因此，針對(duì)包含疲勞裂紋特征頻率范圍的重構(gòu)信號(hào)來說，波峰因子值的大小能夠直接揭示結(jié)構(gòu)疲勞裂紋AE信號(hào)的本質(zhì)特征。

波峰因子C為：

(2)

式中：P為峰值；R為均方根值：

(3)

(4)

峭度因子和波峰因子能夠從不同角度揭示包含疲勞裂紋特征頻率范圍的小波包重構(gòu)分量幅值的突變，這種局部瞬時(shí)幅值突變能夠直接反映出疲勞裂紋聲發(fā)射信號(hào)的本質(zhì)。因此分別對(duì)疲勞裂紋聲發(fā)射信號(hào)和噪聲信號(hào)的小波包分量(3,1)和(3,3)重構(gòu)信號(hào)進(jìn)行上述特征提取，構(gòu)成一個(gè)四維特征向量。

3 海洋油氣平臺(tái)管道系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模型試驗(yàn)研究

3.1 管道系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模型試驗(yàn)

根據(jù)實(shí)際調(diào)研可知，平臺(tái)管道尺寸規(guī)格在10～50 cm的管子易發(fā)生振動(dòng)疲勞破壞，使管道產(chǎn)生振動(dòng)的誘因主要是機(jī)械激勵(lì)、湍流以及水錘現(xiàn)象。振動(dòng)頻率往往集中在低頻，頻率范圍大概在10～50 Hz，同時(shí)也要考慮到管道的振動(dòng)情況也會(huì)隨管道位置的改變而不同，綜合以上幾點(diǎn)，為了更真實(shí)的模擬海洋平臺(tái)油氣管道，因此在實(shí)驗(yàn)室中建立實(shí)尺度管道系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模型，同時(shí)包含了典型海洋平臺(tái)油氣管道易發(fā)生振動(dòng)疲勞的管道構(gòu)型，管道系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模型材料為國標(biāo)中規(guī)定的輸送高壓流體的無縫鋼管[19]。為了探究不同程度的管道結(jié)構(gòu)振動(dòng)干擾對(duì)識(shí)別結(jié)果的影響，同時(shí)也為了探究外界激振頻率對(duì)識(shí)別結(jié)果的影響，試驗(yàn)采用激振器使管道產(chǎn)生振動(dòng)，由于激振器對(duì)管道結(jié)構(gòu)的作用力隨著激振頻率的增加而減少，因此可以通過改變激振器頻率的方式控制管道受干擾的程度。激振頻率分別設(shè)定在10、20、30、40以及50 Hz，通過壓力裝置將管道結(jié)構(gòu)注滿水，壓力保持在0 MPa，試驗(yàn)現(xiàn)場(chǎng)如圖10所示，打壓設(shè)備和激振器裝置分別如圖11和圖12所示，通過聲發(fā)射裝置分別采集上述管道試驗(yàn)?zāi)Ｐ筒煌恢锰幍恼駝?dòng)噪聲信號(hào)。

圖10 管道系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模型試驗(yàn)現(xiàn)場(chǎng)

圖11 打壓設(shè)備

圖12 激振器裝置

考慮到斷鉛信號(hào)與鋼結(jié)構(gòu)疲勞裂紋AE信號(hào)的特征頻率范圍基本一致，而且在如此大的管道結(jié)構(gòu)上無法進(jìn)行疲勞試驗(yàn)，因此采用國際通用斷鉛模擬疲勞裂紋的方法來模擬管道疲勞裂紋聲發(fā)射信號(hào)，在激振器的激勵(lì)作用下同時(shí)在管道系統(tǒng)結(jié)構(gòu)不同位置處進(jìn)行斷鉛試驗(yàn)并采集數(shù)據(jù)，通過這種方式能夠真實(shí)的模擬平臺(tái)油氣管道的振動(dòng)噪聲情況?？紤]到斷鉛信號(hào)具有隨機(jī)性，并且管道的振動(dòng)情況也會(huì)隨管道位置的改變而不同，因此需要將數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行歸一化處理以消除因幅值差異帶來的影響。試驗(yàn)共采集管道振動(dòng)噪聲信號(hào)和斷鉛信號(hào)各100組，其中50組作為訓(xùn)練樣本，剩下50組樣本用于測(cè)試。

3.2 試驗(yàn)結(jié)果分析

結(jié)果分析采用的分類器為概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將待識(shí)別樣本與樣本庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行逐一比對(duì)，最終將概率最大的一類進(jìn)行輸出，具有很強(qiáng)的識(shí)別分類能力，目前已經(jīng)被廣泛應(yīng)用到多個(gè)領(lǐng)域[20-23]。

激振頻率分別為10、20、30、40和50 Hz時(shí)，基于小波包的疲勞裂紋AE信號(hào)識(shí)別方法在特定頻率下的識(shí)別結(jié)果如圖13所示，基本能夠做到準(zhǔn)確識(shí)別?；谛〔ò钠诹鸭yAE信號(hào)識(shí)別方法通過提取高頻特征頻率范圍內(nèi)的特征信息，以此來排除在低頻范圍噪聲的干擾。經(jīng)過試驗(yàn)驗(yàn)證，PNN結(jié)合基于小波包為特征提取的疲勞裂紋識(shí)別方法即使在外界振動(dòng)噪聲干擾的情況下仍能夠取得良好的效果。

圖13 不同激振頻率下的識(shí)別結(jié)果

3.3 探究管道結(jié)構(gòu)內(nèi)部壓力對(duì)識(shí)別結(jié)果的影響

為了探究管道壓力對(duì)識(shí)別結(jié)果的影響，分別在0、1、2、3 MPa下在上述結(jié)構(gòu)模型上進(jìn)行試驗(yàn)。試驗(yàn)結(jié)果表明，在上述5個(gè)頻率中，激振頻率為10 Hz時(shí)斷鉛信號(hào)受到管道振動(dòng)的干擾最強(qiáng)，因此將激振器的頻率設(shè)定為10 Hz，0 MPa壓力下可以直接采用3.2節(jié)的結(jié)果。

在上述壓力下進(jìn)行試驗(yàn)的識(shí)別結(jié)果如圖14所示，其中類別1和類別2分別為斷鉛信號(hào)和振動(dòng)信號(hào)。管道系統(tǒng)結(jié)構(gòu)壓力在0 MPa下出現(xiàn)1個(gè)識(shí)別錯(cuò)誤，將振動(dòng)信號(hào)誤判成斷鉛信號(hào)；壓力在1 MPa下出現(xiàn)2個(gè)識(shí)別錯(cuò)誤，將振動(dòng)信號(hào)誤判成斷鉛信號(hào)；壓力在2 MPa下出現(xiàn)3個(gè)識(shí)別錯(cuò)誤，同樣將振動(dòng)信號(hào)誤判成斷鉛信號(hào)；壓力在3 MPa下出現(xiàn)2個(gè)識(shí)別錯(cuò)誤，將斷鉛信號(hào)誤判成振動(dòng)信號(hào)。

圖14 不同壓力下的識(shí)別結(jié)果

針對(duì)PNN結(jié)合基于小波包為特征提取的識(shí)別方法來說，由于管道系統(tǒng)結(jié)構(gòu)在上述壓力下識(shí)別正確率差別非常小，另外考慮到通過斷鉛產(chǎn)生的斷鉛信號(hào)具有隨機(jī)性，施加力的大小以及斷鉛角度都不可能做到完全一致，無法將管道壓力與識(shí)別結(jié)果建立起相應(yīng)的聯(lián)系，綜合以上2點(diǎn)得出管道系統(tǒng)結(jié)構(gòu)壓力對(duì)上述方法識(shí)別結(jié)果沒有影響。

4 結(jié)論

1)小試件的疲勞試驗(yàn)確定了鋼結(jié)構(gòu)的疲勞裂紋聲發(fā)射信號(hào)的特征頻率范圍大致在120～380 kHz，為后續(xù)在實(shí)際結(jié)構(gòu)上的試驗(yàn)研究做了理論依據(jù)。

2)斷鉛信號(hào)的特征頻率范圍同真實(shí)鋼結(jié)構(gòu)疲勞裂紋聲發(fā)射信號(hào)十分接近，國際上采用斷鉛模擬結(jié)構(gòu)疲勞裂紋的方式是合理的。

3)通過只對(duì)包含特征頻率范圍的重構(gòu)聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行特征提取，可以排除低頻噪聲的干擾，經(jīng)過試驗(yàn)驗(yàn)證該方法具有一定的抗干擾能力。

4)PNN結(jié)合基于小波包為特征提取的疲勞裂紋識(shí)別方法具有良好的識(shí)別效果，識(shí)別準(zhǔn)確率整體能夠達(dá)到97%以上，為后續(xù)實(shí)際監(jiān)測(cè)海洋平臺(tái)油氣管道疲勞裂紋提供了試驗(yàn)依據(jù)。