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线性神经收集及模态声发射在时差定位中的操纵

宣布日期:2018-03-01 17:21    阅读次数:次

1 引 言
    声发射是资料或布局外部部分地区在外力、内力或温度的影响下,发生塑性变形或有裂纹构成和扩大时,陪同能量敏捷开释而发生的瞬态弹性波的景象。与别的无损检测手艺比拟,声发射手艺的一大上风是可以或许或许在线,疾速地肯定布局中的受损地位,即声发射源定位。时差定位法是工程实际中首要的声发射源定位手艺,首要按照声发射旌旗灯号到达各传感器的时候、传感器阵列的安排和介质中声旌旗灯号的传布速率来肯定声发射源的地位[1]。时差定位精度的首要影响身分为噪声、传感器活络度、时候差、波速和传感器间距。凡是经由进程设置声发射仪器的参数可以或许按捺噪声,但若是设置不妥也会丧失部分有用旌旗灯号。时差的经常操纵丈量方式有:间接丈量法(门坎逾越)[2]、相干阐发法[3]、小波分化法[4,5]。针对差别的前提和操纵工具,应挑选适合的方式取得时差。波速普通经由进程查手册取得或现场实测,工程手册查阅波速合用于非频散布局,对如杆、板、壳等布局声发射旌旗灯号的多模态及频散特点则普通不应疏忽。
    神经收集具备并行散布式处置和非线性处置等特色,且具备自进修功效,有很高的容错性和鲁棒性,可以或许很好地处置声发射检测中噪声的影响,及报酬身分和不肯定身分的影响。神经收集最近几年来在声发射智能定位中有愈来愈多的操纵,操纵较多的是偏差反向传布(BP)神经收集,并拔取声发射特点参数作为收集的输入[6]。输入向量的挑选间接影响收集输入的成果,声发射特点参数很是多且无拔取规范,若何拔取适合的特点参数成为影响收集机能的决议身分,依托经历拔取会带来报酬身分的影响。BP 收集在现实练习中存在收敛速率慢且轻易堕入部分极小值,收集练习的失利可以或许性较大。
    本文经由进程在板布局长停止断铅声发射尝试,操纵收罗仪器记实时差,由频散曲线肯定定位用波速的值,并引入线性神经收集,以期进步定位精度。
2 现实根本
2.1 时差线定位方式
    时差线定位是根基的典范定位方式[1],其道理如图1 所示。

                                          图1  时差线定位道理图
    设声发射旌旗灯号从波源到达传感器1 的时候为1 t ,到达传感器2 的时候为t2 ,当时候差为Δt=t2 -t1 。若是波速为v ,则可以或许肯定:

    此中,d 表现波源到达传感器1 的直线距离,D 表现传感器1 与传感器2 的直线距离。
2.2 模态声发射现实
    模态声发射手艺以为声发射旌旗灯号实质上是一种频次和模态丰硕的机器波,其传布纪律遵守布局中弹性波传布现实。是以,声发射旌旗灯号定位中,该当斟酌频散及多模态特点的影响,能力取得声发射源的切确信息[7]。
1.3 线性神经收集道理
1.3.1 线性神经收集的模子
    线性神经收集中的通报函数为线性函数,其输入和输入间为比例干系:


                                                       图2  线性神经收集布局
1.3.2 线性神经收集的进修法则
    线性神经收集接纳基于最小二乘道理的Widrow-Hoff 进修算法,起首界说线性神经收集的偏差函数为:

    式中,t 为方针向量,式(3)标明线性神经收集具备抛物面形的偏差曲面,是以只要一个偏差最小值,且该最小值取决于收集的权值、阈值和方针向量,可经由进程调剂收集的权值阈值使偏差到达最小。
    沿着绝对偏差平方和的最速降落标的目的,持续调剂收集的权值和阈值,按照负梯度降落的准绳,权值向量的批改值反比于以后地位上e(w, b)的负梯度。用η 表现进修速率,e(k)表现第k次轮回时的练习偏差,对第i 个输入节点,可得:

    进修速率的挑选很关头,η 太大会致使收集不变性的下降和练习偏差的增添,η 太小会增添收集练习的时候。线性神经收集的练习进程也便是频频求解上述百般并停止迭代的进程,直到到达预约的精度时算法竣事[8]。
3 尝试研讨
3.1 尝试体系
    尝试体系如图3 所示。尝试接纳1000mm×1000mm×3mm的铝板,用Φ0.5mm的铅笔芯在铝板外表断铅来摹拟声发射源。断铅尝试按照Nielsen-Hsu 断铅法[1]停止,断裂铅笔芯也可以或许发生一个阶跃函数情势的点源力,每次断开铅芯长度为2.5mm,断铅标的目的与被检件外表成30o 角,以尽可以或许保障摹拟源的可频频性。旌旗灯号收罗体系由PAC-DISP 多通道收罗体系和R15 压电传感器构成。传感器中间频次为0.15MHz,频次带宽300~500kHz,直径为17mm,在检测中视为一个点。传感器间距为300mm,以传感器1 和传感器2 连线成立坐标系,以连线中点为原点,以传感器圆心作为端点,从原点向两侧每隔10mm 做一标记,作为检测点。尝试中共拔取21 个检测点,均匀散布在座标系原点两侧,在每一个检测点频频做3 次断铅尝试,时差取3 次成果的均匀值。

                                                   图3  尝试体系
3.2 尝试论断与偏差阐发
3.2.1 断铅旌旗灯号的时域及频域波形
    拔取在原点地方做断铅尝试为例,当时域波形如图4 所示,此中图4(a)、4(b)别离为传感器1 的时域波形及其对应的频域波形,其频域波形如图5所示,图4(c)、4(d)别离为传感器2 的时域波形及其对应的频域波形。由频域波形可以或许看出旌旗灯号频次首要散布在传感器中间呼应频次四周。

                              图4  断铅旌旗灯号时域波形

                                     图5  断铅旌旗灯号频域波形
3.2.2 环境噪声的剔除
    典范声发射波的频次规模是1kHz~2MHz。低频的声发射旌旗灯号易遭到背景乐音(如磨擦、碰撞或工艺旌旗灯号等)的搅扰,这些低频的声波凡是会发生伪声发射景象。经由进程设置声发射仪器参数,可以或许有用滤除环境噪声。
    在搭建好的尝试体系上,经由进程调剂各通道的门坎值测试环境噪声,为保障尽可以或许收罗有用旌旗灯号,门坎值的拔取应略高于环境噪声程度。本文尝试中环境噪声为28dB 摆布,经由进程频频测定,尝试中接纳门坎值为30dB。
    另外,设置收罗卡中物理带通滤波器可以或许下降高频噪声的搅扰,按照收罗到的旌旗灯号频域波形,将带通滤波器设置为100~400kHz。
3.2.3 波速的肯定
    尝试接纳3mm 铝板,属于薄板布局[8],斟酌到声发射波的频散和多模态特点,操纵公用Disperse软件绘制其频散曲线如图6 所示。可见,频次小于0.5MHz 时只要最低阶模态S0 和A0 存在,S0 为对称模态纵波发生的群速率频次曲线,A0 为非对称模态曲折波发生的群速率频次曲线且S0 模态传布较快。频散曲线中传感器中间呼应频次0.15MHz处对应的S0 模态速率为5388.53m/s。尝试成果对照如表1 所示。将5388.53m/s 操纵于定位中,由获得5 组定位尝试的规范不肯定度为2.18%,而操纵查手册获得的纵波速率6320m/s 作为定位波速,获得不肯定度为7.74%。本文接纳的定位波速为5388.53m/s。

                                                图6 群速率频散曲线
                                     表1 差别波速定位比拟

3.2.4 时差的肯定
    古代声发射仪的时差丈量是基于各通道的触发时候,而每一个通道的触发时候的丈量与触发电平值的设置和仪器的时钟频次有关。今朝,仪器的采样时候可切确到10−7ns以上,因此对时差丈量影响不大。
    因为本文尝试中接纳的铝板为各向异性资料,断铅所摹拟声发射源为点源,传感器间距较小,这些前提合适操纵间接丈量时差的请求,尝试成果也很切确。
3.3 定位成果偏差阐发
    定位成果比拟如表2 中所示,从表中可见,间接丈量时差定位成果明显不够抱负,其不肯定度为1.89%。特别在.90mm 处定位的精度仅为2.78%,没法精确判定断铅地位。希冀每组尝试定位精度可以或许到达1.66%,也便是定位偏差小于检测点距离的1/2。
                                    表2  定位成果比拟


                                  图7   定位成果比拟
    针对这类环境,引入线性神经收集,操纵21组时候差作为收集的输入向量p,21 组检测点地位坐标作为收集的输入向量y。经由进程线性神经收集的进修和练习,定位精度有了大幅度的进步。将传感器间距和波速看做定值,如表2 所示神经收集定位的不肯定度为0.45%,且每组尝试定位精度都小于1%,到达定位精度的预期方针。图7 中更直观地对照了21 组尝试间接定位和神经收集定位的精度。
4 结 论
    声发射源定位是声发射检测缺点的有用手腕,时差定位是工程中操纵普遍的检测方式之一[3]。本文阐发了时差定位精度的影响身分,并操纵模态声发射手艺和神经收集手艺,将时差线定位不肯定度由间接定位的1.89%降至0.45%,到达了预期精度请求,完成了缺点位于传感器之间的精肯定位。
    本文神经收集练习操纵的数据为21 组,若是能用更大都据来练习收集,定位精度将进一步进步,但同时须要更多的练习时候。神经收集手艺在声发射定位的操纵远景很是广漠,不只合用于突发声发射定位,也可操纵于持续声发射定位,可以或许或许很好地处置定位精度不高的题目。
参考文献
[1] Miller Ronnie K, Mclntire Paul, et al. Nondestructive TestingHandbook (Vol.5) Acoustic Emission Testing[M]. Second edition,Columbus: American Society for Nondestructive Testing, 1987.
[2] 刘卫东, 张薇, 窦林名. 声发射定位中时差计较研讨[J]. 计较机工程与迷信, 2009, 31(4): 127-129.
[3] Steven M, Ziola, Michael R.Gorman. Source location in thin plates using cross-correlation[J]. Acoustical Society of America,1991, 90(5): 2552-2556.
[4] Ding Y, Reuben R L, Steel J A. A new method for waveform analysis for estimating AE wave arrival times using wavelet decomposition[J]. NDT&E International, 2004, 37(4): 279-290.
[5] Application of wavelet transform on modal acoustic emission source location in thin plates with one sensor[J]. The InternationalJournal of Pressure Vessels and Piping, 2004, 81(5): 427-431.
[6] 毛汉颖, 毛汉领, 周洁, 黄振峰. 基于BP 神经收集的涡流式水轮机裂纹声发射源定位方式[J]. 无损检测, 2006, 30(7): 426-429.
[7] Michael R. Gorman. Plate wave acoustic emission[J]. Acoustical Society of America, 1991, 90(1): 358-364.
[8] Bernard Widrow, Rodney Winter. Neural nets for adaptive filtering and adaptive pattern recognition[J]. Computer, 1988, 21(3): 25-39.

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