声发射信号及其处理方法研究

郑旭

摘 要：随着我国工业的信息科技含量越来越高，我国工业企业的生产设备对精度的要求越来越高，许多设备需要特定的材料用作关键部件，同时许多构件长时间超负荷运载造成许多肉眼不可见的损伤。因此，需要一种操作简便、精度达标的方法对构件的性能和损伤进行准确的检测。本文以声发射信号技术为主题，讨论其工作原理与实际处理方法应用，简要分析科研和生产中该方法的实际意义。

关键词：声发射信号；处理；方法研究

一、声发射信号

（一）声发射信号的定义

声发射亦称应力波发射，是指材料局部在受到应力突变时因能量快速释放而发生的瞬时弹性波现象，与有限单元分析和光学分析法共同成为弹性力学和损伤力学研究的主要分析方法。其工作原理是借助声发射技术运用声发射检测系统对瞬时弹性应变所造成的声波现象进行数据的采集、记录和分析等工作，并对检测构件经声波攻击后的强度、位置和发生条件等性质进行综合评价的技术。作为一种动态检测方法，声发射检测技术因其精密性和直观性，已经成为了广泛应用的对材料结构性能评价的科学检测方法，广泛应用于材料的强度测定、损伤评估和寿命测试等领域的研究。

作为声发射系统的主要功能，声发射信号分析和处理是声发射技术的重要环节。如何在声发射信号检测的过程中中排除外部环境扰动对检测结果的干扰是声发射信号处理的主要任务。同时作为一个针对于材料指标测定的实验过程，其建立声发射信号波形与材料失效模式之间的联系是声发射信号技术的重要任务。

（二）声发射信号的检测原理

通过收集材料因弹性应变所释放出的能量数据，将其转化为电子信号即声发射信号，通过观察振动图，分析材料应变所释放的能量，进而得出材料的各项指标模量。

二、声发射信号的处理方法

现有的声发射信号处理方法主要有参数分析法和波形分析法两种

（一）参数分析法

作为伴随声发射信号系统诞生的经典处理方法，参数分析法是所有声发射信号处理方法中最快、操作最简便的一个，实用性较强，若无精确度要求，是实际工程中最佳的处理方法。它是根判断声发射源的依据主要是发射信号某些特征参数变化规律及各参数间相互关系，根据分析结果的类型，参数分析法可分为以下几类：a、以计数分析、能量分析及幅度分析为代表的单参数分析方法；b、分布图分析法；c、经历图分析法；d、关联图分析法。

（二）波形分析法

作为比参数分析法较精确的处理方法，波形分析法更多运用于科研领域，其工作的方式也随着电子科技产品的更新而不断改进。进入信息时代以来，波形分析主要以小波分析、模式识别、统计理论等为理论基础演变出新的波形分析方法。

a、小波分析。小波分析是基于弹性力学有限单元分析理论的分析方式，针对局部材料构件的观察实验，进行数据微元化分析，缩小尺度轴可将有限单元无限微缩化，伸长尺度轴可将微元体进行整合，得出关联性数据，最终达到高频处时间细分，低频处频率细分，能自动适应时频信号分析的要求，从而可聚焦到信号的任意细节。变换的困难问题。目前已广泛应用于声发射信号的消噪、特征提取、信号识别与定位中。

b、模式识别与人工神经网络。模式识别与人工神经网络都是通过对人脑的模拟分析，对不同事物的自动识别、认知和区分的方式。其经常利用在声发射信号实验得到的数据进行材料的区分比对、全寿命维护工作。

三、声发射信号的处理方法的应用

（一）声发射信号的处理方法在滚动轴承检测中应用

1）参数分析方法在滚动轴承检测中应用。参数分析法检测经历了漫长的研究过程，最终成为了成熟高效的工程检测方法，因此在实际生产过程中，轴承的检测一般都是运用参数分析法进行快速检测，目的是确定轴承存在问题的位置和轴承运行正常性的确定。轴承的内圈最容易发生问题，因此需用参数分析法，对其进行信号的振铃计数，得出对周内壁的检测参数。若存在缺陷较大的參数值时，本方法的缺点将暴露出来，针对缺陷较大的数值，本方法受限于精度，无法提供缺陷扩展的有效数据。振铃计数法和峰值分布法也可只对缺陷的早期现象提供准确的数据，而针对更加深处细微的损伤，参数分析法就应借助事件持续期限与缺陷构件量程的关系，由波形对构件的缺陷尺寸进行破坏程度的深层次分析。

2）小波分析在滚动轴承检测中的应用。利用小波分析理论，变换技术进行滚动轴承故障的早期诊断。其主要检查对象就是构件的挠曲程度，因此需要利用小波分析方法，收集构件应变所产生的波形，从而绘制出包络图，分析其挠曲程度是否正常，并根据各小波区间在时间定义域和频率定义域中在总能量中所占百分比。

3）模式识别与人工神经网络在滚动轴承检测中的应用。采集信号的持续时间、峰值和能量三个变量进行三维聚类分析，训练其准确率，若达到97%，则有效地实现了轴承的故障模式识别。采用声发射技术可成功监测低速旋转滚动轴承，试验设备检测结果表明由于轴承滑动摩擦而产生声发射信号，设置系数作为缺陷特征进行分类可用于确定轴承的机械完整性。采用此方法可识别轴承上很小缺陷，确保轴承缺陷监测数据结果的可靠性。

4）混合信号处理技术在滚动轴承检测中的应用。充分利用不同材料和同种材料不同损害方式声音不同的特点，对轴承采用能量收集分析，频谱分析和连续小波变化分析的组合分析方式，按照全流程对轴承从整体到细部全面进行声发射信号分析，并且得到完整的空间数据和频率数据。

（二）声发射信号的处理方法在材料损伤领域的应用

1）特征参数法。特征参数法主要包括记数法和波形特征参数法。其中记数法包括声发射事件计数法和振铃计数率以及他们的总记数，还有对振幅加权的记数的加权振铃法。这两种方法高效、操作方便，但受构件几何形状影响较大，不适合做较高精度的声发射信号处理实验。波形特征参数法是通过统计发射的波形特征绘制出材料损伤的直方图和一定时间段内的损伤趋势图。

2）谱估计法、人工神经网络模式识别法和小波分析法。谱估计法、人工神经网络模式识别法和小波分析法的损伤应用与其在轴承检验的方法相同。

参考文献：

[1] 焦阳，侯洁.声发射信号处理技术及其在滚动轴承检测中的应用现状[J].河北科技大学学报，2013（4）.

[2] 许中林，李国禄.声发射信号分析与处理方法研究进展[J].材料导报，2014（5）.