[发明专利]基于旧零件声发射信号混沌特征值的损伤检测分析方法

说明书

本发明公开了一种基于旧零件声发射信号混沌特征值的损伤检测分析方法，包括以下步骤：取n组与被测件相同的零件，对各组零件依次进行作用力依次递增的施力试验，测量并计算关联维数、最大Lyapunov指数、Kolmogorov熵值这三种混沌特征值，建立零件在不同受力情况与三种混沌特征值的对应关系数据库；先将声发射传感器连接在被测件的一端，在被测件另一端用HB铅笔笔尖接触并倾斜压断铅笔，记录被测件的声发射信号数值；计算声发射信号数值的关联维数、最大Lyapunov指数、Kolmogorov熵值这三种混沌特征值；以步骤A中的对应关系数据库的不同受力情况作为损伤指标，参照损伤指标确定被测件的损伤程度；用于更准确地分析、确定材料的损伤程度。

【技术领域】

本发明涉及一种基于旧零件声发射信号混沌特征值的损伤检测分析方法。

【背景技术】

再制造零件为了避免造成进一步损伤，通常采用无损检测的手段来对旧零件进行检测，声发射是指伴随固体材料在断裂时释放储存的能量产生弹性波的现象，声发射检测是通过接收和分析材料的声发射信号来评定材料性能或结构完整性的无损检测方法相较于其他无损检测方法，声发射检测对被测件表面状态要求更低，能够适应于各种条件的工况。

由于材料内部损伤非线性的特点，采用传统的线性方法对数据进行分析处理必然导致其结果存在一定的局限性。因此，在实际工程研究中，利用混沌分形理论来处理比较复杂的非线性问题，不仅精度高，而且抗噪能力强，是现今应用广泛的热点技术。

在混沌理论研究及其应用方面，Vahid Rashtchi等人员探索了由相空间轨迹自相关系数判定运行状态变化的方法；关山等人员研究了刀具不同磨损程度下声发射信号的非线性特性，发现关联维数与刀具磨损有一定的对应关系；温宇立等人员提出了基于Lorenz系统Lyapunov指数的管道超声导波检测方法，能够实现有效的免疫噪声，并识别管道缺陷；李国政等人员提出了一种基于混沌同步系统的降噪方法，通过其对滚动轴承振动信号进行前期处理，再结合功率谱密度进行故障诊断；綦磊等人员以声发射技术为基础，采用混沌-BP神经网络相结合的方法，实现泄漏检测以及漏孔大小的评估；柏林等人员利用Duffing振子和Lyapunov指数对噪声干扰下的非线性Lamb波特征进行增强与量化分析，通过多个模型数据仿真证明，Lyapunov指数与裂纹大小之间存在良好的线性关系。

可见，混沌特征可应用于判定材料损伤程度具有客观的科学性，然而，如何应用混沌特征对材料进行损伤判定，如何准确地分析、确定材料在特定的工况下的损伤程度，这是现有检测手段的空白区，也是急需解决的技术难题。

本发明正是基于上述的不足而产生的。

【发明内容】

本发明目的是克服了现有技术的不足，提供一种基于旧零件声发射信号混沌特征值的损伤检测分析方法，用于更准确地分析、确定材料的损伤程度。

发明是通过以下技术方案实现的：

一种基于旧零件声发射信号混沌特征值的损伤检测分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

A、取n组与被测件相同的零件，对各组零件依次进行作用力依次递增的施力试验，测量各组零件的声发射信号数值并计算声发射信号数值的关联维数、最大Lyapunov指数、Kolmogorov熵值这三种混沌特征值，建立不同受力情况与三种混沌特征值的对应关系数据库；

B、断铅试验，先将声发射传感器连接在被测件的一端，在被测件另一端用HB铅笔笔尖接触并倾斜压断铅笔，记录被测件的声发射信号数值；

C、混沌特征量计算，计算声发射信号数值的关联维数、最大Lyapunov指数、Kolmogorov熵值这三种混沌特征值；

D、结果分析，将步骤C算出三种混沌特征值代入步骤A中的对应关系数据库，以步骤A中的不同受力情况作为损伤指标，得到零件的损伤指标，参照损伤指标确定被测件的损伤程度。