鞠雙 李明 羅廷芳 李新慈 王明華 李曉崧 涂璟

(西南林業(yè)大學(xué)，昆明，650224)

聲發(fā)射技術(shù)(Acoustic Emission Test,AET)作為一種主動方式的無損檢測方法，正逐漸被用于木質(zhì)及復(fù)合材料的損傷監(jiān)測。Rice et al.利用AET研究紅櫟橫向彎曲時的裂紋生長情況[1]。Diakhate et al.為更好地了解材料裂紋機(jī)理，采用AET對木材內(nèi)部裂紋擴(kuò)展進(jìn)行了研究[2]。Suzuki et al.研究了膠合木的斷裂韌性，發(fā)現(xiàn)斷裂韌性與單位斷裂面積AE信號的累積數(shù)成線性關(guān)系[3]。同時，Roberts et al.研究發(fā)現(xiàn)AE計數(shù)率與材料裂紋擴(kuò)展率具有一定的相關(guān)性[4]。Wu et al.和邵卓平等以無缺陷和含裂紋試件為研究對象，在彎曲破壞的條件下研究材料內(nèi)部微結(jié)構(gòu)演化的AE特性，并用特征參數(shù)對幾種損傷類型進(jìn)行辨識[5-6]。孫建平等研究山楊在動態(tài)載荷下AE信號的演變過程，并采用參數(shù)分析法研究不同受力階段木材的AE信號特征[7-8]。同時，郭曉磊等在三點(diǎn)彎曲的條件下，利用參數(shù)分析法研究木材損傷斷裂過程中AE信號特征[9]。

以上的研究均采用參數(shù)分析法，對木材損傷斷裂過程中產(chǎn)生的AE信號進(jìn)行評價，但是木材損傷過程中的AE信號容易被噪聲信號“掩蓋”，所以常用的參數(shù)分析法很難客觀地辨識AE事件的發(fā)生，為此需要從原始噪聲信號中析取真實(shí)的AE信號波形。申珂楠等采用小波分析的方法重構(gòu)了云南松實(shí)木損傷斷裂過程發(fā)出的AE信號波形，并利用三角形定位方法確定AE源位置[10-12]。同時，Jiao et al.基于小波變換和模態(tài)聲發(fā)射理論，提出了一種新的源定位方法[13]。研究發(fā)現(xiàn)采用連續(xù)小波變換的方法，能夠減少定位誤差[14]。Li et al.使用小波分析的方法，研究了花旗松膠合木梁的AE信號特征，并計算出花旗松膠合木梁的AE信號在表面和厚度方向的傳播速率[15-16]。鞠雙等采用鉛芯斷裂的方式產(chǎn)生人工AE源，在小波分析的基礎(chǔ)之上研究馬尾松膠合木表面AE信號的傳播規(guī)律[17-18]。

目前，在頻域上對木材斷裂過程中AE信號辨識的研究還不多見，所以筆者提出了一種在頻域中定義和辨識AE信號的方法。首先通過高速數(shù)據(jù)采集平臺收集木材三點(diǎn)彎曲試驗(yàn)過程產(chǎn)生的原始AE信號，在小波分析的基礎(chǔ)上從含有噪聲的原始信號中提取AE信號。然后對AE信號進(jìn)行頻率分析，并根據(jù)AE信號波形的頻域特征定義不同類型的AE事件，為了統(tǒng)計木材損傷過程的AE事件數(shù)量，進(jìn)一步對重構(gòu)后的AE信號進(jìn)行Hilbert變換，得到AE信號的瞬時頻率，再依據(jù)瞬時頻率統(tǒng)計AE事件。最后利用AE事件發(fā)生頻率及其變化情況評價試件的應(yīng)力狀態(tài)和損傷程度。

1 材料與方法

1.1 材料

材料選用實(shí)木馬尾松和鐵杉，試件尺寸均為420 mm(長)×59.92 mm(寬)×17.12 mm(厚)，表面無缺陷，氣干狀態(tài)下含水率穩(wěn)定在11%左右。本研究基于NI USB-6366高速采集卡和Lab VIEW軟件搭建4通道AE信號采集系統(tǒng)與UTM5105型萬能力學(xué)試驗(yàn)機(jī)相結(jié)合，其中傳感器為SR 150N單端諧振式聲發(fā)射傳感器，其信號帶寬為22～200 kHz，同時配備了增益為40 dB前置放大器，每個通道的最高采樣頻率為2 MHz，放大器的輸出電壓范圍為±5 V，萬能力學(xué)試驗(yàn)機(jī)最大試驗(yàn)力為100 kN，功率為1.5 kW。整個試驗(yàn)系統(tǒng)的硬件組成如圖1所示。

圖1 木材三點(diǎn)彎曲實(shí)驗(yàn)信號采集系統(tǒng)

1.2 方法

采用三點(diǎn)彎曲對試件進(jìn)行橫向加壓，跨距為200 mm，并以1 mm/min的速度對木材勻速加載。在壓頭兩側(cè)分別布置1個AE傳感器，2個傳感器的距離設(shè)定為300 mm。并且在傳感器上涂抹硅膠作為耦合劑，保證采集信號更準(zhǔn)確。

受信號采集與傳輸過程中的噪聲影響，試驗(yàn)所獲得的原始AE信號中混有大量噪聲。為此本研究采用小波變換的方法對原始AE信號進(jìn)行降噪處理，選定具有較高消失矩階數(shù)的daubechies小波(10 dB)作為小波基函數(shù)，小波分析的過程就是將AE信號逐層分解為低頻和高頻部分。由于本研究的AE信號采樣頻率為500 kHz，根據(jù)香農(nóng)采樣定理，理論上可以辨識0～250 kHz范圍內(nèi)的AE信號。又根據(jù)小波多分辨率分析原理，從第1層開始，每層小波分解的細(xì)節(jié)信號(高頻部分)的范圍依次為：(125、250 kHz)，(62.5、125 kHz)，(31.25、62.5 kHz)，(15.625、31.25 kHz)，(7.8125、15.625 kHz)等。因此，本研究選擇5層小波分解就能夠完全覆蓋AE傳感器的檢查范圍。根據(jù)小波重構(gòu)AE信號的頻域特征，確定木材損傷過程不同AE信號的頻率范圍。為了獲得AE信號的瞬時頻率，對重構(gòu)后的AE信號做Hilbert變換。對于任一時間連續(xù)函數(shù)X(t)，其Hilbert變換Y(t)定義為：

(1)

根據(jù)公式(1)可以構(gòu)造一個解析信號Z(t)：

Z(t)=X(t)+iY(t)=a(t)eiθ(t)。

(2)

其中

(3)

它們分別為Z(t)的振幅和幅角。

最后，用幅角的時間導(dǎo)數(shù)來定義瞬時頻率：

(4)

瞬時頻率ω=ω(t)是時間的單值函數(shù)，在給定的時刻，只有1個頻率值，瞬時頻率把信號限定為“窄帶”。在獲得AE信號不同時刻的瞬時頻率后，如果某個時刻的瞬時頻率數(shù)值是在本研究定義的AE事件的頻率范圍內(nèi)，則認(rèn)為該時刻發(fā)生了相應(yīng)的AE事件，否則視為無AE信號產(chǎn)生。

2 三點(diǎn)彎曲力學(xué)試驗(yàn)

在木材三點(diǎn)彎曲力學(xué)試驗(yàn)中，設(shè)定加載速率為1 mm/min，馬尾松試驗(yàn)持續(xù)時間700 s，鐵杉持續(xù)時間為600 s。最終測得試件的彎曲彈性模量分別為9 253.4、7 874.8 MPa。為了分析應(yīng)力與AE事件的關(guān)系，分別繪制了相應(yīng)的載荷-時間曲線(如圖2所示)。從圖2a可以看出，在381 s左右馬尾松試件開始出現(xiàn)斷裂，然而從圖2b可以看出鐵杉在244 s左右便開始斷裂。本次試驗(yàn)的采樣頻率為500 kHz，最長持續(xù)時間為700 s。由于試驗(yàn)數(shù)據(jù)巨大，而且馬尾松和鐵杉在整個斷裂過程中原始信號基本相似，只是持續(xù)時間和頻率特征有所不同，故本研究只以馬尾松為例分別截取了3個典型階段的AE信號，整個試驗(yàn)過程的原始AE信號波形如圖3所示。

從圖3a中可以看出即使在試驗(yàn)初期仍然有AE信號產(chǎn)生，只是相應(yīng)的信號幅值較低，這就意味著試件內(nèi)部產(chǎn)生了一些微裂。圖3c為木材發(fā)生斷裂后的AE信號波形，對比圖2a和圖3b可以發(fā)現(xiàn)，雖然宏觀上試件從381 s左右才開始斷裂，但是圖3b顯示在330 s左右就有非常強(qiáng)的AE信號產(chǎn)生，即試件的宏觀斷裂時間和內(nèi)部開始斷裂的時間有一定的偏差，從而進(jìn)一步說明AE信號能夠真實(shí)反映木材損傷過程的應(yīng)力狀態(tài)。

2.1 兩類特征AE信號頻率

為了獲取木材損傷過程聲發(fā)射信號的特征頻率，首先對原始聲發(fā)射信號進(jìn)行濾波預(yù)處理，然后通過小波重構(gòu)的方法降噪，最后進(jìn)行頻譜分析，從而確定AE信號的類型和特征。從圖4a和圖4b可以看出首次出現(xiàn)了頻率在160和105 kHz的AE信號，但其對應(yīng)的幅值較小，所以在頻譜中表現(xiàn)為次要成分。這個階段馬尾松AE信號主要分布在30～60 kHz，鐵杉AE信號主要集中在35 kHz左右，此類聲發(fā)射信號幅值較小且持續(xù)時間短，稱此類AE信號為變形聲發(fā)射(DAE)信號。

圖4 信號重構(gòu)后的頻譜圖

由于信號采樣頻率較高，無法直接對整體AE信號進(jìn)行處理，所以在分析AE信號特征時只截取了6 s長度的數(shù)據(jù)進(jìn)行小波重構(gòu)，圖5a為馬尾松AE信號頻譜圖，圖5b為鐵杉的AE信號頻譜圖。為了突出不同頻率成分的比重，對信號頻譜的幅值都進(jìn)行了歸一化處理。從圖5可以看出，馬尾松和鐵杉的聲發(fā)射信號主要由兩種頻率成分構(gòu)成，其中160 kHz和118 kHz左右的信號對應(yīng)著較大幅值的AE信號，稱此類聲發(fā)射信號為斷裂聲發(fā)射(FAE)信號。

圖5 信號重構(gòu)的頻譜圖

2.2 AE事件統(tǒng)計

在對重構(gòu)AE信號采用Hilbert變換的方法獲得信號的瞬時頻率，再依據(jù)瞬時頻率判斷不同AE事件的發(fā)生。為了說明AE事件發(fā)生頻率與試件應(yīng)力狀態(tài)的關(guān)系，以馬尾松為例，并以20 s為間隔分別截取了4段信號加以說明，這4段信號對應(yīng)的時間范圍分別是：0～20 s、160～180 s、340～360 s、580～600 s。在圖2a中分別標(biāo)示為A、B、C、D 4個區(qū)域，相應(yīng)的AE信號波形和事件發(fā)生頻率曲線如圖6—圖9所示。

圖6 0～20 s事件發(fā)生頻率

圖7 160～180 s事件發(fā)生頻率

從圖6中可以看出DAE的事件發(fā)生頻率主要集中在50次/ms左右，而FAE事件發(fā)生頻率相對較低，主要集中在15次/ms左右，說明該試件在宏觀上仍處于彈性階段。圖7顯示隨著試件應(yīng)力的不斷升高，內(nèi)部微裂釋放的能量也隨之增加，特別是FAE事件發(fā)生頻率發(fā)生了明顯的變化。另外，對比圖6和圖7的DAE事件發(fā)生頻率曲線，發(fā)現(xiàn)DAE事件發(fā)生頻率的評價水平基本保持在50次/ms左右；但是圖7中DAE事件發(fā)生頻率的突變次數(shù)明顯多于圖6中的突變次數(shù)，從而說明較大的彈性應(yīng)變能量釋放更為頻繁，試件彈性形變的程度不斷加深。

與圖6和圖7相比，圖8中FAE的事件發(fā)生頻率出現(xiàn)較大的變化，主要集中在50～100次/ms，是因?yàn)樵嚰?55 s附近產(chǎn)生了一次較小的斷裂。但是圖8中的DAE的事件發(fā)生頻率變化并不大，仍然集中在50次/ms左右，說明該階段主要以變形產(chǎn)生的AE信號為主，而且變形的程度不大。在圖2a中的D區(qū)域應(yīng)力發(fā)生了突變，對應(yīng)著較大強(qiáng)度的斷裂和應(yīng)變能量釋放，因此圖9中的AE信號波形的幅值明顯增加。DAE事件發(fā)生頻率也出現(xiàn)多次突變，意味著試件在斷裂的過程中還伴隨著較大的彈性形變。與圖8相比，圖9的FAE事件發(fā)生頻率的平均水平有所上升，主要集中在100～150次/ms且出現(xiàn)了明顯的峰值，說明該階段試件發(fā)生斷裂更加頻繁且斷裂程度更大。

圖8 340～360 s事件發(fā)生頻率

3 結(jié)論

傳統(tǒng)AET所采用的參數(shù)法是通過設(shè)置時域閾值來確定AE事件的發(fā)生，然而木材作為一種各向異性材料，AE事件閾值的設(shè)定非常困難。故本研究基于瞬時頻率的方法，在三點(diǎn)彎曲的條件下，對實(shí)木馬尾松和鐵杉損傷過程中AE信號的特征進(jìn)行研究，并總結(jié)了一些AE信號特征的相關(guān)規(guī)律。

試驗(yàn)結(jié)果表明木材損傷過程主要產(chǎn)生兩類AE信號，分別是由斷裂產(chǎn)生的FAE信號，以及由彈性形變產(chǎn)生的DAE信號。其中FAE信號頻率較高，DAE信號的頻率相對較低。通過統(tǒng)計兩類AE信號事件發(fā)生頻率的變化情況來確定試件的應(yīng)力狀態(tài)。當(dāng)DAE事件發(fā)生頻率維持較高水平時，意味著試件以彈性形變?yōu)橹?。相反，?dāng)FAE事件發(fā)生頻率維持較高水平時，說明試件在發(fā)生斷裂。本研究是對實(shí)木馬尾松和鐵杉損傷過程中AE信號特征的初步探索，目的是為了馬尾松和鐵杉損傷識別的研究提供依據(jù)，同時也為其他材料的損傷識別提供參考價值。

圖9 580～600 s事件發(fā)生頻率