基于小波分析的汽车起重机常用钢声发射源特性研究
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摘要
本文研究内容涉及声发射检测技术在汽车起重机无损检测应用中几个问题的研究。本论文的研究工作是国家863计划重点项目“工程机械远程维护及监控系统”课题3：“汽车起重机安全监控及预警应用系统研制中的关键技术研究”的一部分,完成的主要工作有：(1)汽车起重机常用钢材弯曲实验及声发射信号特性参数研究；(2)基于小波分析的声发射源信号波形特征提取；(3)基于小波包—相关关系的声发射源定位方法研究。
本论文主要得到了以下结论：
(1)通过对汽车起重机常用钢W960(WELDOX960)钢和HG70钢的母材试件塑性变形声发射特性研究,得到了W960、HG70钢声发射信号的幅值、能量、振铃计数、上升时间、持续时间等参数特性；
(2)通过对汽车起重机常用钢W960、HG70焊接缺陷(气孔、夹渣)试件裂纹断裂的声发射特性研究,得到了W960、HG70两种缺陷情况下的裂纹断裂声发射信号的幅值、能量、振铃计数、上升时间、持续时间等参数特性,并且对这些特性进行了比较分析；
(3)利用基于小波包特征能谱系数的声发射源特征提取方法,结合汽车起重机常用钢试件塑性变形及裂纹断裂的声发射源信号,提取了不同声发射源信号特征；
(4)研究了基于小波包—相关的波形定位方法来求取两传感器信号时差,并通过断铅实验数据的小波包—相关计算,得到的时差数据与理论时差吻合的很好。
本文所做的工作有助于提高对汽车起重机声发射源的认识,为汽车起重机声发射检测及结果分析方法标准的制定提供帮助,对推动声发射技术在起重机行业的应用具有重要意义。
This dissertation involves the application research on the Acoustic Emission (AE) testing technology for Non-destructive testing (NDT) of automobile crane. The research in this dissertation is a part of the 863 plan project "The remote maintenance and monitoring systems on the engineering plant" topic three:"The key technical research of automobile crane safety monitoring and warning systems". The main tasks we have done contain:(1)The research of bending testing of W960(WELDOX960) and HG70 steels which are commonly used for materials of automobile crane and characteristic parameters of AE signal. (2)The extracting of the AE signal wave features based on the wavelet analysis. (3)The research on the AE source location method based on the wavelet packet analysis combined with the cross-correlation function.
These main conclusions of this dissertation are as follows:
(1)Acquiring the AE parameter characteristics of plastic deformation signal through the bending testing of W960 and HG70 steels, which are commonly used steels of automobile crane. The AE parameters include amplitude, energy, counts, rise time and duration.
(2)Acquiring the AE parameters characteristics of crack propagation fracture by studying the crack signal from the bending testing of W960 and HG70 steels with welding defect such as gas pore and slag inclusion. And make a comparative analysis on the AE parameters characteristics.
(3)Combining with the AE signal of automobile crane commonly used steels' plastic deformation and crack propagation fracture, make use of feather extraction method of AE signal based on Wavelet packet feature energy frequency coefficient to extract the features of different AE signal.
(4)The AE location method based on the wavelet packet analysis combined with the cross-correlation function for time difference calculation was researched. By means of experiment, the practical time difference acquired by this method is anastigmatic with the theoretical value.
The research of this dissertation make a contribution to enhance the comprehensive understanding of AE sources of automobile crane and conduct to lay a foundation for the method of AE testing and analysis of automobile crane. It is of vitally importance and utility value in promoting the application of AE technology in the field of crane.
本论文主要得到了以下结论：
(1)通过对汽车起重机常用钢W960(WELDOX960)钢和HG70钢的母材试件塑性变形声发射特性研究,得到了W960、HG70钢声发射信号的幅值、能量、振铃计数、上升时间、持续时间等参数特性；
(2)通过对汽车起重机常用钢W960、HG70焊接缺陷(气孔、夹渣)试件裂纹断裂的声发射特性研究,得到了W960、HG70两种缺陷情况下的裂纹断裂声发射信号的幅值、能量、振铃计数、上升时间、持续时间等参数特性,并且对这些特性进行了比较分析；
(3)利用基于小波包特征能谱系数的声发射源特征提取方法,结合汽车起重机常用钢试件塑性变形及裂纹断裂的声发射源信号,提取了不同声发射源信号特征；
(4)研究了基于小波包—相关的波形定位方法来求取两传感器信号时差,并通过断铅实验数据的小波包—相关计算,得到的时差数据与理论时差吻合的很好。
本文所做的工作有助于提高对汽车起重机声发射源的认识,为汽车起重机声发射检测及结果分析方法标准的制定提供帮助,对推动声发射技术在起重机行业的应用具有重要意义。
This dissertation involves the application research on the Acoustic Emission (AE) testing technology for Non-destructive testing (NDT) of automobile crane. The research in this dissertation is a part of the 863 plan project "The remote maintenance and monitoring systems on the engineering plant" topic three:"The key technical research of automobile crane safety monitoring and warning systems". The main tasks we have done contain:(1)The research of bending testing of W960(WELDOX960) and HG70 steels which are commonly used for materials of automobile crane and characteristic parameters of AE signal. (2)The extracting of the AE signal wave features based on the wavelet analysis. (3)The research on the AE source location method based on the wavelet packet analysis combined with the cross-correlation function.
These main conclusions of this dissertation are as follows:
(1)Acquiring the AE parameter characteristics of plastic deformation signal through the bending testing of W960 and HG70 steels, which are commonly used steels of automobile crane. The AE parameters include amplitude, energy, counts, rise time and duration.
(2)Acquiring the AE parameters characteristics of crack propagation fracture by studying the crack signal from the bending testing of W960 and HG70 steels with welding defect such as gas pore and slag inclusion. And make a comparative analysis on the AE parameters characteristics.
(3)Combining with the AE signal of automobile crane commonly used steels' plastic deformation and crack propagation fracture, make use of feather extraction method of AE signal based on Wavelet packet feature energy frequency coefficient to extract the features of different AE signal.
(4)The AE location method based on the wavelet packet analysis combined with the cross-correlation function for time difference calculation was researched. By means of experiment, the practical time difference acquired by this method is anastigmatic with the theoretical value.
The research of this dissertation make a contribution to enhance the comprehensive understanding of AE sources of automobile crane and conduct to lay a foundation for the method of AE testing and analysis of automobile crane. It is of vitally importance and utility value in promoting the application of AE technology in the field of crane.
引文
[1]王楠,董萌.2009中国工程机械十大新闻解读.工程机械与维修.2010,2：42-57.
[2]尚洪.中国起重机械安全管理中的制造许可制度.建设机械技术与管理.2005(12)：22-24.
[3]《2008年全国特种设备安全状况》白皮书.国家质检总局特种设备局.2009,4.
[4]http://www.safetyinfo.com.cn/dianxin/safetyinfo.asp?ArticleID=19687.
[5]http://www.craneaccidents.com/stats.htm.
[6]王业生,杨桂霞,盛学范.汽车起重机故障模式的分析.机械工程师.1994,4：32-34.
[7]Kaiser J Ph D Thesis. Technische Hochschulo Munchen Munich. Germany,1950.
[8]B.H.Schofield. Report ARL-150. Aeronautical Research Laboratory, Office of Technical Services, U.S, Dept.of Commerce, Washington,D.C,1961.
[9]C.A.Tatro,R.Gliptai. In Proceedings,Symposium on Physics and Nondestructive Testing. Southwest Research Institute, San Antonio,Tex(1962),pp145.
[10]沈功田,周裕峰,段庆儒.现场压力容器检验的声发射源.无损检测.1999,21(7)：321-325.
[11]沈功田,刘时风,戴光.声发射检测(特种设备安全系列试用教材).2004,8.
[12]耿荣生.飞机主梁疲劳裂纹萌生声发射信号的识别方法.航空学报.1996,17(3)：368-372.
[13]耿荣生.声发射技术发展现状—学会成立20周年同顾.无损检测.1998,20(6)：151-154.
[14]沈功田,戴光,刘时风.中国声发射检测技术进展—学会成立25周年纪念.无损检测.2003,25(6)：302-307.
[15]耿荣生,沈功田,刘时风.声发射信号处理和分析技术.无损检测.2002,24(1)：23-28.
[16]纪洪广,张天森,张志勇等.无损检测中常用声发射参数的分析与评价.无损检测.2001,23(7)：289-291.
[17]刘时风.焊接缺陷声发射检测信号谱估计及人工神经网络模式识别研究：[博士学位论文].北京：清华大学,1996.
[18]刘松平,GormanMR,陈积懋.模态声发射检测技术.无损检测.2000,22(1)：39-41.
[19]Hironobu Yuki,Kyoji Homma. Estimation of acoustic emission source waveform of fracture using a neural network. NDT&E International.1996,29(1):21-25.
[20]Kaewkongka T,Au Y H J,Rakowski R. Continuous Wavelet Transform and Neutral Network for Condition Monitoring of Roto-dynamic Machinery. IEEE Instrumentation and Measurement Technology Conference. Budapest,Hungary. May21-23,2001.
[21]刘建都,张善文,程智峰.基于小波变换和神经网络的机械故障检测方法.宇航计测技术.2007,27(6)：1 5-18.
[22]Li X,Wh J. Wavelet Analysis of Acoustic Emission Signals in Boring. Journal of Engineering Manufacture.2000,214(5):412-424.
[23]何正嘉.机械检测诊断中的小波应用技术.设备管理与维修.1998,8：19-24.
[24]潘旭峰,谢波,李晓雷.小波变换理论及其在机械故障诊断中的应用.振动与冲击.1998,17(1)：14-19.
[25]胡子谷,石为德.故障振动信号的小波包分解与诊断.振动与冲击.1998,17(2)：54-59.
[26]林京,屈梁生.基于连续小波变换的信号检测技术与故障诊断.机械工程学报.2000,35(12)：95-100.
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[28]Gordon R Drummond, Kcvin F Fraser, John Little. ASSESSING THE STRUCTURAL INTEGRITY OF CRANE BOOMS USING ACOUSTIC EMISSION. EWGAE 200225th European Conference 011 Acoustic Emission Testing Prague,Czech Republic.2002,9:11-13.
[29]骆红云,张峥等.声发射技术在大型装卸设备安全评定中的应用.起重运输机械.2005,1：36-39.
[30]田建军,万夫.汽车起重机臂梁声发射检测技术初探.中国测试技术.2007,33(4)：30-32.
[31]ASTM F914-03,Standard Test Method for Acoustic Emission for Insulated and Non. Insulated Aerial Personnel Devices Without Supplemental Load Handling Attachments, Sept.10.2003.
[32]ASTM F1430-03,Standard Test Method for Acoustic Emission Testing of Insulated and Non-Insulated Aerial Personnel Devices with Supplemental Load Handling Attachments, Sept. 10.2003.
[33]Ingrid Daubechies. The lectures on wavelets. Capital City Press,1992.
[34]何正嘉.机械设备非平稳信号的故障诊断原理及应用.北京：高等教育出版社.2001.
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[44]A Terchi, Y H J Au. Acoustic Emission Signal Processing. Measurement and Control.2001, 4(8):2400-244.
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[46]Mitakovi D,Grabec I,Sedmark S. Simulation of AE Signals and Signal Analysis Systems. Ultrasonics.1985,23(5):227-232.
[47]刘时风.全波形声发射测试技术研究.中国第九届声发射学术研讨会论文集.中国成都：中国无损检测学会声发射专业委员会.2001,32-38.
[48]Mitakovi D,Grabec I,Sedmark S. Simulation of AE Signals and Signal Analysis Systems. Ultrasonics.1985,23(5):227-232.
[49]Qing Qing Ni,Yasuharu Misada. Analysis of AE Signals by Wavelet Transform. Journal of Society Materials Science.1998,47(3):305-311.
[50]谭善文,秦树人,汤宝平.小波基时频特性及其在分析突变信号中的应用.重庆大学学报.2001,24(2)：12-17.
[51]陈志奎.工程信号处理中的小波基和小波变换分析仪系统的研究：[博士学位论文].重庆：重庆大学测试中心.1998.24-27.
[52]胡昌华,张军波,夏军,张伟.基于MATLAB的系统分析与设计—小波分析.西安：西安电子科技大学出版社.1999,12.
[53]陈逢时.子波变换理论及其在信号处理中的应用.北京：国防工业出版社.1998,30-32.
[54]李光海.声发射源识别技术的研究：[博士学位论文].广州：华南理工大学.2002,59-60.
[55]周伟.MATLAB小波分析高级技术.西安电子科技大学出版社.2006.
[56]孙延奎.小波分析及其应用.北京：机械工业出版社.2005.
[57]沈功田,耿荣生,刘时风.声发射源定位技术.无损检测.2002,24(3)：114-117.
[58]沈功田,耿荣生,刘时风.连续声发射信号的源定位技术.无损检测.2002,24(4)：164～167.
[59]冯志刚,孙汝科,郭娟娟等.基于小波包分析的声发射源定位方法.江苏大学学报(自然科学版).2010,31(1)：109-113.
[60]李晓梅,朱援祥,孙秦明.基于小波包分析的声发射源定位方法.武汉理工大学学报.2003,25(2)：91-94.
[61]李光海,刘时风.基于小波分析的声发射源定位技术.机械工程学报.2004,40(7)：136-140.
[62]焦敬品,何存富,吴斌等.基于模态分析和小波变换的声发射源定位新算法研究.仪器仪表学报.2005,26(5)：482-485.
[63]刘卫东,张薇,窦林名.声发射定位中时差计算研究.计算机工程与科学.2009,31(4)：127-129.
[64]赵美云,李,力,李秀娟.基于相关分析的金属板声发射源定位方法研究.三峡大学学报(自然科学版).2009,31(5)：60-62.
[65]陈玉华,刘时风,耿荣生,沈功田.声发射信号的谱分析和相关分析.无损检测.2002,24(9)：395-399.
[2]尚洪.中国起重机械安全管理中的制造许可制度.建设机械技术与管理.2005(12)：22-24.
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[27]吴占稳,沈功田,王少梅.声发射技术在起重机无损检测中的现状分析.起重运输机械,2007(10)：1-4.
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[47]刘时风.全波形声发射测试技术研究.中国第九届声发射学术研讨会论文集.中国成都：中国无损检测学会声发射专业委员会.2001,32-38.
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