专利名称：基于声发射的空蚀检测方法
技术领域：
本发明涉及一种直接检测空蚀的方法，具体地说，涉及一种基于声发射技术的检测空蚀的方法。
背景技术：
液体在局部压强足够低时会产生空泡；空泡溃灭时对固体材料表面造成损伤的过程叫做空蚀。空蚀是流体机械常见的破坏形式轻微空蚀使材料表面失去光泽生成麻点；严重空蚀使材料变得疏松甚至脱落，影响流体机械的运行状态。首先为避免剧烈空蚀， 需要监测空蚀的发生状况，调整水力机械运行状态；其次为避免严重空蚀现象，需在其发生前对流体机械表面进行补修，要合理确定补修时间以得到最大经济效益；需要检测空蚀以监测空蚀程度。目前，空蚀状态监测研究已经受到了重视，常见的空蚀监测方法通过对噪声和结构振动监测空化现象以及其它物理量间接监测空蚀，例如中国发明专利说明书 ZL 02131333.4 “水轮机的空化和空蚀破坏的在线监测方法及诊断装置”提供的一种通过监测流体机械的空化系数、流道中的压力脉动、流体机械的能量特性、工作水头等方法间接监测空蚀，文献“水轮机空蚀在线监测与诊断系统”(来源水利水电技术，2002，33 (7) 17-20)使用压力脉动、效率和空化噪声间接监测空蚀，和文献“Cavitations monitoring and diagnosis of hydropower turbine online based on vibration and ultrasound acoustic，，(来源-Proceedings of the Sixth International Conference on Machine Learning and Cybernetics, 2007 =19-22)使用空化导致的振动和超声对监测空化以间接监测空蚀；但这些与空化相关的物理量与空蚀之间的对应关系并不清楚，因此以这些物理量为基础的间接监测方式难以准确估计空蚀的状态。为更好地监测空蚀，需要找到一种对空蚀破坏直接检测的技术手段。声发射是材料中的局域源因在应力作用下产生变形与裂纹扩展等材料失效现象而快速释放能量产生瞬态弹性波的现象。声发射技术通过使用传感器采集声发射信号可以对声发射源变形与裂纹扩展现象进行检测，目前已在局部失效检测方面取得了广泛应用，结果证实其对局部声发射源的检测灵敏度非常高。空蚀是发生材料表面的一种材料局部失效现象，其发生时局部源也会快速释放能量产生瞬态弹性波，因此可以使用声发射技术检测空蚀。由于声发射为空蚀现象直接导致，所以通过提取出空蚀的声发射信号进行处理可实现对空蚀的直接监测。发明内容
本发明的目的在于提供一种使用声发射技术直接检测空蚀的信号处理方法，通过该方法建立声发射参量与空蚀状态间的相关关系，并判断空蚀发展情况。
本发明的技术内容如下
一种基于声发射的空蚀检测方法，包括以下步骤使用声发射传感器采集空蚀发展过程中单位时间长度的声发射信号；对采集的所述声发射信号按照设定层数进行小波分解得到小波系数，并得到所述小波系数所在的频段与空蚀的相关程度，按照所述相关程度和设定层数对所述小波系数去噪；使用去噪后的所述小波系数进行信号重构，得到重构信号；设定所述重构信号的参数估计阈值和计数时间间隔；计算所述重构信号的声发射事件数和声发射事件平均能量；根据所述声发射事件数和所述声发射事件平均能量判断空蚀发展过程中塑性变形和质量损失情况。
进一步，所述空蚀检测方法还包括判断所述小波系数是否处理完毕，是则使用处理后的所述小波系数进行信号重构，否则选择下一层所述小波系数，并判断该层所述小波系数所在的频段与空蚀的相关程度。
进一步根据空蚀情况下采集得到的所述声发射信号的谱估计判断所述空蚀的相关程度。
进一步判断所述空蚀的相关程度的方式为观察空蚀情况下的所述声发射信号的功率谱随空蚀改变而发生变化的情况；根据所述声发射信号的功率谱的变化情况的明显程度，判断所述空蚀的相关程度。
进一步所述小波系数的去噪方法为软阈值去噪方法。
进一步所述设定参数估计阈值的方法为将所述重构信号的幅值按所述幅值的绝对值的大小分为比值为28的值。
进一步所述设定的事件计数时间间隔为50μ S。
进一步所述声发射事件平均能量Ea =民/C，其中，
Et = Σ Ei,k
E1 =Y^xf ,'-J
C为所述声发射事件数，Xi表示所述声发射信号的幅值，j表示一个所述声发射事件的开始点，k表示所述一个所述声发射事件的结束点。
进一步所述塑性变形活动状态根据空化发生介质和所述声发射事件数值来判断，所述质量损失活动根据所述空化发生介质和所述声发射事件平均能量值来判断。
本发明的技术效果如下
使用声发射传感器采集了因空蚀造成的声发射信息的信号，针对声发射信号的特点进行去噪，并使用了简单的估计参数分别表征空蚀过程中的塑性变形与质量损失的发展情况。
图1为本发明的基于声发射的空蚀检测方法的处理流程图2为本发明的优选实施例的空蚀声发射检测实验装置的示意图3为本发明的不同空蚀情况下采集的声发射信号的谱估计图4为本发明的优选实施例的去噪原理图5为本发明的事件计数的趋势图6为本发明的事件平均能量的趋势图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。
如图1所示，是本发明的基于声发射的空蚀检测方法的处理流程图。
在本发明优选的实施例中，在空蚀检测过程中，首先需要利用声发射传感器对空蚀过程中产生的声发射信号进行测量，获得包含有由空蚀造成的声发射的信号。获得包含有由空蚀造成的声发射的信号后，采用本发明的基于声发射的空蚀检测方法对空蚀进行检测。
步骤101 使用声发射传感器采集空蚀发展过程中单位时间长度的声发射信号， 具体过程如下
1)如图2所示，是本发明的优选实施例的空蚀声发射检测实验装置的示意图。选用自来水4为空化发生介质，在容积为5L的容器5中盛4. 5L左右的自来水4 ；调节超声输出端1进入水中的深度为10-15mm ；将声发射传感器3安装在试样2下，每隔5分钟采集一次131070点信号，采集6个小时。经观察发现，试样表面依次经历了空蚀的孕育期、加速期、 最大空蚀速率期、稳定期。各期的主要特点为孕育期材料塑性变形快，而且在孕育期前期材料质量损失也较快，但后期质量损失慢；加速期材料塑性变形减慢，质量损失增快 ’最大空蚀速率期材料塑性变形慢，质量损失快；稳定期材料塑性变形较大，质量损失较小。
2)取出225minJ65min、295min、360min时的信号，分别代表在孕育期后期、加速期、最大空蚀速率期和稳定期的空蚀信号；对信号使用最大熵谱模型法(AR法)进行谱估计，得到功率谱图。如图3所示，是本发明的不同空蚀情况下采集的声发射信号的谱估计图。从中可以看到与空蚀相关性高的频段在IOOkHz以上。
步骤102 对声发射信号进行小波分解。
步骤103 选择一层小波系数，具体过程如下
如图4所示，是本发明的优选实施例的去噪原理图。选择一个信号S，对其进行4 层小波分解。首先将信号S分解为cAl和cDl，接着将cAl分解为cA2和cD2，然后将cA2分解为cA3和cD3，最后将cA3分解为cA4和cD4。最终将信号S划分为5个频段，即按频率范围由低到高分别为cA4、cD4、cD3、cD2和cDl，其频率范围分别约为0_6;3kHz、63-125kHz、 125-250kHz、250-500kHz、500-1000kHz。
步骤104 :判断各层小波系数所在频段与空蚀的相关程度。本发明优选的实施例中的判断依据是根据不同空蚀情况下的声发射信号的功率谱随空蚀改变而发生变化的情况，如果功率谱的变化情况越明显，则该频段的相关程度越高。
步骤105 将空蚀相关性低的cA4和cD4小波系数归零。
步骤106 将空蚀相关性高的cD3、cD2和cDl小波系数进行去噪处理。本发明优选的实施例中将空蚀相关性高的小波系数按默认阈值进行软阈值去噪处理，其中，默认阈值为cj」2\ogN，ο为信号标准差，N为该层小波系数长度；得到去噪后的cD3’、cD2’和cDl’ 小波系数。
步骤107 判断所有的小波系数是否处理完毕，是则进入步骤109，否则转入步骤 108选择下一层小波系数，并进入步骤104。
步骤109 使用去噪后的各层小波系数重构信号，得到重构信号S’。
步骤110 设定参数估计的阈值，即将所有重构信号S’的幅值按其幅值的绝对值的大小分为2 8的值；设定事件计数时间间隔为50 μ S。
步骤111 获得事件计数。事件数采用常用的声发射信号参数估计方法得到。
步骤112 获得事件平均能量。
事件平均能量Ea的计算方式如下，
Ea = Et/C
Et = Σ Ei
其中，C为事件计数，Et为所述声发射事件总能量，k
Ei=YjXfi=J
其中，Ei表示一个声发射事件i的能量，Xi表示声发射信号的幅值，j表示一个声发射事件的开始点，k表示一个声发射事件的结束点。
步骤113 基于声发射的空蚀检测过程结束。
如图5所示，是本发明的事件计数的趋势图，其中以时间为横坐标，以各个时间处参数估计处理后得到的事件计数为纵坐标。从图5中可以看到，事件计数值在孕育期 (0-230min)中持续轻微增大，在加速期O30-280min)中持续急剧减�。谧畲罂帐此俾势� (280min-325min)中维持很�。⒃谖榷ㄆ�(330-360min)中回到一个较大的数值。
如图6所示，是本发明的事件平均能量的趋势图，其中以时间为横坐标，以各个时间处参数估计得到的事件平均能量为纵坐标。从图6中可以看到，事件平均能量在孕育期前期(O-IOOmin)中较大，在孕育期后期(100-230min)事件平均能量逐渐减少，在加速期事件平均能量持续增大，在最大空蚀速率期事件平均能量值达到最大并维持在高的水平，在稳定期事件平均能量值减少到一个较低的水平。
塑性变形活动状态根据空化发生介质和声发射事件数值来判断，质量损失活动根据空化发生介质和声发射事件平均能量值来判断。参考图5、图6并结合观察到的现象，可以发现在本发明优选的实施例中，事件数在220以上时塑性变形活动越活跃，如发生在孕育期和衰减期的空蚀现象；事件平均能量在200以上时说明质量损失活动越活跃，如发生在加速期和最大空蚀速率期的空蚀现象；事件数在150以下且事件平均能量在120以下时说明塑性变形和质量损失活动均不活跃，如发生在稳定期的空蚀现象。
权利要求
1.一种基于声发射的空蚀检测方法，包括以下步骤使用声发射传感器采集空蚀发展过程中单位时间长度的声发射信号；对采集的所述声发射信号按照设定层数进行小波分解得到小波系数，并得到所述小波系数所在的频段与空蚀的相关程度，按照所述相关程度和设定层数对所述小波系数去噪；使用去噪后的所述小波系数进行信号重构，得到重构信号；设定所述重构信号的参数估计阈值和计数时间间隔；计算所述重构信号的声发射事件数和声发射事件平均能量；根据所述声发射事件数和所述声发射事件平均能量判断空蚀发展过程中塑性变形和质量损失情况。
2.如权利要求1所述的基于声发射的空蚀检测方法，其特征在于，所述空蚀检测方法还包括判断所述小波系数是否处理完毕，是则使用处理后的所述小波系数进行信号重构， 否则选择下一层所述小波系数，并判断该层所述小波系数所在的频段与空蚀的相关程度。
3.如权利要求1所述的基于声发射的空蚀检测方法，其特征在于根据空蚀情况下采集得到的所述声发射信号的谱估计判断所述空蚀的相关程度。
4.如权利要求3所述的基于声发射的空蚀检测方法，其特征在于判断所述空蚀的相关程度的方式为观察空蚀情况下的所述声发射信号的功率谱随空蚀改变而发生变化的情况；根据所述声发射信号的功率谱的变化情况的明显程度，判断所述空蚀的相关程度。
5.如权利要求1所述的基于声发射的空蚀检测方法，其特征在于所述小波系数的去噪方法为软阈值去噪方法。
6.如权利要求1所述的基于声发射的空蚀检测方法，其特征在于所述设定参数估计阈值的方法为将所述重构信号的幅值按所述幅值的绝对值的大小分为比值为28的值。
7.如权利要求1所述的基于声发射的空蚀检测方法，其特征在于所述设定的事件计数时间间隔为50 μ S。
8.如权利要求1所述的基于声发射的空蚀检测方法，其特征在于所述声发射事件平均能量EA = Et/C，其中，Et — Σ EiJC为所述声发射事件数，Et为所述声发射事件总能量，Ei表示一个所述声发射事件的能量，Xi表示所述声发射信号的幅值，j表示一个所述声发射事件的开始点，k表示所述一个所述声发射事件的结束点。
9.如权利要求1所述的基于声发射的空蚀检测方法，其特征在于所述塑性变形活动状态根据空化发生介质和所述声发射事件数值来判断，所述质量损失活动根据所述空化发生介质和所述声发射事件平均能量值来判断。
全文摘要
本发明提供了一种基于声发射的空蚀检测方法，包括以下步骤使用声发射传感器采集空蚀发展过程中单位时间长度的声发射信号；对采集的所述声发射信号按照设定层数进行小波分解得到小波系数，并得到所述小波系数所在的频段与空蚀的相关程度，按照所述相关程度和设定层数对所述小波系数去噪；使用去噪后的所述小波系数进行信号重构，得到重构信号；设定所述重构信号的参数估计阈值和计数时间间隔；计算所述重构信号的声发射事件数和声发射事件平均能量；根据所述声发射事件数和所述声发射事件平均能量判断空蚀发展过程中塑性变形和质量损失情况。本发明针对声发射信号的特点去噪，使用简单的估计参数表征空蚀过程中塑性变形和质量损失的发展情况。
文档编号G01N29/44GK102539539SQ20121001802
公开日2012年7月4日 申请日期2012年1月19日 优先权日2012年1月19日
发明者何永勇, 沈再阳 申请人:清华大学
专业数控铣床产品供应商
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