基于熵和波形特征的木材损伤断裂过程声发射信号处理

摘要

为了通过声发射信号(AE)对木材内部损伤状态进行评估,本研究选择能够表征信号复杂程度(熵值)以及波形变化(脉冲因子、裕度因子、峰值因子、波形因子)的特征,并通过对木材试样三点加压弯曲实验采集原始声发射信号。另外,为了抑制干扰,提高信号特征对损伤状态的敏感性,提出了一种采用EMD分解方法,基于信号能量、瞬时频率、峭度值的信号预处理方法和信号重构机制。最后,获取重构AE信号的熵值(信息熵、指数熵)和波形特征参数(脉冲因子、裕度因子、峰值因子、波形因子),探索了它们与木材内部损伤与断裂过程的关系,并从中提取6段时序信号进行特征值前后对比分析。结果表明:通过这些特征,可以将木材受力激发出的声发射信号分为4个类别,分别是屈曲AE信号、形变AE信号、微裂AE信号和断裂AE信号,并与木材损坏过程中微观结构变化的4种形式(胞壁屈曲与塌溃、胞壁界面损伤与层裂、微裂隙损伤区的形成与扩展、胞壁断裂)相对应。相比较波形特征,声发射信号的熵值能够更加敏感地反映出木材内部损伤状态的变化。波形特征能够较好地反映出木材断裂后载荷逐渐减小的趋势。本研究提出的信号预处理方法和重构机制,能够提高上述特征对不同损伤状态的区分度,同时本研究所选特征在木材AE信号识别中具有重要作用。