采用突变模型对在役16Mn钢承力件进行拉伸损伤的评估系统

摘要

本发明公开了一种基于声发射信息对16Mn钢承力件进行拉伸损伤评估的系统，该拉伸损伤评估系统包括有传感信息收集单元(1)、过滤单元(2)、声发射突变理论解析单元(3)和预警单元(4)。本发明采用声发射技术对16Mn钢承力件的拉伸过程进行监测，并采用突变理论对其状态改变进行判断、报警。应用本发明的监测结果能够判断16Mn钢承力件从拉伸弹性损伤状态向屈服损伤状态的转变，从而做出预警，减少装备及人员伤亡等损失。

说明书

技术领域

本发明涉及一种对港口大型机械设备中的承力件进行拉伸损伤的评估。更特别地说，是指一种采用声发射突变模型对在役16Mn钢(16锰钢)承力件进行拉伸损伤的评估系统。

背景技术

港口大型机械设备中的岸边设备：如装船机、卸船机、抓斗机等，常应用16锰钢作为关键承力件。岸边设备在使用一段时间后，作为主要承力件的16锰钢的损伤状态对整个岸边设备的使用寿命将造成重要影响。

16Mn钢(16锰钢)是结合我国资源情况(锰是我国富产元素)发展起来的一种低合金钢，已被广泛使用。16Mn钢承力件在服役一定的时间后，时常会发生一些失效事故，因此要对其使用过程进行监测，判断16Mn钢承力件的损伤状态。因为16Mn钢承力件在正常服役条件下一般都处于弹性损伤阶段，若外载超过16Mn钢的屈服极限，该承力件将发生屈服损伤，此损伤对承力件的安全及寿命具有重要影响，所以在拉伸过程中判断16Mn钢承力件是否发生屈服损伤尤为重要，可为该构件的安全运行，及寿命预测提供依据。

声发射技术(Acoustic Emission Technique)因具有动态、实时检测等优点，已广泛的应用于结构和构件的损伤检测。实践表明，材料在受力(形变)过程的不同阶段，其声发射特征会发生一系列不同的变化，也就是说16Mn钢承力件从弹性损伤状态转变为屈服损伤状态时，状态发生了改变，声发射信号将出现不连续的现象，而突变理论正是用来研究不连续现象的，特别适用于描述作用力或动力的渐变导致状态突变的现象。因此，本发明采用突变理论分析、判断16Mn钢承力件从拉伸弹性损伤状态向屈服损伤状态的转变。

随着现代工业日益向大规模、高效率发展，作为港口重要物流装备的大型岸边起重机械，具有以下几个特点：

1、中老年的设备比例较大，有很多大型起重机是60年代至70年代我国自行设计制造或从东欧进口，还有少数是从美、日等国进口的二手设备，按设计寿命20～25年考虑，很多设备也已进入服役后期或超期服役阶段；

2、任务重，随着生产规模的扩大，以及起重机更新的滞后，许多起重机的工作日趋繁重，超载的情况也时有发生；

3、目前的损伤检测方法不成熟，超声波检测和磁粉检测等方法对起重机进行的部分抽样检测，盲目性大、易出现漏检且检测的周期长，工作量大，费用昂贵；

4、预警评估系统不完善，目前应用的分析判别技术还不能对起重机承力件的损伤做出准确的预警和安全评估，尤其是我国港口大型机械设备安全事故时有发生，其中，超载引起的拉伸损伤是港口大型岸边起重装备承力件主要的损伤模式之一。

因此，为确保起重机安全可靠的运行，须对承力件进行检测、判断损伤状态，从而进行安全评估。

发明内容

为了减少岸边设备在使用过程中，由于拉伸损伤的漏检和检测失误率导致的16Mn钢承力件突然断裂造成的损失，本发明提出一种采用声发射技术对在役16Mn钢承力件的拉伸过程进行监测，并采用突变理论对其状态改变进行判断与报警。应用本发明的监测结果能够判断16Mn钢承力件从拉伸弹性损伤状态向屈服损伤状态的转变，从而做出预警，减少装备及人员伤亡等损失。

本发明的一种基于声发射信息对16Mn钢承力件进行拉伸损伤评估的系统，包括有传感信息收集单元(1)、过滤单元(2)、声发射突变理论解析单元(3)和预警单元(4)。

一传感信息收集单元(1)，该单元一方面用于接收多个声发射换能器分别输出的传感信息S_n，另一方面对接收到的多路传感信息S_n进行模数转换后输出声发射信息f₁＝(e_S，A_S，D_S)给过滤单元(2)；

一过滤单元(2)，该单元由数据滤波处理模块(21)和波形滤波处理模块(22)构成；数据滤波处理(21)对接收到的声发射信息f₁＝(e_S，A_S，D_S)进行参数滤波，滤掉电磁噪声和环境噪声后，提纯得到声发射拉伸损伤初步信息f₂＝(e₀，A₀，D₀)；然后波形滤波处理模块(22)对声发射拉伸损伤初步信息f₂＝(e₀，A₀，D₀)进行波形滤波，获得声发射拉伸损伤信息f₄＝(e，A，D_t)；

在过滤单元(2)中的参数滤波处理模块(21)对声发射信息f₁的去除噪声处理关系为$f_1=\left(\begin{array}{cc}{f}_2& (e_S>2)\cap (D_S>1\mathrm{\mu s})\cap (A_s>40\mathrm{dB})\\ f_3& (e_S\le 2)\cup (D_s\le 1\mathrm{\mu s})\cup (A_s\le 40\mathrm{dB})\end{array}\right),$式中，f₂表示拉伸损伤初步信息，f₃表示电磁噪声信息；

在过滤单元(2)中的波形滤波处理模块(22)对拉伸损伤初步信息f₂的去除噪声处理关系为$f_2=\left(\begin{array}{cc}{f}_4& 60\mathrm{kHz}<F<500\mathrm{kHz}\\ f_5& (F\le 60\mathrm{kHz})\cup (F\ge 500\mathrm{kHz})\end{array}\right),$式中，f₄表示拉伸损伤信息，f₅表示机械摩擦噪声信息，F表示损伤信号的频率，即60kHz～500kHz；

一声发射突变理论解析单元(3)，该单元对接收到的声发射拉伸损伤信息f₄＝(e，A，D_t)采用了如下的处理步骤：

步骤(A)，势函数的解析

对多个声发射传感器分别输出的声发射拉伸损伤信息f₄＝(e，A，D_t)中的波形滤波能量e在势函数解析单元(31)中进行累积，获得累积能量E₃₁；

累积能量E₃₁与势函数存在的关系为$E_{31}=-\frac{1}{4}{w}^4+\frac{1}{2}u{w}^2+\mathrm{vw},$w表示沿z轴方向上的状态变量，u表示沿y轴方向上的控制变量，v表示沿x轴方向上的控制变量；

$u=\frac{6{\left(\frac{a_3}{4a_4}\right)}^2{a}_4-\frac{{3a}_3^2}{4a_4}{a}_3+a_2}{\sqrt{\left|a_4\right|}},$式中，a₂表示累积能量E₃₁依据Taylor公式展开后的二次项系数，a₃表示累积能量E₃₁依据Taylor公式展开后的三次项系数，a₄表示累积能量E₃₁依据Taylor公式展开后的四次项系数；

$v=\frac{-4{\left(\frac{a_3}{4a_4}\right)}^3{a}_4+3{\left(\frac{a_3}{4a_4}\right)}^2{a}_3-\frac{2a_2{a}_3}{4a_4}+a_1}{\sqrt[4]{\left|4a_4\right|}},$式中，a₁表示累积能量E₃₁依据Taylor公式展开后的一次项系数，a₂表示累积能量E₃₁依据Taylor公式展开后的二次项系数，a₃表示累积能量E₃₁依据Taylor公式展开后的三次项系数，a₄表示累积能量E₃₁依据Taylor公式展开后的四次项系数；

步骤(B)，曲面构形分析

依据步骤(A)中得到的累积能量E₃₁在曲面构形单元32中依据累积能量E₃₁的曲面表征为-w³+uw+v＝0进行平衡曲面构形；

步骤(C)，临界点拾取单元

对步骤(B)中获得的曲面图在临界点拾取单元(33)中进行降次分析-3w²+u＝0，从而拾取得到曲面图上的临界点；

步骤(D)，判断单元

对步骤(C)中获得的临界点在声发射突变单元(34)中进行突变理论执行准则Δ＝4u³+27v²判断，当Δ＞0，返回步骤(A)，重新执行下一轮的声发射突变理论解析；当Δ≤0，进入预警单元(4)；

一预警单元(4)，该单元输出提示音实现报警。

本发明采用突变模型对16Mn钢承力件进行拉伸损伤评估系统的优点在于：

(A)采用声发射换能器(也称传感器)对在役16Mn钢承力件上的声发射信息(能量e_S、测量幅度A_S、持续时间D_S)进行采集，并将该相关信息作为声发射突变理论解析单元的信息输入，使得本发明在声发射检测过程中，能通过声发射多个数字传感电信息参数和波形的变化，识别出是拉伸损伤信息，还是噪声信息。

(B)应用声发射突变理论解析单元来判断16Mn钢承力件的拉伸损伤状态，并在承力件从拉伸弹性损伤状态向屈服损伤状态转变前做出预警。

(C)在声发射突变理论解析单元中多路相关信息同时进行解析，增加了本发明系统的容错性。

附图说明

图1是本发明拉伸损伤评估系统的结构框图。

图2是本发明的过滤单元的结构框图。

图3是本发明的声发射突变理论解析单元中的流程图。

图4是本发明的一种曲面构形的结构图。

具体实施方式

下面将结合附图和实施例对本发明做进一步的详细说明。

参见图1所示，本发明是一种采用突变模型对在役16Mn钢承力件进行拉伸损伤的评估系统，该评估系统包括有传感信息收集单元1、过滤单元2、声发射突变理论解析单元3和预警单元4。在本发明中，过滤单元2、声发射突变理论解析单元3和预警单元4形成突变模型，该突变模型采用Matlab语言(版本7.0)开发。该突变模型内嵌在传感信息收集单元1的存储器中。本发明采用数字化的技术手段使得声发射系统能够对在役16Mn钢承力件进行拉伸损伤状态的评估，从而得到16Mn钢承力件从拉伸弹性损伤状态向屈服损伤状态的转变。

在本发明中，传感信息收集单元1选取PAC公司生产的全数字式16通道DiSP声发射系统，该系统中的每通道高达2MHz信号采样率，因此本发明的拉伸损伤评估系统具有较高的动态范围、精度和更快的响应速度。

本发明中的四个单元对采集到的传感信息的详细处理如下：

(一)传感信息收集单元1

该传感信息收集单元1一方面用于接收多个声发射换能器(也称传感器)分别输出的传感信息S_n，另一方面对接收到的多路传感信息S_n进行模数转换后输出声发射信息f₁＝(e_S，A_S，D_S)给过滤单元2；在本发明中，声发射信息f₁中包括有能量e_S、测量幅度A_S和持续时间D_S，表达形式为f₁＝(e_S，A_S，D_S)。

(二)过滤单元2

该过滤单元2由数据滤波处理模块21和波形滤波处理模块22构成，参见图2所示。

数据滤波处理21对接收到的声发射信息f₁＝(e_S，A_S，D_S)进行参数滤波，滤掉电磁噪声和环境噪声后，提纯得到声发射拉伸损伤初步信息f₂＝(e₀，A₀，D₀)；e₀是指能量e_S经参数滤波后的能量(简称参数滤波能量)，A₀是指测量幅度A_S经参数滤波后的测量幅度(简称参数滤波幅度)，D₀是指持续时间D_S经参数滤波后的持续时间(简称参数滤波持续时间)。

然后波形滤波处理模块22对声发射拉伸损伤初步信息f₂＝(e₀，A₀，D₀)进行波形滤波，获得声发射拉伸损伤信息f₄＝(e，A，D_t)；e是指参数滤波能量e₀经波形滤波后的能量(简称波形滤波能量)，A是指参数滤波幅度A₀经波形滤波后的幅度(简称波形滤波幅度)，D_t是指参数滤波持续时间D₀经波形滤波后的持续时间(简称波形滤波持续时间)。

传感信息收集单元1中使用的采集设备(属于传感器)在进行信息采集时，不但将损伤信息进行采集，同时也将噪声(环境噪声、电磁噪声、机械摩擦噪声)进行采集(即e_S，A_S，D_S信息中是包括有噪声的)，因此，在本发明中，采用了数据滤波和波形滤波对采集获得的信息进行了去噪处理。这样的去噪其目的在于得到本发明所需的用于进行拉伸损伤监测的三个参数。本发明仅用了采集端输出的能量e_S、测量幅度A_S和持续时间D_S的三个参数，使得在声发射突变理论解析单元中对拉伸损伤信息的处理响应时间快，容错性高。

在过滤单元2中的参数滤波处理模块21对声发射信息f₁的去除噪声处理关系为$f_1=\left(\begin{array}{cc}{f}_2& (e_S>2)\cap (D_S>1\mathrm{\mu s})\cap (A_s>40\mathrm{dB})\\ f_3& (e_S\le 2)\cup (D_s\le 1\mathrm{\mu s})\cup (A_s\le 40\mathrm{dB})\end{array}\right),$式中，f₂表示拉伸损伤初步信息，f₃表示电磁噪声信息。

在过滤单元2中的波形滤波处理模块22对拉伸损伤初步信息f₂的去除噪声处理关系为$f_2=\left(\begin{array}{cc}{f}_4& 60\mathrm{kHz}<F<500\mathrm{kHz}\\ f_5& (F\le 60\mathrm{kHz})\cup (F\ge 500\mathrm{kHz})\end{array}\right),$式中，f₄表示拉伸损伤信息，f₅表示机械摩擦噪声信息，F表示损伤信号的频率，即60kHz～500kHz。

本发明对采集端的信息进行两种模式的滤波处理，能够去除声发射信息中含有的多种噪声。无干扰的传感信息有利于在突变模型解析中准确地评估出在役16Mn钢承力件的拉伸损伤状态。

(三)声发射突变理论解析单元3

参见图3所示，该声发射突变理论解析单元3对接收到的拉伸损伤信息f₄＝(e，A，C，R_t，D_t)采用了如下的处理步骤：

步骤(A)，势函数的解析

对拉伸损伤信息f₄＝(e，A，C，R_t，D_t)中的波形滤波能量e在势函数解析单元31中进行累积，获得累积后的能量E₃₁(简称为累积能量E₃₁)；

累积能量E₃₁与势函数存在的关系为$E_{31}=-\frac{1}{4}{w}^4+\frac{1}{2}u{w}^2+\mathrm{vw},$w表示沿z轴方向上的状态变量，u表示沿y轴方向上的控制变量，v表示沿x轴方向上的控制变量，参见图4所示。在图4的上面幅图中，平衡曲面中的任意点O在坐标系xyz下的w、u和v。

在本发明中，$u=\frac{6{\left(\frac{a_3}{4a_4}\right)}^2{a}_4-\frac{{3a}_3^2}{4a_4}{a}_3+a_2}{\sqrt{\left|a_4\right|}},$式中，a₂表示累积能量E₃₁依据Taylor公式(E₃₁＝a₀+a₁t+a₂t²+a₃t³+a₄t⁴，t表示对在役16Mn钢承力件进行信息采集时的起止时间)展开后的二次项系数，a₃表示累积能量E₃₁依据Taylor公式展开后的三次项系数，a₄表示累积能量E₃₁依据Taylor公式展开后的四次项系数。

在本发明中，$v=\frac{-4{\left(\frac{a_3}{4a_4}\right)}^3{a}_4+3{\left(\frac{a_3}{4a_4}\right)}^2{a}_3-\frac{2a_2{a}_3}{4a_4}+a_1}{\sqrt[4]{\left|4a_4\right|}},$式中，a₁表示累积能量E₃₁依据Taylor公式展开后的一次项系数，a₂表示累积能量E₃₁依据Taylor公式展开后的二次项系数，a₃表示累积能量E₃₁依据Taylor公式展开后的三次项系数，a₄表示累积能量E₃₁依据Taylor公式展开后的四次项系数。

步骤(B)，曲面构形分析

依据步骤(A)中得到的累积能量E₃₁在曲面构形单元32中依据累积能量E₃₁的曲面表征-w³+uw+v＝0进行平衡曲面构形，得到曲面图(判断平面)，如图4所示。w表示沿z轴方向上的状态变量，u表示沿y轴方向上的控制变量，v表示沿x轴方向上的控制变量。在图4的下面幅图中，判断平面中的任意点O′在坐标系vuw下的二维平面关系。

步骤(C)，临界点拾取单元

对步骤(B)中获得的曲面图在临界点拾取单元33中进行降次分析-3w²+u＝0，从而拾取得到曲面图上的临界点。w表示沿z轴方向上的状态变量，u表示沿y轴方向上的控制变量。

在本发明中，临界点是将-3w²+u＝0与-w³+uw+v＝0联立求解消除w后得到的点(v，u)，该点(v，u)是在判断平面中的，参见图4所示。

步骤(D)，判断单元

对步骤(C)中获得的临界点在声发射突变单元34中进行突变理论执行准则Δ＝4u³+27v²判断，当Δ＞0，返回步骤(A)，重新执行下一轮的声发射突变理论解析；当Δ≤0，进入预警单元4。u表示沿y轴方向上的控制变量，v表示沿x轴方向上的控制变量。

(四)预警单元4

该预警单元4采用如喇叭、扩音器等形式的提示音报警输出。

在本发明中，预警单元4接收到报警启动信号后，触发启动开关输出提示音。该提示音可以是如喇叭、扩音器等发出的如音乐声。

实施例1：对40t轨道式起重机的承力件进行声发射检测。

承力件：悬臂有效伸度：5000mm，检测长度3000mm。

承力件所用的16Mn钢成分为：

  成分  C  Mn  Si  P  S  Ca  质量百分比含量(％)  0.16  1.42  0.31  0.022  0.033  0.10

检测用设备有：(A)6个R15型声发射传感器，响应频率100～400kHz，中心频率150kHz。

(B)声发射仪为美国PAC公司全数字式16通道DiSP声发射系统。声发射仪检测时的门槛值30dB，声发射峰值定义时间PDT为300μs，声发射撞击限定时间HDT为600μs，声发射撞击闭锁时间HLT为1000μs。

在16Mn钢承力件的拉伸过程中，不同的损伤状态有不同的声发射特征，如表1所示。

表1不同的损伤状态的声发射特征

首先对声发射传感信息进行参数滤波和波形滤波(60kHz～500kHz)得到16Mn钢承力件的拉伸损伤信息，然后应用声发射突变理论综合分析六个声发射传感器采集的信息，从而判断出16Mn钢承力件从弹性损伤状态转变为屈服损伤状态的突变时间为77s～87s。

本发明建立了基于声发射突变模型对16Mn钢承力件进行拉伸损伤评估的系统，通过对16Mn钢承力件拉伸过程中弹性损伤阶段和屈服损伤阶段各自的声发射参数的特点，将拉伸不同阶段的声发射信号特征与突变理论相结合，建立了声发射参数的尖点突变模型。利用该模型，可对16Mn钢承力件拉伸过程中的声发射参数进行突变分析，进而对其在拉伸过程中从弹性损伤状态转变为屈服损伤状态进行判别、预测。