[发明专利]一种基于磁记忆信号垂向特征分析的损伤状态识别方法

说明书

本发明涉及一种基于磁记忆信号垂向特征分析的损伤状态识别方法，利用磁梯度张量测量方法获取磁记忆信号变化信息，提取出磁场的不变信号特征，消除检测方向的影响；通过测量不同提离值下的磁记忆信号平面分布，获得损伤区域磁场垂向分布特征，消除提离值和试件物理状态因素的影响；通过分析裂纹和应力集中的磁记忆信号垂向分布差异，可以实现损伤状态的准确识别。

技术领域

本发明涉及一种基于磁记忆信号垂向特征分析的损伤状态识别方法，特别是涉及一种利用损伤区域磁场垂向分布特征，分析裂纹和应力集中的磁记忆信号垂向分布差异，实现损伤状态准确识别的方法。属于无损检测技术领域。

背景技术

磁记忆对缺陷和应力均具有高度敏感性，但不同的损伤阶段的磁记忆信号，对损伤参数的敏感程度并不一致。因此，在对应力和缺陷定量化分析之前，首先需要识别试件的实际损伤状态，准确区分开裂纹和应力集中缺陷。

针对损伤状态识别问题，目前通常采用以下两类方法：一类是阈值分类法，即通过求取适合的磁信号特征值与阈值进行比较，判断试件的损伤状态。由于单一特征很难全面而准确的描述应力集中和缺陷信息，且阈值的选择目前还只能依靠实验和操作人员的经验，阈值分类法在工程应用中受到的限制条件较多。另一类是神经网络法，即利用多个磁信号特征值作为神经网络输入，实现损伤状态的智能识别。神经网络法综合利用多个磁信号特征，降低了漏判、误判的偶然性，但神经网络法的识别效果与训练样本数量及质量有关。

目前难以建立统一的损伤状态判定准则，主要原因在于利用磁场标量数据提取损伤特征值存在两个局限性：一是测得磁记忆信号受测量参数(检测方向、提离值)选取影响。当检测方向与缺陷方向垂直时，信号对损伤较为敏感，平行时则不敏感。提离值选取不同时，对磁场强度的大小、分布及其梯度也会有较大影响。实际检测时无法保证检测方向与缺陷方向垂直，提离值选取也无统一标准。二是被测试件的物理状态的不确定性问题。当试件的剩磁强度、尺寸、材料等状态不同时，相同类型损伤引起的磁记忆信号也会有较大区别。因此，要实现损伤状态的准确识别，首先需要消除上述不确定因素的干扰，分析裂纹和应力集中磁记忆信号分布特征的差异。

发明内容

本发明利用磁梯度张量测量方法获取磁记忆信号变化信息，提取出磁场的不变信号特征，消除检测方向的影响；通过测量不同提离值下的磁记忆信号平面分布，获得损伤区域磁场垂向分布特征，消除提离值和试件物理状态因素的影响；通过分析裂纹和应力集中的磁记忆信号垂向分布差异，实现损伤状态的准确识别。

一种基于磁记忆信号垂向特征分析的损伤状态识别方法，其实现流程如图1所示，具体实施步骤为：

1.利用磁梯度张量测量方法，提取磁记忆信号不变特征：总梯度模量。

磁记忆信号是具有方向和幅值的矢量场，在三维空间中，可以用9个(3×3的矩阵)空间梯度组成的张量来表示为：

式中，G为“磁梯度张量”，H_x、H_x、H_z分别为x、y、z方向磁记忆信号磁场强度。

磁记忆信号梯度张量的三个方向磁场梯度都可以一定程度上描述磁场变化，但各个分量的分布特征和幅值会随检测方向发生变化。

总梯度模量又称解析信号振幅，是磁梯度张量的一种缩并运算，其计算公式为：

对于空间任意一测量点，假设在不同检测方向下得的磁记忆信号梯度张量分别为G₁和G₂，总梯度模量为C₁和C₂，可以得到

C₁＝C₂ (3)

总梯度模量是不受检测方向变化影响、可反映磁场梯度的变化程度的标量。