[发明专利]一种螺栓连接状态定量评估方法及系统

说明书

本公开提供了一种螺栓连接状态定量评估方法及装置，所述定量评估方法利用非线性声调制技术采集非线性声调制特征参数(非线性参数DI_FFT、调制参数MI_D、信息熵H(x))进行螺栓松动的早中期识别；利用线性超声技术采集线性超声特征参数(能量耗散参数E)实现螺栓松动的中后期识别；通过研究线性超声特征参数和非线性声调制特征参数随螺栓预紧力的变化趋势，利用K‑means聚类算法建立了螺栓连接状态分类模型，将螺栓连接状态划分为较明显的四种类别；本公开所述方案联合线性超声检测、非线性声调制技术和K‑means聚类算法，最终实现了对螺栓连接状态的各生命周期阶段的有效识别和定量评估。

技术领域

本公开属于螺栓连接状态无损检测技术领域，尤其涉及一种螺栓连接状态定量评估方法及系统。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

螺栓连接结构因其诸多优点广泛存在于航空航天、轨道交通等各个领域，用于连接各结构部件、传递载荷等；但在螺栓连接结构的全生命周期中，多种极端服役环境(主要包括周期性载荷，机械冲击，化学侵蚀，不当操纵和结构老化等)将导致螺栓连接处出现滑移、松弛等现象，进而影响整个工作系统的安全性和可靠性，甚至造成设备损坏、人员伤亡等重大事故；因此，螺栓连接状态检测技术的研究，特别是螺栓松动程度的定量检测方法的研究，具有重要的工程实践意义。

国内外学者在螺栓连接状态检测领域开展了大量卓有成效的研究工作，并已经使用了多种无损检测技术(尤其是超声波技术)来识别螺栓连接的健康状况；在超声波检测技术中，入射声波在螺栓连接部件中传播，将在响应信号中引入线性信号特征(例如，能量耗散，飞行时间延迟，反射/透射和模式转换等)或非线性信号特征(例如，高次谐波的产生和附加边带的产生等)；在上述领域的研究工作中，一些研究人员针对碳-碳复合热保护装置中的螺栓连接结构，利用Lamb波的能量耗散随螺栓剩余扭矩的变化趋势实现了螺栓松动识别和预测；还有一些研究人员基于振动声(vibro-acousticmodulation，VAM)技术，利用噪声辅助多元经验模态分解和多尺度多元样本熵定义了破坏指数，成功实现了螺栓早期松动监测；最后，还有部分研究人员同时利用了基于线性信号特征和基于非线性声调制的检测方法来识别螺栓松动，获得了良好的结果。

发明人发现，尽管线性超声技术和非线性超声技术均已被有效应用于螺栓松动检测与监测，但是，螺栓松动早期所引起的线性信号特征难以被察觉；螺栓松动后期的松动界面不再属于严格意义上的接触型损伤，导致螺栓连接结构的非线性动力学行为不显著；上述的局限性均分别降低了线性/非线性超声检测方法识别不同螺栓松动程度的有效性，并且，关于螺栓连接状态全生命周期定量评估的研究较少，因此，对螺栓松动的各个阶段进行有效识别和初步定量评估是一个有待于解决的难点。

发明内容

本公开为了解决上述问题，提供一种螺栓连接状态定量评估方法及系统，通过联合线性/非线性声学和和K-means聚类算法，能够实现对螺栓连接状态的精确分类和初步定量评估，对螺栓松动的各阶段进行有效识别。

根据本公开实施例的第一个方面，提供了一种螺栓连接状态定量评估方法，包括：

利用线性超声波检测系统完成线性超声检测，获得线性超声响应信号；

利用非线性超声波检测系统完成非线性超声检测，获得非线性超声响应信号；

对所述线性、非线性超声响应信号分别进行傅里叶变换，得到对应频率谱或功率谱；

利用所述频率谱或功率谱提取线性响应信号特征参数和非线性响应信号特征参数；

构建螺栓连接状态分类模型，通过获得的线性、非线性响应信号特征参数进行模型训练；

将待评估螺栓的特征参数输入训练好的螺栓连接状态分类模型，获得螺栓连接状态的定量评估结果。