[发明专利]一种基于光纤环声发射的扭力轴健康度评估方法

说明书

本发明公开了一种基于光纤环声发射的扭力轴健康度评估方法，包括利用声发射传感器采集扭力轴在疲劳破坏过程中声发射信号的能量数据，通过基于奇异谱分析实现对扭力轴的性能退化分析，在性能退化分析的基础上，基于距离的健康度函数，实现对扭力轴全生命周期健康程度的判定。本发明利用光纤环声发射传感器对扭力轴进行声发射信号的测量，并通过数据与知识相结合的方法提取出故障因子；根据故障因子定义健康度函数，得出扭力轴的实时健康度，实现对扭力轴全生命周期的健康度监测，从而保证在故障发生前给出预警，避免不必要的损失。

技术领域

本发明涉及声发射无损检测技术领域，尤其涉及一种基于光纤环声发射的扭力轴健康度评估方法。

背景技术

针对扭力轴健康度评定的问题，现有技术一般通过超声检测的方法进行扭力轴残余应力的检测，再根据被检信号在扭力轴断裂期间的波形变化粗略判断扭力轴的健康状况。但大多只是对波形变化加以描述，缺少对故障因子的定量分析，也不能对扭力轴的健康度给出判断。

因此，如何提供一种基于光纤环声发射的扭力轴健康度评估方法成为了本领域技术人员亟需解决的问题。

发明内容

有鉴于上述背景技术，本发明提供了一种基于光纤环声发射的扭力轴健康度评估方法；针对扭力轴的实时健康状况监测问题，制定了扭力轴的扭转疲劳实验方法，利用光纤环声发射传感器采集扭力轴表面及内部裂纹扩展产生的声发射波信号。采用奇异谱分解对声发射信号进行成分分解，根据不同成分的特征注入故障因子。并在故障因子的基础上，设计了扭力轴健康度函数，精确地描述出扭力轴的损伤程度变化情况。

本发明解决技术问题采用如下技术方案：

一种基于光纤环声发射的扭力轴健康度评估方法，包括利用声发射传感器采集扭力轴在疲劳破坏过程中声发射信号的能量数据，通过基于奇异谱分析实现对扭力轴的性能退化分析，在性能退化分析的基础上，基于距离的健康度函数，实现对扭力轴全生命周期健康程度的判定。

进一步的，基于奇异谱分析实现对扭力轴的性能退化分析包括：对能量数据进行预处理确定不同成分对应的特征值，进行奇异谱成分分解提取故障特性，进行疲劳破坏时期判定。

进一步的，对能量数据进行预处理的方法为：

对能量数据进行预处理，去除冗余数据，补齐缺失数据；其中，补齐缺失数据的规则为：设定一个固定的时间间隔10^-ns，将数据中的时间项四舍五入精确到小数点后n位；然后补全相邻数据之间的缺失数据，补充的能量沿用前一时刻的值；如果相邻两项时间差值小于10^-ns，那么在时间项四舍五入后这两项的时间值相同，故对这两项进行合并操作，能量值取两项中较大的值。

进一步的，进行奇异谱成分分解的方法包括如下步骤：

(1)嵌入：

奇异谱成分的分析对象是有限长一维时间序列[x₁,x₂,...,x_N]，N为序列长度；首先需要选择合适的窗口长度L将原始时间序列进行滞后排列得到轨迹矩阵：

取令K＝N-L+1，则轨迹矩阵X为L×K的矩阵为：

(2)分解：

对轨迹矩阵进行奇异值分解,即将X分解为以下形式：

X＝UΣV^T   (3)

其中，U为左矩阵；Σ为对角矩阵，主对角线上的值即为奇异值；V为右矩阵；U、V均为单位正交阵，满足UU^T＝I,VV^T＝I；

首先计算轨迹矩阵的协方差矩阵：