CN116297867A - 一种基于声发射多参数耦合的木材裂缝深度检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于声发射多参数耦合的木材裂缝深度检测方法，依据声发射参数峰值、频率重心、能量对裂缝较高的灵敏度，采用加权平均法对三个参数进行归一化处理，提出基于声发射多参数耦合的木材裂缝深度检测综合指标值，并将该综合指标值的差异系数作为检测指标，具有充分的理论依据。提出裂缝深度检测指标的判断阈值。通过切尾均值确定综合指标差异系数阈值，使得能够直观、便捷的判断试件裂缝深度。
Description
技术领域
本发明涉及结构健康监测技术领域，具体为一种基于声发射多参数耦合的木材裂缝深度检测方法。
背景技术
木材裂缝深度是评价木材损伤的重要指标之一。而声发射技术由于对裂纹的出现和扩展十分敏感，可以用于检测声发射源的状态信息，评估材料损伤、缺陷等内部特征，已逐渐被应用到木材及木质材料的损伤检测中。
目前利用声发射技术检测木材损伤的研究主要以定性为主，缺少对裂缝损伤的定量检测，且分析的声发射参数较单一，较少综合多参数分析结构损伤。
目前，木材内部损伤检测常用的无损检测方法主要有应力波法、超声波法、微钻阻力检测法等。然而，这些检测方法更多应用于确定木材内部缺陷位置及大小，对裂缝深度的检测则相对较少，而木材裂缝深度也是评价木材损伤的重要指标之一。
利用声发射技术检测木材裂缝的研究主要以定性为主，缺乏对裂缝深度的定量检测。此外，对木材损伤分析所采用的参数较单一，仅考虑了能量、幅值、振铃计数等单个参数与裂缝发展的对应关系，而单一声发射参数提取时易受环境噪声等因素的影响，仅依据单一声发射参数很难定量检测木材损伤程度。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于声发射多参数耦合的木材裂缝深度检测方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种基于声发射多参数耦合的木材裂缝深度检测方法，包括：
1、提取声发射信号参数
通过断铅试验，采集传感器接收到的声发射信号，提取信号中的声发射参数峰值、频率重心及能量。
2、标准化处理检测指标
(1)将获得的峰值、频率重心、能量组成原始判断矩阵R＝(rij)m×3，即：
其中，rij为第i个断铅点的第j个参数，其中i∈[1,m]，m为断铅点个数，j＝1,2,3分别指峰值、频率重心、能量。
(2)将原始判断矩阵式(1)进行归一化处理，即：
则得到的归一化矩阵K为：
其中，kij为经过式(2)归一化处理后的第i个断铅点的第j个参数的标准化值。
3、确定各指标权重
在归一化矩阵式(3)基础上先进行各指标信息熵及差异系数的计算，进而确定每个指标的权重。具体计算步骤如下：
(1)计算第j个指标的信息熵
其中，
根据n可知ej的值处于[0,1]的区间内。
(2)计算第j个指标的差异系数
gj＝1-ej(j＝1,2,3) (5)
(3)计算第j个指标的权重
4、确定综合指标值差异系数
将上述标准化后的各指标值及各指标的权重系数代入公式(7)，即：
之后根据通过裂缝与未通过裂缝的综合指标值的差异性，提出综合指标值差异系数作为判断准则，其差异系数计算公式为：
其中，Ui为第i个断铅点的综合指标值；Ui+1为第i+1个断铅点的综合指标值；λi为第i个断铅点与第i+1个断铅点之间的综合指标值差异系数。
5、判断裂缝深度
(1)确定裂缝深度检测阈值
在待检测试件的无裂缝区域，采用与裂缝深度检测相同的传感器布置方式进行断铅试验，提取声发射信号中的声发射参数(峰值、频率重心、能量)，并由公式(1)～(7)对峰值、频率重心、能量进行归一化处理，计算出每个断铅点的综合指标值，进而由公式(8)得到每两个连续断铅点间的综合指标值差异系数λi。按公式(9)去除λi的最大值及最小值后取平均值，则得到的λL为判断裂缝深度的阈值。
其中，λL为综合指标值差异系数阈值；λi,max为综合指标值差异系数最大值；λi,min为综合指标值差异系数最小值；m为断铅点个数。
(2)判断裂缝深度
当λi大于阈值λL时，说明第i个断铅点通过裂缝，而第i+1个断铅点未通过裂缝，即裂缝终端位于两个断铅点之间；当λi小于阈值λL时，则说明两个断铅点皆通过裂缝，需继续对下一个断铅点进行判断，直至判断出裂缝深度。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
与多数研究利用声发射技术定性检测木材裂缝不同，本专利所提方法能对裂缝深度定量检测；克服了单一声发射参数评价局限性问题，提出了由多参数耦合检测裂缝深度的科学检测方法；准确度较高，可有效实现对木材的损伤程度进行预测，避免木材损伤可能带来的人员和财产的损失；为木材裂缝深度检测提供了新思路。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明检测方法流程；
图2为本发明传感器及断铅点布置俯视图；
图3为本发明传感器及断铅点布置侧视图；
图4为本发明传感器及断铅点布置主视图；
图5为本发明杉木试件参数；
图6为本发明不同裂缝深度杉木测试参数；
图7为本发明MC17综合指标值差异系数图；
图8为本发明MC20综合指标值差异系数图。
图9为本发明MC23综合指标值差异系数图。
图10为本发明无裂缝杉木综合指标值及其差异系数。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例：
为检验本专利提出方法的有效性和准确性，现以三根实际切割裂缝的木材检测为例进行分析说明。
(1)试验概况
试验材料为福建杉木，其平均含水率约12％，密度为0.315g/cm3，所有试件尺寸均为500mm(长)×50mm(宽)×50mm(高)。在试件中切割模拟裂缝，其中裂缝长度(l)为300mm，宽度(w)为3mm，深度(d)分别为17mm、20mm和23mm，切割裂缝细节如图2-4所示。为方便描述，将裂缝深度为17mm、20mm、23mm的木材分别定义为MC17、MC20、MC23，如图5。
(2)声发射信号采集过程
考虑木材裂缝检测无声发射源，采用0.5mmHB铅芯折断方式模拟声发射源。将传感器布置在试件北面，距离东面60mm处，在试件南面进行断铅，如图2所示。为了测试在同一裂缝深度情况下，不同断铅距离对传感器所接收信号的影响，将断铅点进行移动，即断铅点与试件东面的距离记为N，与传感器在试件南面对应位置的距离记为声源距离G，N取120mm、140mm时，声源距离G则为60mm、80mm，如图6。断铅点在纵向均匀分布，分别记为断铅点位置1～9，在1～3处断铅时对应传感器位置为a，4～6处对应传感器b，7～9处时对应传感器c，用“·”表示断铅位置，如图4所示。为了减少人工声发射源带来的不确定性，每个断铅点进行5次有效的断铅。
(3)结果与分析
本试验首先提取声发射参数峰值、频率重心、能量，采用综合指标值计算方法计算不同试件的不同声源距离的综合指标值差异系数λ，结果如图7-9所示。其中虚线为综合指标值差异系数的阈值，其计算方法根据上文所提的阈值设定方法采集计算。考虑本次试验为同一批次杉木，阈值计算方法为：随机选取一根杉木(本试验选取MC20)，在其无裂缝处(试件西侧)采用与裂缝深度检测相同布置方式进行断铅试验，采集9个断铅点的声发射信号，计算各断铅点间的综合指标值差异系数，并由式(9)计算得到两声源距离λ的平均值，结果如图10所示；为使判断裂缝深度的λ更加客观可靠，将图10中两个声源距离的综合指标值差异系数平均值求和后取其平均值，并将其设定为阈值，则阈值λL＝0.346。
由图7可以看出，MC17在两种声源距离下的综合指标值差异系数皆会在断铅点深度15～20mm之间发生突变，均大于0.9，远大于本文设定的阈值0.346，且除个别断铅点异常外，其余断铅点间的λ皆小于阈值，由此可判断裂缝深度15mm＜d≤20mm。同理，由图8看出，MC20的综合指标值差异系数λ变化规律与MC17相同，两种声源距离在断铅点深度15～20mm间的λ远大于阈值，故判断裂缝深度15mm＜d≤20mm。由图9看出，MC23的综合指标值差异系数在断铅点深度20～25mm间大于阈值0.346，判断裂缝深度20mm＜d≤25mm。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。
Claims (7)
1.一种基于声发射多参数耦合的木材裂缝深度检测方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1、至少提取两种声发射信号参数指标；
S2、采用加权平均法将所有的参数指标进行归一化处理，得到每个参数指标的标准化值；
S3、计算每个声发射信号参数指标的权重，根据参数指标权重和参数指标的标准化值得出综合指标值；
S4、根据通过裂缝与未通过裂缝的综合指标值的差异性，提出综合指标值差异系数作为判断准则；
S5、通过综合指标值差异系数确定裂缝深度检测指标的判断阈值，根据阈值判断裂缝深度。
2.根据权利要求1所述的一种基于声发射多参数耦合的木材裂缝深度检测方法，其特征在于：S1中通过断铅试验，采集传感器接收到的声发射信号，提取信号中的声发射参数峰值、频率重心及能量。
3.根据权利要求2所述的一种基于声发射多参数耦合的木材裂缝深度检测方法，其特征在于：
S2中将获得的峰值、频率重心、能量组成原始判断矩阵R＝(rij)m×3，即：
其中，rij为第i个断铅点的第j个参数，其中i∈[1,m]，m为断铅点个数，j＝1,2,3分别指峰值、频率重心、能量；
将原始判断矩阵式(1)进行归一化处理，即：
则得到的归一化矩阵K为：
其中，kij为经过式(2)归一化处理后的第i个断铅点的第j个参数的标准化值。
4.根据权利要求3所述的一种基于声发射多参数耦合的木材裂缝深度检测方法，其特征在于：
S3中在归一化矩阵K式(3)基础上先进行各指标信息熵及差异系数的计算，进而确定每个指标的权重，具体计算步骤如下：
计算第j个指标的信息熵：
其中，
i＝1，2，3，…，m；
计算第j个指标的差异系数：
gj＝1-ej(j＝1,2,3) (5)
计算第j个指标的权重：
5.根据权利要求4所述的一种基于声发射多参数耦合的木材裂缝深度检测方法，其特征在于：S4中将标准化后的各指标值及各指标的权重系数代入公式(7)，即：
6.根据权利要求5所述的一种基于声发射多参数耦合的木材裂缝深度检测方法，其特征在于：S4中其差异系数计算公式为：
其中，Ui为第i个断铅点的综合指标值；Ui+1为第i+1个断铅点的综合指标值；λi为第i个断铅点与第i+1个断铅点之间的综合指标值差异系数。
7.根据权利要求6所述的一种基于声发射多参数耦合的木材裂缝深度检测方法，其特征在于：S5中：
首先确定裂缝深度检测阈值：
在待检测试件的无裂缝区域，采用与裂缝深度检测相同的传感器布置方式进行断铅试验，计算出每个断铅点的综合指标值，进而由式(8)得到每两个连续断铅点间的综合指标值差异系数λi；
按式(9)得到的λL为判断裂缝深度的阈值；
其中，λL为综合指标值差异系数阈值；λi,max为综合指标值差异系数最大值；λi,min为综合指标值差异系数最小值；m为断铅点个数；
其次判断裂缝深度：
当λi大于阈值λL时，说明第i个断铅点通过裂缝，而第i+1个断铅点未通过裂缝，即裂缝终端位于两个断铅点之间；当λi小于阈值λL时，则说明两个断铅点皆通过裂缝，需继续对下一个断铅点进行判断，直至判断出裂缝深度。
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Cited By (1)
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|---|---|---|---|---|
| CN117783294A (zh) * | 2024-02-26 | 2024-03-29 | 西南林业大学 | 一种基于声发射能量熵的木材损伤动态检测方法与*** |
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2023
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| CN117783294A (zh) * | 2024-02-26 | 2024-03-29 | 西南林业大学 | 一种基于声发射能量熵的木材损伤动态检测方法与*** |
| CN117783294B (zh) * | 2024-02-26 | 2024-04-26 | 西南林业大学 | 一种基于声发射能量熵的木材损伤动态检测方法与*** |
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