起重機(jī)的聲發(fā)射源特性及識(shí)別方法研究

發(fā)布時(shí)間：2020-05-09 03:14

【摘要】： 起重機(jī)是廣泛使用的大型機(jī)電類特種設(shè)備,其安全運(yùn)行與社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展息息相關(guān),我國(guó)在役起重設(shè)備數(shù)量多,增幅快,截至2007年底在用起重設(shè)備總量95.79萬臺(tái),與2003年底相比增幅達(dá)72.3%,開展無損檢測(cè)是保障起重機(jī)安全運(yùn)行的重要手段。近年來,聲發(fā)射技術(shù)在壓力容器、航空航天等行業(yè)的無損檢測(cè)中得到了廣泛的應(yīng)用,與超聲、磁粉、射線、滲透等常規(guī)無損檢測(cè)方法相比,它具有對(duì)活性缺陷敏感、一次試驗(yàn)中可對(duì)被檢結(jié)構(gòu)件或設(shè)備進(jìn)行整體檢測(cè)、檢驗(yàn)周期短、效率高等優(yōu)點(diǎn),但對(duì)起重機(jī)的無損檢測(cè),目前還處于起步階段,對(duì)起重機(jī)工作現(xiàn)場(chǎng)的聲發(fā)射源缺乏認(rèn)識(shí)。因此,研究起重機(jī)工作現(xiàn)場(chǎng)的聲發(fā)射源特性、尋求有效的聲發(fā)射源識(shí)別方法是目前檢測(cè)中急需解決的問題,也是制定起重機(jī)聲發(fā)射檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)和開展現(xiàn)場(chǎng)檢驗(yàn)的前提。本文結(jié)合國(guó)家“十一五”科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目,對(duì)起重機(jī)工作過程中的各種典型聲發(fā)射源特性及識(shí)別方法開展研究,完成的主要工作有: (1)通過Q235鋼和Q345鋼母材和焊縫試件拉伸過程的聲發(fā)射監(jiān)測(cè),獲取了四種試件拉伸過程的聲發(fā)射特征,結(jié)果表明:拉伸過程的聲發(fā)射行為與材料內(nèi)部損傷是相吻合的;利用聲發(fā)射有效值電壓(RMS)曲線和能量率曲線能清晰的觀察到屈服點(diǎn)的出現(xiàn),也能觀測(cè)到焊縫試件拉伸過程的多次屈服現(xiàn)象,Q345鋼焊縫試件的雙屈服現(xiàn)象尤為明顯,而這些現(xiàn)象在應(yīng)力應(yīng)變曲線中是不能反映出來的。 (2)在Q235、Q345鋼拉伸試驗(yàn)和箱形、槽形試件彎曲試驗(yàn)過程的聲發(fā)射監(jiān)測(cè)試驗(yàn)所獲取的材料拉伸過程和結(jié)構(gòu)件彎曲過程聲發(fā)射特性基礎(chǔ)上,對(duì)帶有焊接表面裂紋的大型結(jié)構(gòu)件——起重機(jī)箱形梁進(jìn)行了破壞性試驗(yàn),監(jiān)測(cè)了試驗(yàn)全過程的聲發(fā)射現(xiàn)象,對(duì)比各級(jí)載荷下的應(yīng)力值和表面裂紋區(qū)域的磁記憶檢測(cè)結(jié)果,得到了表面裂紋擴(kuò)展和塑性變形聲發(fā)射源的聲發(fā)射特性,包括:聲發(fā)射定位特征、參數(shù)分布特征和波形頻譜特征。 (3)通過大量的起重機(jī)現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn),系統(tǒng)地獲取了橋式/門式起重機(jī)工作過程中六種典型聲發(fā)射源的聲發(fā)射特性,分別為大車/小車移動(dòng)、起升/下降制動(dòng)、結(jié)構(gòu)摩擦、氧化皮剝落、雨滴噪聲、電器設(shè)備噪音等;同時(shí)完成了起重機(jī)主梁上的衰減特性測(cè)量和線性定位試驗(yàn),結(jié)果表明:線性定位方法可以對(duì)箱形梁、桁架主梁上的聲發(fā)射源進(jìn)行正確定位。 (4)研究了小波分析在起重機(jī)聲發(fā)射信號(hào)處理中的應(yīng)用問題,分析了聲發(fā)射信號(hào)處理中的小波基選取方法,根據(jù)小波分析的Mallat算法,推導(dǎo)了小波分解的最大尺度公式,確定了各尺度下信號(hào)的頻率范圍,提出了基于小波能譜系數(shù)的起重機(jī)聲發(fā)射源特征提取方法,實(shí)例證明,該方法能夠?qū)Ρ砻媪鸭y擴(kuò)展、塑性變形、結(jié)構(gòu)摩擦和小車移動(dòng)四種聲發(fā)射源進(jìn)行正確的識(shí)別。 (5)研究了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在起重機(jī)聲發(fā)射波形信號(hào)模式識(shí)別中的應(yīng)用問題,通過對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)造、初始權(quán)值的選取、算法的選擇等問題的研究,提出了改進(jìn)的RPROP算法;結(jié)合基于小波分析的聲發(fā)射信號(hào)特征提取,設(shè)計(jì)并培訓(xùn)了能對(duì)起重機(jī)工作過程典型聲發(fā)射源進(jìn)行正確識(shí)別的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通過對(duì)起重機(jī)實(shí)際聲發(fā)射檢驗(yàn)獲得的信號(hào)進(jìn)行模式識(shí)別,驗(yàn)證了所構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)的可靠性。本文的研究成果有助于提高對(duì)起重機(jī)聲發(fā)射源的全面認(rèn)識(shí),為起重機(jī)聲發(fā)射檢測(cè)及結(jié)果評(píng)價(jià)方法標(biāo)準(zhǔn)的制定奠定基礎(chǔ),對(duì)推動(dòng)聲發(fā)射技術(shù)在起重機(jī)行業(yè)的應(yīng)用開展具有重要意義和實(shí)用價(jià)值。
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