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    钢筋混凝土梁损伤声发射信号特征提取与识别研究.pdf

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    钢筋混凝土梁损伤声发射信号特征提取与识别研究.pdf

    1、2 0 1 1 年第 1 2 期 1 2月 混 凝 土 与 水 泥 制 品 CHI NA C ONC RET E AND C EME NT P R0DUC T S 2 01 1 Nol 2 De e e mb e r 钢筋混凝土梁损伤声发射信号 特征提取与识别研究 彭德红 , 孙德立 ( 1 义乌工商学院建筑与艺术学院 , 金华 3 2 2 0 0 0 ; 2 同济大学土木工程学 院, 上海 2 0 0 0 9 2 ) 摘要 : 钢 筋混凝 土桥 梁暴露在 恶劣 工作 环境下常常 受到 裂纹损 伤威胁 , 及 时有效地检测到混 泥土梁的微 裂纹 以及识别梁的损伤状况是保证桥 梁安全作业的 重要

    2、 基础。针对 目前采 用全波形声发射仪采 集声信 号受到噪 声污染 而影响探伤精度 的问题 , 提 出 了基 于神 经网络 的非线性独立分 量分 析( I C A ) 与维格纳分布 V D) 的损伤声发射信 号 特征提 取与识别的新方法。通过 R _B F网络估计混入声信号 中的非线性噪 声成 分, 利 用 I C A算 法分 离 出真实的梁损 伤 声信号 , 消除噪声干扰 , 并应 用 W V D分 析分 离信 号的时频谱 分布 , 提 取信号特征 频率处 的能量特征作为识 别损 伤状态的有效参数。三点弯曲加载试验结果表明, 非线性I C A能够有效抑制噪声导致的声信号频率漂移, 得到信号

    3、可靠的关键 特征 , 提 高梁裂 纹损伤 的识 别精度 , 且结果 比不进行去噪处理提 高了 9 。 关键词 : 钢 筋混凝 土; 无损探伤 ; 声发射 ; 非线性独 立分 量分析 ; 谱分析 Ab s t r a c t : Re i n f o r c e d c o n c r e t e b e a ms o f t e n s u ff e r f r o m c r a c k s d u e t o s e v e r e o p e r a t i o n c o n d i t i o n s Th e r e f o r e ,i t i s i mp e r a t i

    4、v e t o mo n i t o r t h e b e a m c o n d i t i o n i n t i me t o p r e v e n t d a ma g e s Ho w e v e r ,f a u l t a c o u s t i c s i g n a l r e c o r d e d b y the w a v e f o r m a c o u s t i c e mi s s i o n i n s t r u me n t i s s u b me r g e d b y n o i s e T o e l i mi n e t h e n o i

    5、 s e , a n e w a p p r o a c h t o i d e n t i f y t h e b e a m d a ma g e s i s p r e s e n t e d I t fi r s t l y u s e s a RB F n e u r a l n e t wo r k t o e s t i ma t e t h e mi x e d n o n l i n e a r n o i s e i n t h e o rig i n a l a c o u s t i c s i g n a l , t h e n t h e i n d e p e n

    6、 d e n t c o m p o n e n t s a n al y s i s ( I C A ) i s u s e d t o s e p a r a t e t h e t rue f a u l t s i g n a l w i t h the n o i s e r e m o v e d , l a s t l y , t h e Wi g n e r - V i l l e d i s t ri b u t i o n ( WV D ) i s a d o p t e d t o e x t r a c t d i s t i n c t e n e r g y f e

    7、 a t u r e s o f t h e s e p a r a t e d s i g n a l i n t h e t i me f r e q u e n c y d o ma i n t o r e a l i z e t h e r e c o g n i t i o n o f the b e a m h e a l t h s t a t e s T h e t h r e e p o i n t s b e n d i n g l o a d i n g t e s t h a s b e e n c a r r i e d o u t t o e v a l u a t

    8、 e t h e p r o p o s e d d e t e c t i o n me t h o d T h e e x p e ri me n t r e s u l t s s h o w t h a t t h e mi x e d n o i s e c a n b e e l i mi n a t e d e ff e c t i v e l y b y t h e u s e o f n o n l i n e a r I CA,a n d t h e i d e n t i fi c a t i o n p r e c i s i o n i s i mp r o v e

    9、d Mo r e o v e r ,the p e rfo r ma n c e o f t h e p r o p o s e d me t h o d i s s u p e rio r t o t h e me t h o d wi t h o u t t h e I C A p r o c e s s i n g Ke y wo r d s : Re i n f o r c e d c o n c r e t e ;No n d e s t ruc t i v e i n s p e c t i o n ;Ac o u s t i c e mi s s i o n ;No n l i

    10、n e a r i n d e p e n d e n t c o mp o n e n t s a n a l y s i s ( I C A ) ; S p e c t r u m a n a l y s i s 中图分类号 : T U 5 2 8 0 7 文献标识码 A: 文章编号 : 1 0 0 0 4 6 3 7( 2 0 1 1 ) 1 2 - 4 5 - 0 4 0前言 混凝土作为应用最为广泛 的工程材料 ,在建 筑 、 道路 、 桥梁 、 大坝等工程结构 中起着非常重要 的 作用。其 中, 桥梁多为钢筋混凝土结构 , 在恶劣的应 用 环境 中 , 结构很容 易产 生细微 裂纹等

    11、缺陷 , 如果 不及 时发现并处理 , 微裂纹继续发展有可能导致桥 梁结构 的损坏 ,严重情况下将造成桥梁断裂破坏 , 带来 巨大的人员伤亡与财产损失f l - 2 。因此 , 对桥梁 结构早期微裂纹 的有效检测 , 消除故障隐患 , 对保 证桥梁的安全使用影响巨大。 目前 , 对钢筋混凝土结构缺陷检测 的方法主要 有超声法、 红外热像法以及声发射法等3 。其 中, 声 基 金 项 目 :交 通 部 西 部 交 通 建 设 科 技 攻 关 重 点 项 目 ( 2 0 1 1 4 1 2 8 6 0 1 0 ) 。 发射 ( A c o u s t i c E m i s s i o n , 简

    12、称 A E) 能够利用材料局 部 能量变化 释放 的瞬态 弹性波来准确检测和定位 故 障缺 陷 , 灵敏度非常高 , 可以达到微米数量级 , 加之声发射具有动态连续检测功能 , 从而在在诸多 领域得到了广泛的研究与应用。因此 , 将声发射技 术应用到桥梁钢筋混凝土结构缺 陷的在线实 时监 测 中, 是一种可靠 的途径 , 并得到了专家学者们 的 重视。纪洪广等通过三点弯曲试验分析混凝土断裂 过程中声发射关联分维数的变化规律 , 确定 了混凝 土试块在I 临界断裂时的分型特征识别模式 , 并证 明 此识别模式可以作为材料临界断裂的判别特征5 - 6 。 陈兵等通过三点弯曲试验将钢纤维混凝土梁的声

    13、 发射信号振幅分布特性划分为不同的区段, 并与混 凝土 内部不 同的破坏机制建立一一对应的联系7 埽 。 一 45 学兔兔 w w w .x u e t u t u .c o m 2 0 1 1 年第 1 2期 混凝土与水泥制品 总第 1 8 8期 骆英等则通过 三点 弯曲载荷试验对不同强度的混 凝土试块以及 同强度 的素混凝土和钢筋混凝土试 块进行研究 , 发现全波形声发射技术可以实现混凝 土结构的损伤在线监测【 l 。在他们的研究基础上 , 本文进一步考虑了声发射信号 中微弱故 障特征信 号的提取与识别技术 , 提出了基于非线性盲源分离 消 噪的钢筋混凝土梁全波形声发射信号时频检测 方法。

    14、该方法的创新点在于:利用非线性独立分量 分析 ( N o n l i n e a r I C A)从多个传感器信号 中分离 出 故障源 , 消除外界噪声干扰 ,同时 , 利用维格纳分布 ( WV D) 对故障源信号进行时频分解 , 提取敏感故障 时频特征 , 从而提高梁损伤检测精度 。最后 , 利用三 点弯曲载荷试验验证所提检测方法的有效性。 1 非线性盲源分离 传感器在采集声发射信号时 , 难免会受到通信 环境的影响而引入非线性噪声信号 。由此 , 会干扰 故 障特征提取过程 ,严重时会使故 障辨识结果错 误 。 因此 ,独立分量分析 ( I C A) 被应用到多通道传 感器信号的去噪中来

    15、, 即在对信号系统没有任何先 验 知识 的情况下 ,对含有 噪声 的原始信号进行分 离 , 学术上称为盲源分离。 然而,传统 的 I C A是建 立在线性假设基础上的嘲, 当信号系统属 于线性 系 统时, 源信号分离的效果比较理想。 但是现实系统一 般为非线性系统 ,源信号与噪声属于非线性混合 , 所 以基于线性假设的 I C A很难分离出真实 有效 的 源信号 。 近年来, 基于神经 网络的非线性独立成分分 析引起 了学术界的高度重视 , 与传统的线性 I C A算 法相 比, 非线性独立成分分析能利用神经 网络强大 的非线 性 函数 逼近 能力 实现对 非线 性混 合 的分 离 。 基于神

    16、经网络的非线性独立成分分析数学方 程 为【 O l : z g ( ) ( 1 ) y = Wz = Wg f ( As V = s s 式 中, s = I s S 2 s J 是 n个 源信 号 , = x 2 是 m个传感器采集到 的源信号的混合 观测信 号 , A为线性混合矩阵 , f = , t 。 t d 为非线性混合 后的观测信号 , f ( x ) 为非线性混合函数 , = z 为非线性解混后的观测信号 , g ( t ) 为非线性解混 函数 , y = y y 2 为分离后 的源信号 , W 为分离 矩阵。从式( 1 ) 的数学表达可见, 盲源分离是对源信 号的估算 , 其核

    17、心是找到非线性混合 函数f ( x ) 的反 函数 g ( t ) 以及线性混合矩阵 A的逆矩阵 w。但是- 厂 一 4 6一 ( ) 和 A都是未知的 , 不能直接求得 g ( t ) 和 W, 为了 能够得到近似逼近f ( x ) 和 A的逆 , 本文采用径 向基 函数( R B F ) 模型 , 结合最大互信息准则来求解解混函 数和分离矩阵。 其计算流程如图 1 所示, 具体的理论 推导可参见文献 1 1 1 。 r r _ _ _ l r s l 线性混合l i 非线性混合 I t 基于R B F 。f 分离矩阵l Y - +r f +l l 卜 纠 I斗 i l j 1 壁 1 L

    18、_ _ 图 l 基 于 RBF网 络 的 非线 性 盲 分 离 流 程 在声发射信号采集过程中 , 噪声 和弹性 波之问 具有相互独立性 , 通过基于神经网络 的非线性盲源 分离算法可以得到相互独立的分量 , 去除独立 的噪 声数据,从而保证 了材料损伤特征信息不被破坏 。 这样 , 就可以利用 WVD提取到可靠的故障特征 , 便 于故障的早期识别。 2 试 验与 数据 分析 试 验 用 钢 筋 混 凝 土 梁 截 面 尺 寸 : 1 8 0 mm 1 2 0 ra m, 长度 1 2 0 0 m m, 混凝土强度等级 C 5 0 , 梁底纵 向构造钢筋为 A 5 01 2 , 钢筋保护层厚度

    19、 3 0 m m。 混凝 土 的配合 比为水泥 :砂 :石子 :水=1 : 1 3 2 : 2 3 2 : 0 4 0 , 采用人工搅拌混凝土。 三点弯曲试验采用万能 疲劳试验机加载 ,利用 P X WA E鹏翔全波形声发射 仪采集声信号 , 8个中心频率为 1 5 0 k Hz 的压电传感 器布置在试件正反两侧面 , 图 2为一侧 4个传感器 的布置。在加载前 , 梁试件 已经存在微裂纹, 加载过 程 中, 原始裂纹扩张已经与新裂纹合并形成宏观裂 纹 , 随着进一步加载, 宏观裂纹扩展断裂。 图 2 三点弯曲加载声发射 采集试验 图 3所示 为声 发射积 累能量 随加载载荷关 系 曲线。 从

    20、图中可见 , 裂纹的高速扩展期处于 B C段与 D E段 , 在 F G段断裂 , 破坏载荷为 6 1 k N。试验结果 与文献 1 】 吻合 。 通过分析图 3 , 可 以认为 A B段是安全区 , 裂纹 处于早期状态 ; D E段是危险段 ,宏观裂纹已经出 现 ; F G段则是破坏段。这几个阶段对应混凝土梁失 效的典型过程 , 因此 , 本文以 A B、 D E和 F G三个时 学兔兔 w w w .x u e t u t u .c o m 彭德红 , 孙德立 钢筋混凝土梁损伤声发射信号特征提取与识别研究 荷载 k N 图 3 声 发射积累能量随加载载荷关系 曲线 间区段 的声信号作为研究

    21、对象 , 利用非线性盲分离 和 WV D时频分析技术提取各个阶段 的损伤本质特 征值作为对混凝土梁状态 的评估依据 , 结合支持 向 量机来实现梁损伤检测的智能识别 。 图 4 图 9给出了早期裂纹 、 宏观裂纹与断裂三 种状态下声发射信号的 WV D时频谱 ,并对 比了传 感器采集原始信号与非线性 I C A分离信号的时频 特性 。 从图 4 图 6可见 , 传感器采集到的初始信号波 峰主要集中在 5 0 2 0 0 k H z ,最大能量集 中在 7 5 k Hz 时间, s 图 4 微裂 纹原始 信号的 WV D时频分布 O 1 2 3 4 5 6 7 时间, s 图 5 宏 观纹原始信

    22、号 的 WV D时频分布 左右 ; 另外 , 大于 2 0 0 k Hz 的高频区也 出现了能量波 峰。而从理论分析与已经得到的研究结果 可知 , 正常钢筋混凝土梁 的声发射信号能量 峰值一般 在 0 1 2 3 4 5 6 7 时间 s 图 6 断裂前原始信号的 WV D时频分 布 O 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0 时间, s 图 7 微裂纹 I C A去噪信 号的 WvD时频分布 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0 时间, s 图 8 宏观裂纹 I C A去噪信号的 WV D时频分布 。一 : l “ 芒 一 一卡 j i L抒 顷章 优 势 频 医 0 杉 优

    23、贽 频 率 。 _ 一 鼍 睾 圭皇三 : 。 : 一 _ | 簟 船 誓 盘 j : : 。 。 : _ 一 一 - 一 r 1r -ll 11 时间, s 图 9 断裂前裂纹 I C A去噪信号 的 WV D时频分布 4 7 如 如 0 4 4 3 3 2 2 l 1 阢 l l I 百 嘲 r I 如 如 0 3 3 2 2 1 1 N 脚 学兔兔 w w w .x u e t u t u .c o m 2 0 1 1 年第 l 2 期 混凝土与水泥制品 总第 1 8 8期 1 0 1 0 0 k H z , 最大能量集 中在 1 0 k H z 左右 , 宏观裂纹 以及断裂时能量峰值则

    24、在 1 0 1 6 5 k Hz 。 对 比图 4 图 6分析可知 , 受 到环境 因素 以及传感器 自身 的影 响, 噪声污染使得梁声发射信号 的频率有 了一定 的 漂移 , 并且 高频率区域出现 了噪声 的能量波峰。而 从图 7 图 9可见 , 经过非线性 I C A去噪后 , 正常钢 筋混凝土梁的声发射信号能量峰值主要集 中在 1 O 1 0 0 k H z ,最大能量集 中在 1 0 k H z左右 ,而宏观裂 纹 以及断裂时能量峰值则在 1 0 1 6 5 k H z ,整个破坏 过程的频谱 由低频到高频发展 , 分析结果与文献 1 吻合。由此可见, 通过非线性 I C A处理 ,

    25、传感器原始 信号中的噪声干扰被有效地抑制与消除 , 去噪后 的 信号更加接近理论值 。同时 , 注意到图 7 图 9中不 同裂纹状 态下 频率区间 【 0 2 0 k H z 、 【 4 0 - 6 0 k H z 、 8 0 - 1 0 0 k Hz 】 、 【 1 3 0 1 5 0 k H z 】 以及 1 6 0 - 1 8 0 k Hz 的能 量分布存在较大不同 , 所 以 , 可 以沿着时间轴方 向 将此 5个 区域 的能量值作为识别梁裂纹 状态的重 要 特征 。 鉴于支持向量机( S V M) 具有较强的模式识别能 力【 , 本文将计算得到的 5个 区域能量值作 为 S VM 的

    26、输入变量 , 其输 出为 0 0 1 、 【 O 1 0 】 和【 1 0 0 】 分 别 对应梁裂纹的三种不同状态 , 从而来判断梁 的裂纹 情况。实验中, 对梁的微裂纹 、 宏观裂纹和断裂声发 射信号分别取 5 0个样本来训练 S V M,然后用训练 好的 S V M去判定新的输入样本。表 l为 S V M对新 样本 的识别结果 ,其 中,分别采用了非线性 I C A S VM、线性 I C A S V M 和只使用 S V M 的测试结果。 从表中可见 , 使用 1 C A去噪后可以明显提高裂纹状 态辨识精度 ; 同时, 非线性 I C A 比线性 I C A 的去噪 效果好 , 裂纹状

    27、态辨识更准确。因此 , 本文所提出的 短时交通流量预测方法具有较高的预测能力 , 有效 提高了短时交通流量预测精度。 表 1 梁损伤状态识别结果 3结论 ( 1 ) 随着混凝土梁裂纹的扩展 , 其声 发射信号 频谱峰值范围相应扩大 ,但是在主要的特征频率 5 0 k Hz 与 1 0 0 k Hz 左右的能量集中具体不 同特点 , 可 以作为识别梁裂纹发展状态的重要特征 。 一 4 8一 ( 2 ) 传感器采集到的声信号难免被噪声污染 , 影响信号的时频分布特性 , 采用非线性 I C A可以较 好去除噪声干扰 , 恢复信号本质特性 , 达 到提高梁 损伤识别精度的 目的。 参考文献 : 1

    28、王彬, 顾 建祖, 骆 英, 李忠芳 预 应力钢筋 混凝 土梁破 坏 过程 的声 发射 特性 实验研究 J 防灾 减灾工程学报 2 0 0 6 , 2 6 ( 4 ) : 4 5 3 4 5 7 2 】 杨智 春, 于哲峰 结构健康监测 中的损伤检测技术研 究进 展 J 】 力学进展, 2 0 0 4 , 3 4 ( 2 ) : 2 1 5 - 2 2 3 【 3 王余刚, 骆英, 柳祖亭 全波形声发射 技术用于混凝土 材 料 损伤监测 研究 【 J 岩石 力学 与工程 学报 , 2 0 0 5 , 4 ( 5 ) : 8 0 3 - 8 0 7 【 4 0 h t s u M A c o u

    29、 s t i c e mi s s i o n c h a r a c t e r i s t i c s i n c o n c r e t e a n d d i a g n o s t i c a p p l i c a t i o n s J J o u r n a l o f A c o u s t i c E mi s s i o n , 1 9 8 7 , 6 ( 2 ) 9 9 - 1 0 8 5 纪洪广, 张天森, 蔡美 峰, 张志勇 混凝 土材料 损伤 的声 发射 动态检测试验研 究 【 J 】 岩石 力学与工程 学报 , 2 0 0 0 , 1 9 ( 2 ) : 1 6

    30、 5 -1 6 8 6 】 纪洪广, 王基 才, 单 晓云, 蔡美峰 混凝 土材料 声发射 过 程分形特征及其再断裂分析 中的应用【 J 岩石力学与工程学 报 2 0 0 1 , 2 0 ( 6 ) : 8 0 1 8 04 【 7 】 陈兵 , 张东, 吴科 如 混凝 土梁声发射特性试验研究 J 建 筑材料学报 , 1 9 9 8 , 1 ( 4 ) : 3 1 5 3 1 9 【 8 陈兵, 姚武, 张东, 吴科如 混凝 土梁破 坏机制 的声发 射 特性 试验研究【 J 建 筑材料学报 , 2 0 0 1 , 4 ( 4 ) : 3 3 2 3 3 8 9 】 H y v a r i n

    31、e n A , K a r h u n e n J , O j a E I n d e p e n d e n t c o m p o n e n t a n a l y s i s 【 M J o h n Wi l e y S o n s , N e W Y o r k , 2 0 0 1 【 l 0 张天瑜 基于神经网络的变速率非线性盲源分离 I C A算 法研究f J 陕西科技大学学报, 2 0 1 0 , 2 8 ( 5 ) : 1 0 5 1 0 9 1 1 Y T a n ,J Wa n g ,J MZ u r a d a N o n l i n e a r B l i n d S

    32、 o u r c e S e p a r a t i o n U s i n g a R a d i a l B a s i s F u n c t i o n N e t w o r k f J 1 I E E E T r a n s On Ne u r a l N e t w o r k s , 2 0 01 ,1 ( 1 ) : 1 2 4 一l 3 4 【 1 2 李 志雄 , 严 新 平独立 分 量 分 析 和流 形 学 习在 V S C H V D C系统故 障诊断 中的应用 J 】 2 0 1 1 , 4 5 ( 2 ) : 4 4 4 8 收稿 日期 : 2 0 1 1 1 0 0 8 作者简介 : 彭德红 ( 1 9 7 9 一 ) , 男 , 硕 士、 讲师。 通讯地址 : 浙江省金华市义乌市学院路 联 系电话 : 1 3 6 6 7 1 2 3 4 6 2 E - ma il : s c h x i n gy e ah n e t 学兔兔 w w w .x u e t u t u .c o m


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