實(shí)驗(yàn)名稱：基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的結(jié)構(gòu)鋼表面應(yīng)力磁巴克豪森噪聲表征方法研究

　　研究方向：材料測(cè)試

　　實(shí)驗(yàn)?zāi)康模?/strong>

　　磁巴克豪森噪聲（Magnetic Barkhausen Noise,MBN）技術(shù)可用于定量評(píng)估鐵磁材料的表面應(yīng)力。當(dāng)前MBN法應(yīng)力評(píng)估技術(shù)存在特征量選取較難、定量預(yù)測(cè)模型復(fù)雜且對(duì)標(biāo)定數(shù)據(jù)集的擬合精度較低的不足。本文提出一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的非線性映射算法擬合MBN噪聲和應(yīng)力的關(guān)系，研究了基于小波包變換系數(shù)的時(shí)頻特征替代統(tǒng)計(jì)特征量，減少了樣本數(shù)據(jù)計(jì)算量。采用MBN噪聲在小波包變換時(shí)-頻域內(nèi)的小波包變換系數(shù)作為特征向量，利用基于奇異值分解的數(shù)據(jù)降維算法降低特征向量的維數(shù)，將經(jīng)過數(shù)據(jù)降維后的特征向量輸入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模型訓(xùn)練以建立預(yù)測(cè)模型。結(jié)果表明：采用基于奇異值分解的數(shù)據(jù)降維算法可減小模型的復(fù)雜度，利用降維后的小波包變換系數(shù)特征向量訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可實(shí)現(xiàn)鐵磁材料表面應(yīng)力的高精度預(yù)測(cè)。本文建立的表征方法有效解決了鐵磁構(gòu)件應(yīng)力分布成像問題，在預(yù)防應(yīng)力腐蝕、提高疲勞強(qiáng)度等損傷預(yù)警方面具有廣闊的應(yīng)用前景。

　　測(cè)試設(shè)備：系統(tǒng)由硬件和軟件兩部分組成：硬件部分包括激勵(lì)模塊、MBN傳感器、信號(hào)調(diào)理模塊、AD采集模塊等，軟件部分由基于LabVIEW設(shè)計(jì)的具有數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)分析處理功能的上位機(jī)組成。激勵(lì)模塊由AFG3102C任意波形函數(shù)信號(hào)發(fā)生器以及ATA-4014高壓功率放大器組成。

　　圖1：MBN檢測(cè)系統(tǒng)示意圖

　　實(shí)驗(yàn)過程：

　　MBN傳感器由U型磁軛、激勵(lì)線圈、檢測(cè)線圈三個(gè)部分組成，其中，U型磁軛材料采用的是高磁導(dǎo)率、低電導(dǎo)率的錳鋅鐵氧體，磁極面為正方形平面，兩磁極中心點(diǎn)間距為19mm。激勵(lì)線圈、檢測(cè)線圈均選用漆包線，分別纏繞在U型磁軛、磁棒上，檢測(cè)線圈擺放于U型磁軛下方正中心位置。當(dāng)正弦信號(hào)通過激勵(lì)線圈時(shí)，U型磁軛兩磁極之間會(huì)產(chǎn)生近似均勻的交變磁場，從而在U型磁軛與被測(cè)試塊中形成磁回路，以產(chǎn)生毫伏級(jí)的微弱MBN信號(hào)。檢測(cè)線圈將拾取到的MBN信號(hào)通過電纜導(dǎo)線傳輸?shù)叫盘?hào)調(diào)理模塊進(jìn)行濾波、放大等處理，使其便于由AD采集模塊送入上位機(jī)實(shí)現(xiàn)信號(hào)顯示、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)等功能。下圖為濾波前后的MBN信號(hào)波形對(duì)比。

　　圖2：濾波前后的MBN信號(hào)波形對(duì)比

　　實(shí)驗(yàn)結(jié)果：

　　1、通過小波包變換將MBN信號(hào)時(shí)域波形轉(zhuǎn)換到時(shí)、頻域，提取MBN信號(hào)時(shí)頻冗余特征，可定性反映不同應(yīng)力水平。

　　2、利用不同頻帶的小波包變換系數(shù)特征向量構(gòu)造了小波包變換系數(shù)矩陣。通過奇異值分解，減小了MBN特征向量的維數(shù)，降低了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型復(fù)雜度。

　　3、開展了懸臂梁梯度應(yīng)力標(biāo)定試驗(yàn)，采集了懸臂梁上表面梯度應(yīng)力的MBN信號(hào)，根據(jù)不同測(cè)量點(diǎn)對(duì)應(yīng)的應(yīng)力大小，建立了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本集。

　　4、通過三點(diǎn)彎曲狀態(tài)下結(jié)構(gòu)鋼試塊下表面梯度應(yīng)力的MBN信號(hào)采集試驗(yàn)，建立了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測(cè)試集，測(cè)試了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型的預(yù)測(cè)精度。

　　5、采用小波包系數(shù)作為時(shí)頻冗余特征，經(jīng)奇異值分解降維后，建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)力預(yù)測(cè)模型，使得該模型復(fù)雜度低、響應(yīng)速度快，絕大部分樣本預(yù)測(cè)誤差低于10%，實(shí)現(xiàn)了基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的鐵磁構(gòu)件表面應(yīng)力的定量評(píng)估。在實(shí)際工程應(yīng)用中，結(jié)合機(jī)械臂自動(dòng)化掃查、傳感器自適應(yīng)仿形優(yōu)化、信號(hào)處理等技術(shù)，可實(shí)現(xiàn)鐵磁構(gòu)件表面應(yīng)力分布高精度成像。

　　安泰ATA-4014高壓功率放大器：

　　圖：ATA-4014高壓功率放大器指標(biāo)參數(shù)

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