压力容器声发射检测系统设计

发布日期：2017-03-06 17:37　　　浏览次数：次

对于化工用压力容器，内容物很多都是易燃并且有毒的物质，在这种场合压力容器的爆炸还会引起火灾以及有毒物质的扩散，具有很大危害性。因此，对于压力容器的在役定期检测尤为重要。鉴于在役压力容器检测的特点，声发射检测技术得到广泛的使用。采用声发射检测技术，不同的声发射源具有不同的信号特征，可以通过这些特征确定发射源的缺陷类型，从而达到压力容器检测的目的。

1 声发射检测原理

材料中因裂缝扩展、塑性变形或相变等引起应变能快速释放，从而产生的应力波现象称为声发射。这些应力波信号中包含了声发射源的信息，压力容器的声发射检测技术就是通过接收和分析材料的声发射信号来评定材料性能或结构完整性。声发射检测系统通过声传感器检测应力波并转换成电信号，经放大后送至信号处理器，测量相应的各种特征参数。通过多个传感器同时监测，还可以确定声发射源到达各传感器的距离，从而确定声发射源的位置。相对于其他检测方法，声发射检测技术具有很多优点：首先，声发射检测是一种动态检测方法，可以在线连续测量，获得缺陷的动态特性。其次，声发射检测具有很高的精度。可以检测出微米尺度的缺陷。再者，由于是通过接收声发射源的振动信号，因此，声发射源可以感测到压力容器上几乎所有的声发射信号，通过在压力容器上布置多个传感器，就可以全面了解缺陷的类型以及位置分布情况，避免了传统方法需要进行容器表面扫描的缺陷。正是这些优点，声发射检测方法获得迅速发展，已经成为无损检测领域一种重要的检测手段。虽然声发射检测技术取得了重大成功，但是无可否认，目前该方法还存在一些技术瓶颈，限制该方法的广泛应用：声发射现象具有凯泽效应，当第二次加载载荷没有超过第一次载荷时将不会产生声发射。因此，有必要详细了解被测对象的受力历史，否则，只能检测出部分缺陷。另外，声发射信号非常微弱，并且含有大量的环境噪声。因此，需要合理的放大滤波才能得到满意的结果。上述两个瓶颈正是推动声发射研究进一步发展的动力，它们要求开发出廉价可靠具有高信噪比、高灵敏度的在线实时动态检测的声发射检测系统，从而进行全面长期的系统检测。

2 硬件设计

2．1系统总体设计

结合压力容器声发射检测系统实时检测的需要，该系统通过声发射传感模块进行信号的获取，传感模块输出的信号非常微弱，并且含有大量的噪声，无法直接使用。因此，输出信号经过信号放大器对微弱信号进行放大，再通过带通滤波器进行滤波，滤除信号中的高频和低频的噪声，得到比较纯净的传感信号。这时的传感信号仍然是模拟信号，为了方便后续的数字处理，通过A／D转化器将模拟信号转化为数字信号，采集到微处理器模块中。虽然经过了硬件的滤波，但是采集到的数据中仍然含有一些噪声，因此在通过单片机对信号进一步进行数字滤波。滤波后的数据可以通过无线或者有线的方式发送至上位机，其中无线方式通过无线通信模块来实现微处理器模块与计算机的无线互连，这样可以方便的实现远程实时检测；有线方式通过串口实现计算机和微处理器模块的互连，便于现场调试。为了对声发射源进行定位，多路下位机检测模块(图1中画出了两路用于示意) 同时与计算机相连，将数据送入计算机。计算机对输入的信号进行特征提取。模式识别，从而确定是否存在缺陷以及缺陷的类型，并对存在缺陷的情况进行缺陷定位。系统结构框图如图1所示。

图1 系统结构框图

2．2 传感器模块设计

声发射传感器用于接收声发射信号，并将接收到的微弱振动信号转化为电信号，实现信息获取的目的。不同的声发射传感器具有不同的频率响应，为了适合项目的需要，需要选取满足频率响应需要的传感器。各种测量表明，声发射信号的频率分布与材料或构件的具体特性有关。其范围可从次声波到超声波，考虑到低频机械噪声的干扰及高频的传播的衰减，通常声发射传感器的使用频率在20kHz～2MHz之间。针对实际应用，压力容器声发射检测通常使用频率在100kHz～300kHz之间。谐振式声发射传感器具有高灵敏度，但频率响应范围相对较窄的特点，适合压力容器检测的技术要求。这里选用某厂家的谐振式声发射传感器PXR15，该传感器谐振频率为150kHz，带宽为60kHz～250kHz，灵敏度大于65dB，完全满足项目需要。

2．3 无线通信模块设计

其中无线方式通过无线通信模块来实现微处理器模块与单片机的无线互连，为了方便的实现远程实时检测，所设计的声发射检测系统提供无线连接方式，即通过无线通信模块来实现微处理器模块和计算机的互连。这里采用CC2420作为无线通信模块，芯片是一款兼容2．4GHzIEEE802．15．4的无线收发器，，是第一款适用于Zigbee产品的射频器件。它基于CHIPCON公司的Smart RF03技术，以0．18pro CMOS工艺制成，只需极少外部元器件就可以工作，性能稳定且功耗极低。该芯片支持数据传输率高达250kbps并且可确保短距离通信的有效性和可靠性。通过与收发天线、单片机等相连就可以实现数据的无线收发，非常适合于无线数据采集系统应用。

在接收信号时，天线(采用的是单极天线)接收的射频信号经过CC2420内部的高信躁比放大器放大以及变频处理后，得到只有2MHz的中频信号，该信号经过滤波、放大、模数转换、自动增益控制、数字解调和接扩后，最终恢复出传输的正确数据，这些数据通过SPI接口传输到单片机；在发送信号时，单片机将数据通过SPI接口发送给CC2420的发送缓存器，并由硬件自动生成头帧和起始帧。所要发送的数据流以每4个比特为单位进行扩频，然后通过数模转换变换为模拟量，再经低通滤波和混频后，信号最终调制到2．4GHz，经放大后通过天线发射出去。

2．4 微处理器设计

为了减小系统功耗，采用具有超低功耗的MSP430F169单片机。MSP430系列单片机是TI公司研发的16位超低功耗单片机，非常适合功率要求低的场合。采用MSP430F169 内部的模数转换模块ADC12能够实现12位精度的模数转换，具有高速和通用的特性。模数转换有4种模式，可灵活应用以节省软件量及时间，并且可以关闭ADC12模块以节省系统能耗。当采用有线方式与计算机通信时，MSP430F169经MAX232进行电平转化，转换为RS232通信需要的电平。整个系统有多个数据采集模块都需要与计算机进行通信，其中与计算机相连的单片机为主机，其余单片机为从机，构成一个主从式的多机通信系统。
3 软件设计
3．1 单片机软件设计

该系统中单片机软件主要实现数据采集、数字滤波、与上位机通信这三个功能。其中，通过外部的选择开关在无线通信方式和串口通信方式之间进行切换，单片机据此确定采用无线通信方式还是有线通信方式。

经过简单的放大滤波采集来的信号中仍然含有一些噪声，如果不将其清除，这些噪声作为随机误差引入到测量数据中，会给后继的声发射源定位带来很多误差；在压力容器缺陷类型识别过程中，这些噪声还会造成模式误判。因此进行进一步的软件滤波是必须的。数字滤波器可以分为lIR型和FIR型，IIR型具有比较好的通带与阻带特性。又因为Butterworth滤波器在通带内具有最为平坦的幅频特性，而且实现起来比较简单，经综合考虑后，选用IIR型Butterworth滤波器。根据项目需要确定恰当的通带截止频率与品质因数，并根据这些参数采用matlab工具箱中的数字滤波器设计工具FDAT∞ l进行滤波器滤波系数的确定。计算结果表明，当滤波器选用二阶时，就可以满足要求。

声发射传感器PXR15检测声发射振动信号并将其转化、初步滤波放大之后输出为电信号，单片机MSP430F169通过自带的ADC将接收到的模拟信号转换为数字信号并采用二阶lIR型Butterworth滤波器进行滤波。根据用户的设定，滤波后的数据经打包后可以通过无线方式发送给上位机，也可以通过有线串口方式发送给上位机。当数据发送完毕之后，单片机进行下一轮的信号采样，如此循环的获取数据如图2所示。

图2 声发射检测系统下位机软件流程图

3．2 上位机软件设计

计算机收到各个数据采集模块发送来的数据之后需要进行进一步的处理，从而实现有无缺陷的确定，缺陷类型的识别以及声发射源的定位。

3．2．1声发射源定位原理

压力容器的声发射源定位与传统的声发射源定位原理一样，认为声发射源为1个点源，距离声发射源较近的位置先收到声发射信号，距离较远的位置后收到信号，这样根据各个传感器收到的声发射信号的时间差就可以得到出声发射源的位置坐标。据此可以建立如下方程：

其中， (X，Y，Z)是声发射源的位置坐标，t为声发射发生的时刻，V为声发射信号传播的速度，(Xi ，Yi ，Zi)为第i个传感器的位置坐标，为第i个传感器接收到声发射信号的时刻。式中(X，Y，Z)与t为未知数，因此，必须采用至少4个传感器布置在不相关的位置处，才可以唯一的确定声发射源的坐标。如果传感器的数目比较多，采用最小二乘法也可以唯一的确定声发射源的位置。

3．2．2 缺陷识别

当压力容器出现缺陷时，所发出的声发射信号也会相应的发生改变。根据此时的声发射信号与正常状态下的差异可以确定设备的运行状态。从技术层面上来说，有无缺陷的判别以及缺陷类型的识别是通过声发射信号的特征提取与模式识别两个过程实现的。前者在于寻找一组尽可能相互独立，并且可以充分反映信号特征的一组特征量；后者在于根据提取出的特征向量判别是否存在缺陷以及缺陷类型。后者识别的关键在于模式分类器的设计，即模式分类面的确定。传统的方法一般是通过经验确定一些判别准则作为缺陷判别的依据。这种方法大多数情况下是有效的，但是当出现非典型特征向量时，往往会发生误判，灵活性与适应性都比较差。针对这一问题，采用训练的方法来获得满意的分类器：通过实测一些缺陷以及对应的特征向量作为样本，对分类器进行有导师的训练来提高识别率，为了提高分类器性能，根据标准样本定期进行分类器训练。这样，可以在本系统使用期间有效防止缺陷识别性能的衰退，保证较高的识别率。

本系统的特征向量构成参数为：振铃计数率、事件计数率、能量率。信号单位时间超越某个预先设定的阈值的次数称为振铃计数率；将信号进行包络检波，对检波后的信号单位时间超越上述阈值的次数进行计数，这就是所谓的事件计数率。该参数反映了事件的频度。能量率是指在单位时间内所得到的能量大小。当然，声发射的特征参数还有很多，比如振幅分布、有效值、频谱分布等，但是本系统选取的三个参数已经涵盖了声发射信号的大部分有用信息，并且这样特征向量仅有三维，便于实时运算与处理。

声发射检测的方法可以对压力容器的很多缺陷类型进行检测。当压力容器焊缝上表面裂纹及内部深埋裂纹的尖端塑性形变钝化和扩展时会产生声发射信号；压力容器焊缝内存在的气孔、夹渣、未熔合和未焊透等缺陷的开裂和扩展及非金属夹渣物的断裂时会产生声发射信号；压力容器部件的碰撞会产生机械摩擦声发射信号；当焊接残余应力释放时会产生声发射信号；当对压力容器进行加压试验时，泄漏部位会产生声发射。这些声发射信号的产生原因不同，特征也不相同，根据它们的特征向量就可以对它们进行识别。本文设计的声发射检测系统可以根据现场实际确定需要识别的缺陷类型的数目。采用支持向量(SVM) 方法进行分类，该方法通过使用非线性

映射算法将低维输入空间线性不可分的样本转化到高维特征空间中，使其线性可分。在特征空间中建构最优分割超平面，使得分类器得到全局最优化。本系统采用径向基内积函数作为核函数，通过训练样本获得恰当的分类器用于后续未知特征向量的模式分类，进而获得缺陷类型信息，实现缺陷识别的目的。

4 结论

作为一种有效的无损检测方法，声发射检测技术已经成为压力容器检测的重要手段。本文系统探讨了压力容器声发射检测系统的软硬件设计，并对系统中采用的滤波方法，特征向量的选取以及模式识别方法进行了介绍。通过现场调试表明，该系统能够有效的对压力容器的典型缺陷进行识别，可以满足压力容器在线检测的需要。

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