摘 要:对机体结构声发射数据的表征参数进行分析,建立了数据处理的统计模型,并运用该模型分析了某型飞机全机疲劳试验和某现役飞机随机机载声发射监测数据,提出了结构损伤判据,可供实际应用。
关键词:声发射;监测;疲劳裂纹;数理统计
从60年代起,声发射技术开始进入实用阶段,出现了商用声发射仪器。在航空领域,由于存
在对飞机结构疲劳裂纹监测的特殊要求,声发射技术更是得到了迅速的发展。美国在该领域率先进行了大量的工作[1],先后研制了“飞行中结构监控系统(FSMS)”和“飞行中裂纹探测系统(IFCDS)”等。
我国对于声发射技术的研究自70年代初开始起步,至今已取得不少成果[2],笔者所在“飞机结构疲劳裂纹探测系统”课题组,与某计算机应用技术研究所联合研制出了PTAE-4A型机载声发射监测系统[3, 4](以下简称声发射系统),并进行了某型飞机全机疲劳试验和某现役飞机随机机载声发射监测应用研究。
1 声发射信号的表征
1.1 事件计数、事件计数率和总计数
计数法是处理脉冲信号的一种常用方法。如图1所示的一个突发型声发射信号,包络检波后,波形超过预置的阈值电压(门槛)形成一个矩形脉冲。一个突发型信号形成一个矩形脉冲叫做一个事件,事件脉冲数就是事件计数。单位时间的事件计数叫做事件计数率,其事件的累积叫做事件总计数。声发射系统中,采用事件计数对时间的关系表示事件计数分布(见图2(c))。

1.2 幅度和幅度分布
幅度是指声发射波形的峰值幅度(Vp),幅度分布又称振幅分布。幅度及幅度分布被认为是更多地反映声发射源信息的一种处理方法,它既可以是事件计数对幅度的分布,也可以是振铃计数对幅度的分布。声发射系统采用的是前者(见图2(b))。在声发射系统中用下式将其转换为dB值

Vp指换能器接收到的信号经过前置放大器、主放大器和增益的依次放大,并经阈值整形后得到的输出波形峰值,单位为μV。
试验表明,不同的声发射源具有不同的幅度分布谱,但同一声发射源却具有单一的幅度分布谱,这是本文建立数据处理模型的重要依据。
1.3 声发射位置坐标
声发射检测的最终目的是要确定声发射源的位置并评价其危险程度,以便采取相应措施。为了在被监测对象表面某一范围测量出缺陷的位置,可以将几个压电换能器按一定的几何关系组成换能器阵列,声发射源位置坐标就是指声发射源距各相关换能器的距离。本声发射系统采用直线定位法,即布置两个换能器,声发射源必定在二者的连接直线或弧线上[5]。声发射源与两换能器的位置关系如图2(a)所示。
2 声发射信号的统计处理模型[mem]
设在某次试验中得到声发射信号数据n组(结构被监测区域尚未出现裂纹前测得,均为噪声数据),每组都包括声发射事件数、计数率、事件总数、幅度分布和声发射源位置等。为便于对其进行统计处理,定量研究裂纹信号与噪声信号的区别,特定义以下特征量

其中:密度表示大幅度信号的密集程度,为避免其值太小,乘一常数,不同的监测环境,常数的取值不同;幅度大于某一临界值Ql的信号为大幅度信号,不同的监测环境,Ql的取值也不同;有效信号监测时间是指剔除停机、故障和没有信号发生时间后的净时间,计算时精确到一个采样周期;比率为大幅度信号的绝对比例。一次计算均以一组数据为对象。
通过对n组数据按式(2)、式(3)处理后,就得到两组新数据:x1,x2,…,xn和y1,y2,…,yn,每一组数据均服从正态分布[3],下面以第1组数据为例说明分析过程:
设随机变量x服从正态分布N(ax,σ2x),则分布密度函数和分布函数[6]分别为

根据式(8)、式(9)可以得出判据:如以概率P取值,大幅度信号的密度应不大于bx2,比率应不大于by2,否则,就可认为测得的不是噪声信号,而是裂纹萌生和扩展的信号。如果二者之一超出范围,则可以怀疑其处于临界状态(信号源处于由安全状态趋向出现缺陷的过渡状态)。
3 实际监测信号的统计处理与分析
运用声发射系统对某飞机全机疲劳试验和某现役飞机的地面及飞行过程进行了监测。
3.1 某飞机全机疲劳试验的声发射监测
在某飞机整机疲劳试验期间,利用声发射系统监测该机右机翼某部位,共获得数据103组(相当于1651个起落)。在出现裂纹前后,获取数据3组(CL1,Cl2,CL3);将换能器移至裂纹尖端,获取数据1组(LW)。
定性分析认为前103组数据基本为试验噪声信号。经软件处理后,得到几种图形结果,选取一组如图2所示;监测裂纹尖端的数据处理结果如图3所示。经定性比较,在裂纹扩展信号图上,信号的计数及计数增幅与噪声信号没有明显区别,但大幅度信号数突增,所占比例很大,可说明裂纹信号的幅度大于噪声信号的幅度。
取常数c1为105,常数c2为1,幅度临界值Ql为36dB,根据式(2)、式(3),对第60组以后的数据加以处理,计算结果如表1所示。

103组之前为噪声信号,其密度均值为1.45,标准差为0.48;比率的均值为11.211,标准差为1.787。根据式(8)、式(9),查标准正态分布表得表2。[/mem]
对比裂纹出现前后的3组数据,密度超出判断范围;裂纹数据中,信号的密度和比率都远远超出了范围。由此,可以得出损伤判据:在一个监测周期里,如果计算的大幅度信号密度大于2.90,比率大于16.572,则可以99.73%的概率认为在系统监测区域内发生了结构损伤,应进行检查。该判据适用于应用本系统对该机型相应部位的实际监测。

3.2 某现役飞机地面状态的信号监测
在3.1节试验与分析的基础上,根据文献[1],选取某现役飞机左右机翼的主梁根部下缘条
1~10号螺栓孔为监测部位,将机载部分全部装机,并对其进行了地面状态和飞行状态的信号监
测,共获取数据27组。
地面试验得到的数据表明,飞机通电、液压收放和发动机试车均未使机翼产生变形,除收放时对机翼有撞击、开加力机头下沉时机翼有振动产生少量的摩擦信号外,并没有其它信号产生,而且,信号的幅度很低(最大值不到30dB)、事件计数也很少(如图4)。因此,实际监测时可不必考虑这些因素的影响,只考虑飞行中机翼变形所产生的信号。
3.3 飞行状态的信号监测
在塔台指挥员、机务值班员、飞行员和地勤人员的有效配合下,获取了飞行状态下监测区域的声发射信号9组,其中一组如图5所示。分析发现,飞行中监测到的信号具有如下特点:
(1)计数率高 其计数率高达3000/min以上,比地面试验时的10~500/min几乎高出一个
数量级;
(2)信号幅度低 飞行中声发射信号的幅度基本都在15dB以内,而地面试验表明裂纹信号
的幅度一般在30dB以上,两者具有明显的差别。

经分析确认,这些信号基本都来自监测区域螺栓孔的摩擦噪声,这是由于飞行中空气动力和飞机机体振动使机翼根部反复变形,以致螺栓与螺栓孔之间摩擦产生的大量信号。
为进一步分析,取常数c1为109,常数c2为103,幅度临界值Ql为6dB,根据式(2)、式(3),对所有数据加以处理,计算结果如表3所示。
所有数据均为噪声信号,其密度均值为7.928,标准差为0.255;比率的均值为4.262,标
准差为0.160。根据式(8)、式(9),查标准正态分布表得表4。

由此,可以得出损伤判据:在一个监测周期里,如果计算的大幅度信号密度大于8.693,比率大于4.742,可以认为在系统监测区域内发生了结构损伤,应进行检查。该判据适用于应用本系统对该机型相应部位的飞行监测。
4 结 论
通过上述分析,可以得出如下结论:
(1)运用本文所建模型对声发射信号进行数理统计分析,可以概率判断声发射源是噪声源还是危险性的裂纹缺陷;
(2)因获取飞行状态监测信号的实际困难,到论文完稿时,仅获取9组数据;
(3)文中得出的损伤判据在理论上可信可行,能够用于实践,但因飞机不能带伤飞行,飞行
状态的损伤判据尚未得到验证;
(4)为提高声发射技术实时监测机体结构的判别精度,得出通用性较强的损伤判据,应研究灵敏度更高的声发射实时监测系统,并应用神经网络和信号处理等技术加强对声发射信号的分析研究。