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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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
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- 钢筋混凝土 损伤 声发 信号 特征 提取 识别 研究
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