声发射源时反定位成像方法与流程

本发明涉及损伤检测方法技术领域，具体来说是一种声发射源时反定位成像方法。

背景技术：

声发射是指材料在外力或者内力的作用下，其中某一局部源会迅速释放出能量而产生瞬态弹性波的一种现象。这种弹性波会包含该局部源的一些性质并传播到材料表面，放置在材料表面的声发射传感器能够扑捉到这些信息。而且根据所采集到信号的一些特点以及施加的外部条件，不仅可以了解缺陷现状，还能够了解这个缺陷之前的形成状况，甚至判断在之后的使用中发展的趋势，这一点也是其它无损检测方法难以做到的，所以用声发射技术可以判断缺陷的活动性和严重性。

声发射检测技术是一种实时动态检测技术，主要检测对象为各向同性的金属材料(铁、铝、铜等)，各个方向的声速比较稳定，声波传播路径简单，研究已经趋于成熟。但是对于内部结构不均匀的各向异性玻璃钢复合材料，由于铺设角度、厚度以及铺设工艺的不同，对声波的传播产生很大的影响，各个方向的声速也有较大差异，导致常规采用平均声速进行计算的时差定位法效果极差，无法获得准确定位信息。

在声发射技术中，声源的信号通常都比较微弱，而且信号本身也具有多样性、突发性以及不确定性。要利用声发射技术之前，这些弱点还需要得到克服，如声发射由于是动态检测，很容易受到各种噪声的干扰，自身特性对材料也比较敏感，而且声波在结构中的传播过程也比较复杂，衰减、反射、模式转换都会使传感器接收到的信号与声发射源发出的初始信号存在很大的不同，导致声发射源识别的困难。在以往的很多情况中，利用声发射技术对材料检测和监测时，人们所感兴趣的声发射信号可能远远小于外部干扰的噪声，加上声发射源到传感器之间的传播路径、传感器本身的特性和声发射检测系统本身等多种因素的影响，最后接收到的声发射信号往往是非常复杂而又杂乱的多模式波与噪声的混叠。

声发射源的定位方法主要有时差法和区域法，但这两种方法都有着其局限性。时差定位虽然比较精确，但也相对复杂，而且容易丢失很多比较低能量的信号，定位的效果也会被波速、波形、衰减以及构件的几何形状等因素影响，因而在实际中往往得到的结果也不太满意，同时也受到很多限制。区域定位虽然处理速度快，但是定位效果却比较差，定位出来的是一片区域，准确性不够，而且一般是在要求不高或者时差法较难应用的情况下使用。

时间反转的优势是不需要先了解传播介质和传感器自身性质，就可以针对声波达到自适应聚焦和检测的一种方法。正是由于它的这一特点，使得时间反转在超声聚焦以及检测中得到了极大的发展和广泛的应用，也被越来越多的人们所重视和关注。

技术实现要素：

本发明的目的在于解决现有技术的不足，提供一种声发射源时反定位成像方法，适用于内部结构不均匀的各向异性材料的声发射源定位。

为了实现上述目的，设计一种声发射源时反定位成像方法，所述的方法包括如下步骤：

步骤a.在检测区域内建立一个坐标系，并在坐标系的横轴和纵轴上布置四个与坐标系的原点等距的声发射传感器，并确定检测区域内的平均声速值；

步骤b.对四个声反射传感器采集到的声发射源发出的声发射信号，利用时间反转聚焦增强方法实现对声发射源处的聚焦和增强；

步骤c.根据平均声速值计算聚焦时刻和聚焦位置处的振动幅值，重建检测区域的波动图，取重建得到的幅值最大的波动图作为声发射源定位成像图，实现玻璃钢材料损伤声发射源的定位。

优选地，通过衰减实验确认检测区域内的声波衰减情况，并以此确定同轴上的两个声发射传感器的间距。

优选地，确定检测区域内的平均声速值的方法具体如下：在坐标系的各个象限内分别设定激励点，每个象限内的激励点至该象限内的两个声发射传感器之间的距离相同，分别在各激励点发出模拟声发射信号，并通过四个声发射传感器采集到该激励点发出的模拟声发射信号，然后对接收到的信号进行时间反转增强处理，并取信号包络线，以包络线最大峰值作为到达时刻，根据各激励点到各个传感器的距离差与各个传感器接收到声发射信号的时间差求出各个激励点所在象限的声速值，并计算出检测区域内的平均声速值。

优选地，所述的方法具体如下：

设声发射源处发出的信号为d(w)，第i个声发射传感器接收到的信号为si(w)，从声发射源处到第i个传感器的传递函数为hi(w)，则si(w)和d(w)有如下的关系：

si(w)＝d(w)·hi(w)(1)

将si(w)进行时间反转并在各自声发射传感器加载，使得激发出去的信号能够在声发射源处实现时间和空间上的聚焦，所述的时间反转即是在频域里做相共轭运算，从而推导出此时在声发射源处得到的信号dr(w)：

式中是对声发射源信号的时间反转聚焦的一个叠加，dr(w)传播到各个声发射传感器的信号s'j(w)可表达为：

由于声发射源到各传感器的路径传递函数未知，因此在公式(3)两边同时乘以d(w)·d(w)，得到：

式中为第i个传感器接收到声源信号的时间反转信号，为第i个传感器接收到的声源信号，为第j个传感器接收到的声源信号，s'j(w)是信号“d^*(w)·d(w)·d(w)”作为声源信号的时间反转增强信号。

本发明同现有技术相比，其优点在于：本次发明的定位方法通过测量不同区域的声速，计算出材料平均声速，然后通过对传感器接收到的声发射信号进行时间反转增强处理后，计算出各传感器反向加载后在损伤声源处散射回来的信号，取信号包络线波形作为成像处理信号。最后重建检测区域波动图，确定图中幅值最大的像素坐标位置即为声发射源位置。这种采用平均声速的时间反转定位成像方法适用于内部结构不均匀的其他各向异性材料声发射源定位，具有重要的实际应用价值。

附图说明

图1是一实施方式中本发明衰减测试传感器分布及模拟激励点位置示意图。

图2a是一实施方式中a点激励信号后传感器a采集到的信号波形。

图2b是一实施方式中a点激励信号后传感器b采集到的信号波形。

图2c是一实施方式中a点激励信号后传感器c采集到的信号波形。

图2d是一实施方式中a点激励信号后传感器d采集到的信号波形。

图3a是一实施方式中a点激励信号后传感器a时间反转计算信号与重组增强信号包络线图。

图3b是一实施方式中a点激励信号后传感器b时间反转计算信号与重组增强信号包络线图。

图3c是一实施方式中a点激励信号后传感器c时间反转计算信号与重组增强信号包络线图。

图3d是一实施方式中a点激励信号后传感器d时间反转计算信号与重组增强信号包络线图。

图4是一实施方式中a点激励时检测区域最终成像定位图。

图中：1.激励点一2.激励点二3.激励点三3.激励点四5.传感器a6.传感器b7.传感器c8.传感器d。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步说明，这种方法的原理对本专业的人来说是非常清楚的。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本实施方式对玻璃钢材料进行声发射源时反定位成像，在检测区域内设定一个坐标系，分别在横轴和纵轴上布置四个声发射传感器。由于玻璃钢复合材料的各向异性，导致材料各传播方向声速差异较大，通过在各象限内选择几个位置利用时间反转聚焦处理后的散射信号进行时差法求解，确定材料平均声速值。

通过四个传感器采集到的声发射源发出的声发射信号，利用时间反转聚焦增强算法实现对声发射源处的聚焦和增强。在坐标系的各个象限内设定一个激励点，该点到两个坐标轴的垂直距离相等，即该点到所在象限内的两个声发射传感器的距离相等，同时该点到所在象限外的两个声发射传感器的距离相等。然后分别在各激励点采用铅笔断芯的方式发出模拟声发射信号，通过四个声发射传感器采集到该激励点发出的模拟声发射信号，然后对接收到的信号进行时间反转增强处理，并取信号包络线，以包络线最大峰值作为到达时刻，根据各激励点到各个传感器的距离差与各个传感器接收到声发射信号的时间差求出各个点所在象限的声速值，并计算出材料的平均声速。

在检测区域内进行监测，当在检测区域内四个声发射传感器接收到声发射源发出的声发射信号，将接收到的声发射信号进行时间反转增强处理，得到各个传感器接收到损伤处的散射信号，并取信号包络线，确定各传感器经过时间反转加载后在声发射源处散射被重新接收的时刻。

最后按照平均声速值进行成像处理，实现玻璃钢复合材料实时损伤声发射源的准确定位成像。采用平均声速值，利用四点圆弧定位方法计算损伤处对传感器时间反转加载信号的散射时刻，然后根据经过时间反转增强处理后的各传感器接收到损伤处的散射信号，重建检测区域波动图，确定图中幅值最大的像素坐标位置即为声发射源位置。

本实施方式中所述的时间反转算法具体为：利用声发射检测系统进行检测，被检测材料为不规则物体，检测时将仪器参数设置好，将传感器按照对称布置在检测区域表面，利用铅笔断芯的方式在板材上模拟一个声发射信号，该信号在板材中以弹性波的方式传播到传感器处并被传感器接收，将接收到的信号提取出来，利用如下方法处理这些接收信号：

利用改进的时间反转达到增强信号信噪比的效果：假设声发射源处发出的信号为d(w)，第i个传感器接收到的信号为si(w)，令从声源处到第i个传感器的传递函数为hi(w)，这里的传递函数也包括压电元件的机电耦合系数，那么si(w)和d(w)有如下的关系：

si(w)＝d(w)·hi(w)(1)

将si(w)进行时间反转并在各自传感器加载，使得激发出去的这些信号能够在声源处实现时间和空间上的聚焦，时间反转处理就是在频域里做相共轭运算，推导出此时在声源处得到的信号dr(w)：

式中其实就是对声源信号的时间反转聚焦的一个叠加，所以信号dr(w)的波峰幅值能够得到一个增强，dr(w)传播到各个传感器的信号s'j(w)可表达为：

由于声发射源到各传感器的路径传递函数未知，因此对上述公式做了改进，在公式两边同时乘以d(w)·d(w)，得到：

由于dr(w)已经是经过时间反转后的聚焦信号，各个传感器接收到该信号后再次聚焦，因此信号的信噪比会大大提高；式中si^*(w)为第i个传感器接收到声源信号的时间反转信号，si(w)为第i个传感器接收到的声源信号，sj(w)为第j个传感器接收到的声源信号；因此，可以认为s”j(w)是信号“d^*(w)·d(w)·d(w)”作为声源信号的时间反转增强信号；经过上述处理，上述信号全部为传感器直接接收的声源信号及其变换信号，因此计算过程和难度将被大大的简化，而且由于“d^*(w)·d(w)·d(w)”与声源信号d(w)具有相同的频域特征，因此也不会对传播速度等因素有影响；

通过圆弧定位方法对数据处理并成像显示定位结果：将采集到的信号数据导入数据处理软件中，按照上一步中的方法编程得出每个传感器所对应的s'j(w)信号，再把这几个信号在聚焦时刻的波动图以圆弧形式显示出来，实现对声发射源的定位结果可视化。

实施例1

选定一块长为600mm，宽为600mm，厚度为6.7mm的玻璃钢复合材料作为实验试块，用一个声发射传感器固定在试块中间位置，采用铅笔断芯的方式在试块上从距离试块100mm开始，以100mm为步长测量不同距离处声波的衰减，通过衰减实验确定两探头间的最佳间距为400mm。

在检测区域内设定一个坐标系，以原点为中心分别在横轴和纵轴上放置四个声发射传感器a、b、c、d，如图1所示，各传感器距离原点均为200mm，即各轴上的两个传感器都相距400mm。由于玻璃钢材料个各向异性，导致材料各处声速差异较大，在坐标系的各个象限内设定一个特定激励点，如图1中激励点一、激励点二、激励点三、激励点四，坐标分别为(-50,50)，(50,50)，(50,-50)，(-50,-50)，激励点一到传感器a和传感器b等距(s1＝111.8mm)，激励点一到c和d等距(s2＝206.2mm)，同理，激励点二到传感器b和传感器c等距(s3＝111.8mm)，激励点二到a和d等距(s4＝206.2mm)，激励点三到传感器a和传感器b等距(s5＝206.2mm)，激励点三到传感器c和传感器d等距(s6＝111.8mm)，激励点四到传感器a和传感器d等距(s7＝111.8mm)，激励点四到传感器b和传感器c等距(s8＝206.2mm)。故在激励点一处，到传感器a和传感器d与到传感器c、传感器b距离差约为δs＝94.4mm，同理，计算其它3个激励点的距离差均约为94.4mm。然后分别在四个激励点采用铅笔断芯的方式发出模拟声发射信号，每次激励点发出信号都由四个声发射传感器采集到，并将信号按照公式(4)进行时间反转处理，分别计算得到各个传感器反向加载后由声源处散射回来的信号，取得各信号包络线的最大值处的时间，激励点一的激励信号到达传感器a和传感器b与传感器c和传感器d的时间差为δt＝53.4μs，计算后激励点一所在象限的速度约为1767m/s。同理，可以分别求出激励点二、激励点三、激励点四所在象限的速度分别约为1990m/s、2110m/s、1567m/s，因此平均声速即为1858.5m/s。

平均声速确定以后，开展定位测试实验，实验仍然采用铅笔断芯的方式模拟声发射源发出声发射信号，在检测区域选择了3个模拟激励点进行实验测试，模拟激励点坐标分别为a(0,0)、b(50,50)、c(-50,0)。在a点模拟激励模拟声发射信号后，四个传感器分别采集收到声发射源信号波形如图2a-图2d所示，将信号按照公式(4)进行时间反转处理，分别计算得到各个传感器反向加载后由声源处散射回来的信号s”j(ω)。时间反转在频域是取共轭运算，在时域做卷积处理，处理后的幅值和时间长度都产生了变化，通过求取这些信号的包络可以实现成像，包络如图3a-3d所示。图3a-3d中，除了幅值最大的那条总包络，还能看到另外4条包络，这4条包络为单个传感器加载时反信号再次散射回来接收到的信号包络，而总包络则是由所有单个传感器包络的叠加得到。可以看出，由于多个传感器的聚焦使得声发射源幅值进一步增强，信噪比也得到了很大提高。用这些包络信号用四点圆弧方法进行成像处理，四点圆弧为现有的圆弧定位方法，其内容可参见陶宝祺，智能材料结构，北京，国防工业出版社，1997，处理的结果如图4所示，由于波动图重建时是从检测区域左下角开始计算，所以成像图中以此像素点作为坐标原点，因此读出图中最大幅值处的坐标为(199,197)，即为最终对声发射源的定位结果，而实际模拟激励点a点在成像图中坐标为(200,200)，以两个传感器间的最大间距400mm来计算，误差为0.8％。按照同样的步骤，依次完成其他2个模拟激励点的信号采集、数据处理、重建波动图及声源定位，具体定位结果和误差见表1，结果表明定位相对误差控制在2％以内，定位精度要远高于声发射定位误差标准5％，而现有声发射仪器定位误差基本无法满足玻璃钢材料的声发射检测定位要求。

表1对3个模拟激励点处理定位结果(按成像图中坐标)