对采集到的振动时域信号进行重采样，并采用插值法（如线性插值法）构造新的 数据序列。
[0046] 本发明实施例中，采样点数n= 100。
[0047]S4、利用带通滤波器对重采样后的信号进行滤波，滤掉正弦扫频成分，得到剩余信 号。
[0048] 由于扫频激励信号经过每个正弦周期内的数据重采样后，其变频特性已经转化成 了定频，相应的梁振动信号也进行了重组，因此利用Matlab软件平台的带通滤波器可以过 滤出重采样后的数据主频率成分，此部分振动主要由扫频激励产生。
[0049] 对步骤S3中构造的新数据序列，利用带通滤波器过滤掉新数据序列的主频率成 分，即正弦扫频成分，得到剩余信号数据序列。由于对每一单个正弦信号进行等点数重采 样，因此每个正弦周期所对应的采样点数相同，新数据序列的主频率成分为扫频激励产生， 剩余数据序列则主要包含由于梁裂纹等量结构缺陷所产生的振动响应信息。
[0050] S5、对滤波后的剩余信号进行时域统计指标分析，诊断出梁结构的裂纹及其裂纹 程度。
[0051] 这里的时域统计指标分析包括均方根值（RMS)分析和峰度分析（Kurtosis)。本发 明实施例中，为了实现简易的统计指标分析同时也考虑到裂纹会增加振动响应的噪声成分 的特点，因此选择了均方根值（RMS)指标对梁裂纹进行评价。通过对比健康梁和故障梁的 峰度指标及对剩余数据的傅立叶变换分析结果，则可以对梁裂纹进行故障损伤诊断和故障 程度的分类分析。
[0052] 下面以一具体实施例对上述基于扫频激励振动的梁裂纹故障检测方法作进一步 说明：
[0053] 如图3所示，在实验梁上利用线切割的方法，制作了三根与健康梁结构一致、 不同故障程度的损伤梁。选用结构钢制作了 4根梁板进行实验，梁长587.5mm，横截面 50mmX5. 5mm，在梁的两端有两对直径为9mm的安装孔。裂纹为线性切割距离梁左端128mm 处切割一条宽〇. 5mm，深度分别为1mm、2mm、3. 5mm的缝隙来模拟裂纹损伤。
[0054] S1、利用激振器向梁结构施加一个正弦扫频激励信号。
[0055] S2、利用加速度传感器获取梁结构振动时域信号。
[0056] 扫频激励下不同程度梁裂纹的振动时域信号如图4所示，图示分别为无裂纹、 及3. 5_裂纹梁的扫频振动时域信号，可以看到，几种情况的振动时域信号均出现 了峰值，由于几次实验的扫频激励设定相同，因此很难通过时域波形的方法对梁进行故障 损伤的识别及定量分析。
[0057] 由图4可知，时域信号很难对梁进行故障损伤识别。
[0058]S3、根据正弦扫频激励信号的正弦周期性特点，对对应的振动时域信号进行等间 距重采样。
[0059] 对重采样的数据序列进行傅立叶变换，并将不同程度裂纹的各组分析数据画出， 如图5所示（为了增强辨识度，以各图的峰值归一化纵坐标），可以看到，扫频激励的非平稳 特性已经被重采样过程去除，而且信号的主要成分扫频激励，对应阶次1。
[0060]S4、利用带通滤波器对重采样后的信号进行滤波，滤掉正弦扫频成分，得到剩余信 号。
[0061] 对经过滤波后的剩余信号数据进行傅立叶变换，同样地将不同程度裂纹的各组分 析数据画出，如图6所示（此图以3. 5_裂纹的最高峰值归一化其余各图，以方便比较），可 以看到，扫频激励对应阶次1的成分已经被滤掉，剩余信息是阶次1的倍频，而且已经可以 比较清楚的看到不同裂纹程度时，倍频的峰值高低已经出现明显的差别，可以定性的对梁 裂纹故障进行诊断。
[0062] 不同程度裂纹的各组剩余信号数据序列的峰度统计指标如图7所示，可以非常明 确的看出由于裂纹深度的增加而导致的峰度指标的提高。
[0063] 其中，均方根指标的具体计算公式如下：
[0065] 式中xRMS为计算后的均方根值，X为时间序列的第i个值，n为数据的个数。
[0066]S5、对滤波后的剩余信号进行时域统计指标分析，诊断出梁结构的裂纹及其裂纹 程度。
[0067] 通过对图5、6的分析可以定性的检测出梁的故障；通过对图7的分析可以对不同 深度的梁裂纹进行了定量的统计指标评价。
[0068] 本领域的普通技术人员将会意识到，这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发 明的原理，应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。本领域的 普通技术人员可以根据本发明公开的这些技术启示做出各种不脱离本发明实质的其它各 种具体变形和组合，这些变形和组合仍然在本发明的保护范围内。
【主权项】
1. 一种基于扫频激励振动的梁裂纹故障检测装置，其特征在于，包括信号采集单元、扫 频信号发生器、激振器以及计算机数字信号采集分析单元；所述扫频信号发生器、激振器、 信号采集单元、计算机数字信号采集分析单元顺次连接。2. 根据权利要求1所述的梁裂纹故障检测装置，其特征在于，所述扫频信号发生器与 激振器通过线缆连接。3. 根据权利要求2所述的梁裂纹故障检测装置，其特征在于，所述扫频信号发生器用 于生成正弦扫频激励，激振器用于实现激励过程。4. 根据权利要求1所述的梁裂纹故障检测装置，其特征在于，所述信号采集单元包括 信号采集仪与加速度传感器；所述信号采集仪连接于计算机数字信号采集分析单元，加速 度传感器连接于被测梁结构；所述信号采集仪与加速度传感器相互连接。5. 根据权利要求1所述的梁裂纹故障检测装置，其特征在于，所述计算机数字信号采 集分析单元包括带通滤波器和数学计算分析处理软件MTLAB。6. -种基于扫频激励振动的梁裂纹故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 51、 利用激振器向梁结构施加一个正弦扫频激励信号； 52、 利用加速度传感器获取梁结构振动时域信号； 53、 根据正弦扫频激励信号的正弦周期性特点，对对应的振动时域信号进行等间距重 米样； 54、 利用带通滤波器对重采样后的信号进行滤波，滤掉正弦扫频成分，得到剩余信号； 55、 对滤波后的剩余信号进行时域统计指标分析，诊断出梁结构的裂纹及其裂纹程度。7. 根据权利要求6所述的梁裂纹故障检测方法，其特征在于，所述步骤Sl中正弦扫频 激励信号的振幅恒定，频率均匀变化。8. 根据权利要求6所述的梁裂纹故障检测方法，其特征在于，所述步骤S3具体为： 在正弦扫频激励信号的每一个单个正弦时间周期内选择相同采样点数n，依据采样点 数n对采集到的振动时域信号进行重采样，并采用插值法构造新的数据序列。9. 根据权利要求6所述的梁裂纹故障检测方法，其特征在于，所述步骤S5中的时域统 计指标分析包括均方根值分析和峰度分析。10. 根据权利要求9所述的梁裂纹故障检测方法，其特征在于，所述步骤S5中的时域统 计指标分析为均方根值分析。
【专利摘要】本发明公开了一种基于扫频激励振动的梁裂纹故障检测装置及方法，利用振动信号激励和数据采集系统，向梁结构施加给定的正弦扫频激励，并根据扫频激励的频率变化对梁振动信号进行创新性的重采样、滤波及统计分析，从而实现对简支梁不同程度裂纹进行故障诊断及故障程度分类。
【IPC分类】G01N29/04, G01M13/00
【公开号】CN105067239
【申请号】CN201510460171
【发明人】王科盛, 张冕, 罗大双, 韦东冬
【申请人】电子科技大学
【公开日】2015年11月18日
【申请日】2015年7月31日