實驗名稱：基于數據驅動的結構鋼表面應力磁巴克豪森噪聲表征方法研究

　　研究方向：材料測試

　　實驗目的：

　　磁巴克豪森噪聲(sheng)（Magnetic Barkhausen Noise,MBN）技(ji)術可(ke)用(yong)(yong)于(yu)(yu)定量(liang)評(ping)估鐵(tie)磁(ci)材料(liao)的(de)(de)表(biao)面應(ying)力(li)(li)。當前MBN法(fa)應(ying)力(li)(li)評(ping)估技(ji)術存在(zai)特(te)(te)(te)征(zheng)(zheng)量(liang)選取較難、定量(liang)預測模型(xing)(xing)復(fu)雜且對標定數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)集(ji)的(de)(de)擬合(he)(he)精度(du)(du)(du)較低的(de)(de)不足。本(ben)文提出一種數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)驅動的(de)(de)非線性(xing)映射算(suan)法(fa)擬合(he)(he)MBN噪聲和(he)應(ying)力(li)(li)的(de)(de)關系，研(yan)究(jiu)了(le)(le)基(ji)于(yu)(yu)小(xiao)(xiao)(xiao)波包變換(huan)系數(shu)的(de)(de)時(shi)(shi)頻特(te)(te)(te)征(zheng)(zheng)替代統計特(te)(te)(te)征(zheng)(zheng)量(liang)，減少了(le)(le)樣本(ben)數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)計算(suan)量(liang)。采(cai)用(yong)(yong)MBN噪聲在(zai)小(xiao)(xiao)(xiao)波包變換(huan)時(shi)(shi)-頻域內的(de)(de)小(xiao)(xiao)(xiao)波包變換(huan)系數(shu)作為特(te)(te)(te)征(zheng)(zheng)向量(liang)，利(li)用(yong)(yong)基(ji)于(yu)(yu)奇(qi)(qi)異值分(fen)解的(de)(de)數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)降(jiang)(jiang)維(wei)(wei)算(suan)法(fa)降(jiang)(jiang)低特(te)(te)(te)征(zheng)(zheng)向量(liang)的(de)(de)維(wei)(wei)數(shu)，將經過數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)降(jiang)(jiang)維(wei)(wei)后的(de)(de)特(te)(te)(te)征(zheng)(zheng)向量(liang)輸入BP神經網絡(luo)(luo)進行模型(xing)(xing)訓(xun)練以建(jian)立預測模型(xing)(xing)。結果(guo)表(biao)明：采(cai)用(yong)(yong)基(ji)于(yu)(yu)奇(qi)(qi)異值分(fen)解的(de)(de)數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)降(jiang)(jiang)維(wei)(wei)算(suan)法(fa)可(ke)減小(xiao)(xiao)(xiao)模型(xing)(xing)的(de)(de)復(fu)雜度(du)(du)(du)，利(li)用(yong)(yong)降(jiang)(jiang)維(wei)(wei)后的(de)(de)小(xiao)(xiao)(xiao)波包變換(huan)系數(shu)特(te)(te)(te)征(zheng)(zheng)向量(liang)訓(xun)練BP神經網絡(luo)(luo)可(ke)實(shi)現鐵(tie)磁(ci)材料(liao)表(biao)面應(ying)力(li)(li)的(de)(de)高精度(du)(du)(du)預測。本(ben)文建(jian)立的(de)(de)表(biao)征(zheng)(zheng)方(fang)法(fa)有(you)效解決了(le)(le)鐵(tie)磁(ci)構(gou)件應(ying)力(li)(li)分(fen)布成像(xiang)問題，在(zai)預防應(ying)力(li)(li)腐蝕、提高疲勞強度(du)(du)(du)等(deng)損傷預警方(fang)面具有(you)廣闊的(de)(de)應(ying)用(yong)(yong)前景。

　　測試設備：系統由硬件和軟件兩部分組成：硬件部分包括激勵模塊、MBN傳感器、信號調理模塊、AD采集模塊等，軟件部分由基于LabVIEW設計的具有數據采集和數據分析處理功能的上位機組成。激勵模塊由AFG3102C任意波形函數信號發生器以及ATA-4014高壓功率放大器組成。

　　圖(tu)1：MBN檢測(ce)系統示意(yi)圖(tu)

　　實驗過程：

　　MBN傳感器由U型(xing)(xing)磁(ci)(ci)軛(e)(e)、激勵線(xian)(xian)(xian)(xian)圈(quan)、檢(jian)測(ce)線(xian)(xian)(xian)(xian)圈(quan)三個(ge)部分(fen)組(zu)成，其中(zhong)，U型(xing)(xing)磁(ci)(ci)軛(e)(e)材料采用的(de)(de)是高磁(ci)(ci)導率、低電導率的(de)(de)錳鋅(xin)鐵氧體(ti)，磁(ci)(ci)極端(duan)面為(wei)正(zheng)方形平面，兩(liang)磁(ci)(ci)極中(zhong)心點間距為(wei)19mm。激勵線(xian)(xian)(xian)(xian)圈(quan)、檢(jian)測(ce)線(xian)(xian)(xian)(xian)圈(quan)均(jun)選用漆包(bao)線(xian)(xian)(xian)(xian)，分(fen)別纏(chan)繞在U型(xing)(xing)磁(ci)(ci)軛(e)(e)、磁(ci)(ci)棒(bang)上，檢(jian)測(ce)線(xian)(xian)(xian)(xian)圈(quan)擺放于(yu)U型(xing)(xing)磁(ci)(ci)軛(e)(e)下(xia)方正(zheng)中(zhong)心位置。當正(zheng)弦(xian)信(xin)(xin)號(hao)(hao)通過(guo)激勵線(xian)(xian)(xian)(xian)圈(quan)時，U型(xing)(xing)磁(ci)(ci)軛(e)(e)兩(liang)磁(ci)(ci)極之(zhi)間會產生(sheng)近似均(jun)勻的(de)(de)交變磁(ci)(ci)場，從(cong)而在U型(xing)(xing)磁(ci)(ci)軛(e)(e)與被測(ce)試塊(kuai)中(zhong)形成磁(ci)(ci)回路，以產生(sheng)毫伏級的(de)(de)微弱MBN信(xin)(xin)號(hao)(hao)。檢(jian)測(ce)線(xian)(xian)(xian)(xian)圈(quan)將拾取(qu)到的(de)(de)MBN信(xin)(xin)號(hao)(hao)通過(guo)電纜導線(xian)(xian)(xian)(xian)傳輸到信(xin)(xin)號(hao)(hao)調理(li)模塊(kuai)進(jin)行濾(lv)波(bo)、放大(da)等處理(li)，使其便于(yu)由AD采集模塊(kuai)送入上位機實(shi)現信(xin)(xin)號(hao)(hao)顯示、數據(ju)存儲等功能。下(xia)圖為(wei)濾(lv)波(bo)前后(hou)的(de)(de)MBN信(xin)(xin)號(hao)(hao)波(bo)形對比(bi)。

　　圖2：濾波(bo)前(qian)后的MBN信號(hao)波(bo)形對比

　　實驗結果：

　　1、通過小波包變換(huan)將MBN信號時域波形(xing)轉換(huan)到(dao)時、頻域，提取MBN信號時頻冗(rong)余特征，可定(ding)性反映不同(tong)應力水(shui)平。

　　2、利用不同(tong)頻(pin)帶的小(xiao)波(bo)包變換(huan)系(xi)數特(te)征向量構造(zao)了(le)小(xiao)波(bo)包變換(huan)系(xi)數矩(ju)陣(zhen)。通過奇(qi)異值分解，減小(xiao)了(le)MBN特(te)征向量的維(wei)數，降低了(le)BP神經(jing)網絡模型復雜度(du)。

　　3、開(kai)展了懸(xuan)臂梁梯度應(ying)力(li)標(biao)定試驗，采集了懸(xuan)臂梁上表面(mian)梯度應(ying)力(li)的MBN信(xin)號(hao)，根(gen)據不同(tong)測量點(dian)對應(ying)的應(ying)力(li)大(da)小(xiao)，建立了BP神經(jing)網絡的訓練樣本集。

　　4、通過三點彎曲(qu)狀態下(xia)結構鋼(gang)試(shi)(shi)塊下(xia)表面梯度應力的(de)MBN信號采集試(shi)(shi)驗，建立(li)了BP神經網絡測試(shi)(shi)集，測試(shi)(shi)了數據驅(qu)動模型的(de)預測精度。

　　5、采(cai)用小波包系數(shu)作為時頻冗(rong)余特征，經奇異(yi)值分(fen)(fen)解降維后，建(jian)立BP神經網絡應(ying)(ying)力預(yu)測(ce)模型，使得該模型復雜度(du)低(di)(di)、響應(ying)(ying)速度(du)快，絕大部分(fen)(fen)樣本預(yu)測(ce)誤差(cha)低(di)(di)于10%，實(shi)(shi)現了基(ji)于數(shu)據驅動的鐵(tie)磁構(gou)件(jian)表面應(ying)(ying)力的定量評(ping)估。在實(shi)(shi)際(ji)工程應(ying)(ying)用中，結合機(ji)械臂自(zi)動化(hua)掃查、傳感器自(zi)適應(ying)(ying)仿形優(you)化(hua)、信號處理等(deng)技術，可實(shi)(shi)現鐵(tie)磁構(gou)件(jian)表面應(ying)(ying)力分(fen)(fen)布(bu)高精度(du)成像(xiang)。

　　安泰ATA-4014C高壓功率放大器：

　　圖：ATA-4014C高壓功率放大器指標參數

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