高壓功率放大器在磁巴克豪森噪聲表征方法研究中的應用
實驗名稱:基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的結(jié)構(gòu)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(Magnetic Barkhausen Noise,MBN)技術可用于定量評估鐵磁材料的表面應力。當前MBN法應力評估技術存在特征量選取較難、定量預測模型復雜且對標定數(shù)據(jù)集的擬合精度較低的不足。本文提出一種數(shù)據(jù)驅(qū)動的非線性映射算法擬合MBN噪聲和應力的關系,研究了基于小波包變換系數(shù)的時頻特征替代統(tǒng)計特征量,減少了樣本數(shù)據(jù)計算量。采用MBN噪聲在小波包變換時-頻域內(nèi)的小波包變換系數(shù)作為特征向量,利用基于奇異值分解的數(shù)據(jù)降維算法降低特征向量的維數(shù),將經(jīng)過數(shù)據(jù)降維后的特征向量輸入BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行模型訓練以建立預測模型。結(jié)果表明:采用基于奇異值分解的數(shù)據(jù)降維算法可減小模型的復雜度,利用降維后的小波包變換系數(shù)特征向量訓練BP神經(jīng)網(wǎng)絡可實現(xiàn)鐵磁材料表面應力的高精度預測。本文建立的表征方法有效解決了鐵磁構(gòu)件應力分布成像問題,在預防應力腐蝕、提高疲勞強度等損傷預警方面具有廣闊的應用前景。
測試設備:系統(tǒng)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(diào)理模塊、AD采集模塊等,軟件部分由基于LabVIEW設計的具有數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)分析處理功能的上位機組成。激勵模塊由AFG3102C任意波形函數(shù)信號發(fā)生器以及ATA-4014高壓功率放大器組成。
圖1:MBN檢測系統(tǒng)示意圖
實驗過程:
MBN傳感器由U型磁軛、激勵線圈、檢測線圈三個部分組成,其中,U型磁軛材料采用的是高磁導率、低電導率的錳鋅鐵氧體,磁極端面為正方形平面,兩磁極中心點間距為19mm。激勵線圈、檢測線圈均選用漆包線,分別纏繞在U型磁軛、磁棒上,檢測線圈擺放于U型磁軛下方正中心位置。當正弦信號通過激勵線圈時,U型磁軛兩磁極之間會產(chǎn)生近似均勻的交變磁場,從而在U型磁軛與被測試塊中形成磁回路,以產(chǎn)生毫伏級的微弱MBN信號。檢測線圈將拾取到的MBN信號通過電纜導線傳輸?shù)叫盘栒{(diào)理模塊進行濾波、放大等處理,使其便于由AD采集模塊送入上位機實現(xiàn)信號顯示、數(shù)據(jù)存儲等功能。下圖為濾波前后的MBN信號波形對比。
圖2:濾波前后的MBN信號波形對比
實驗結(jié)果:
1、通過小波包變換將MBN信號時域波形轉(zhuǎn)換到時、頻域,提取MBN信號時頻冗余特征,可定性反映不同應力水平。
2、利用不同頻帶的小波包變換系數(shù)特征向量構(gòu)造了小波包變換系數(shù)矩陣。通過奇異值分解,減小了MBN特征向量的維數(shù),降低了BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型復雜度。
3、開展了懸臂梁梯度應力標定試驗,采集了懸臂梁上表面梯度應力的MBN信號,根據(jù)不同測量點對應的應力大小,建立了BP神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練樣本集。
4、通過三點彎曲狀態(tài)下結(jié)構(gòu)鋼試塊下表面梯度應力的MBN信號采集試驗,建立了BP神經(jīng)網(wǎng)絡測試集,測試了數(shù)據(jù)驅(qū)動模型的預測精度。
5、采用小波包系數(shù)作為時頻冗余特征,經(jīng)奇異值分解降維后,建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡應力預測模型,使得該模型復雜度低、響應速度快,絕大部分樣本預測誤差低于10%,實現(xiàn)了基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的鐵磁構(gòu)件表面應力的定量評估。在實際工程應用中,結(jié)合機械臂自動化掃查、傳感器自適應仿形優(yōu)化、信號處理等技術,可實現(xiàn)鐵磁構(gòu)件表面應力分布高精度成像。
圖:ATA-4014高壓功率放大器指標參數(shù)
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