基于振动声调制的螺栓预紧力损失识别

来源 :张俊树 | 被引量 : 0次 | 上传用户:shanchy
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螺栓连接的方式广泛应用于机械和土木工程等多个领域,具有可调节、易于拆卸和承载能力强等优点。结构在长期服役过程中,由于环境、振动和螺栓间的相互影响等因素,容易导致螺栓预紧力丧失,甚至螺杆脱落,严重降低结构的承载能力,直接影响结构的安全性和可靠性。振动声调制技术(Vibro-acoustic Modulation,VAM)是一种非线性超声检测方法,由于其较高的灵敏度、操作简便等优点,受到广泛地关注。本文利用VAM检测手段,提出结构单螺栓和多螺栓预紧力的识别方法。论文的主要内容包括:(1)综述了螺栓的预紧力检测与监测的研究现状,以及VAM的发展与应用,介绍了VAM的基本原理、试验激励的参数选择和常用的VAM信号处理方法,从而归纳出利用VAM技术进行螺栓预紧力识别所面临的问题。(2)以螺栓连接结构作为研究对象,分析低频和高频激励在螺栓松动界面相互作用的机理,总结不同激励方法造成结果不同的原因,对比了不同方式的低频激励对试验结果的影响,发现PZT发生低频激励的试验结果不稳定;力锤敲击试件的方式虽然能避免选频的困扰,但结果易受自身模态振动的影响,并且锤击力的大小也会改变调制强度;激振器产生低频激励效果最好,结果较为稳定。(3)提出一种基于小波变换和信息熵的螺栓预紧力指标,用于单螺栓预紧力识别。对比传统的状态指标,新指标效果明显提升,比传统指标更加准确,具有良好的鲁棒性,通过试验验证了新指标对于螺栓预紧力识别的有效性;此外,结合协整分析,提出一种去除边界条件造成的不稳定因素的方法。(4)提出一种基于朴素贝叶斯分类器(Na(?)ve Bayes Classifier,NBC)的多螺栓预紧力识别方法,用于多螺栓预紧力识别。首先以线性调频信号作为高频信号,替代传统的高频谐波,避免了高频激励选频上的困扰;再选取VAM信号不同尺度下小波系数的均方根值(Root-Mean-Square,RMS)和信息熵作为状态指标,进而找到对调制作用敏感的频段,并使用该频段对应的状态指标训练NBC得到分类模型,从而对多螺栓结构状态进行识别。
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