一种基于声发射技术的木材损伤监测方法技术

一种基于声发射技术的木材损伤监测方法，该方法具体包括：在木材受力集中部位的表面安置声发射传感器，采集木材损伤产生的微弱声发射信号；将采集的声发射信号进行放大、滤波、模数转换后传输到FPGA控制模块内部的FIFO进行缓存，再经过无线传输模块将数据传至上位机；上位机对采集的声发射信号进行小波降噪并重构，采用线性定位的方法对木材损伤声发射源位置定位，并通过LABVIEW设计的人机交互界面实时对木材损伤声发射源的位置进行监测；上位机对所采集的声发射信号运用小波包分析系统提取能量特征值，构造相应的训练样本集，构建神经网络，通过累积能量预测分析木材受力损伤声发射信号的变化趋势，从而可以推断木材损伤位置。

【技术实现步骤摘要】
一种基于声发射技术的木材损伤监测方法
本专利技术涉及木材领域，尤其是一种基于声发射技术的木材损伤监测方法。
技术介绍
在美国，木结构建筑处于市场主导地位，被广泛用于建造住宅、厂房、学校、旅馆、商业建筑、体育馆等。在加拿大，木材工业是国家支柱产业之一，其木结构住宅的工业化、标准化和配套安装技术非常成熟，在北欧的芬兰和瑞典，民居住房的90％为一层或二层的木结构建筑，在日本，也有大量的木构建筑，即使在人口稠密的东京也是如此。在我国，有很多木质结构的古建筑，那是人类历史的瑰宝。在城市景观不断发展的今天，人们对生活景观的品质有着越来越高的追求。木材作为一种在园林中常用的建材，以其独特的自身属性和特有的景观效果，在城市景观中发挥着其他材料不可替代的作用，其应用越来越受到设计师的重视。木材具有天然的花纹和色彩以及良好的加工性能，木材在家具行业也应用很多。然而，木材也具有干缩湿涨及各向异性等特点，长期使用时会在空气中易产生开裂、扭曲变形等损伤，存在一定的安全风险。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于声发射技术的木材损伤监测方法，通过对木材的受力集中的重要部位进行检测，分析木材的受力状况，确定木材可能损伤的位置，从而有效地避免木材的损伤可能带来的人员和财产的损失。本专利技术是由基于声发射的木材损伤信号采集系统和分析监测系统两大部分组成。所述信号采集系统主要用于声发射信号的采集，主要包括声发射传感器、前置放大器、滤波电路、主放大电路、模数转换电路、FP6A控制模块、无线传输模块；所述分析监测系统包括木材损伤源定位分析和累积能量预测分析两个模块。所述信号采集系统是在木材的受力集中的重要部位表面安置声发射传感器，用于采集木材损伤而产生的微弱的声发射信号。将所述声发射传感器与所述前置放大器连接，对所述微弱的声发射信号经所述前置放大器进行放大、去除噪声干扰。再将所述前置放大器的输出信号经过滤波电路进行处理，利用滤波特性能够采集频带宽度在100KHz至300KHz之间的声发射信号。所述滤波电路的输出经主放大电路被放大至伏特级后输入给模数转换模块，将所述声发射信号转换为数字量。用所述FPGA控制模块对所述A/D转换电路进行转换时序控制，并将所述转换后的数据量传输到所述FPGA控制模块内部的FIFO进行缓存，再经过所述无线传输模块将数据传至上位机。所述木材损伤源定位分析模块对采集的声发射信号进行小波降噪并重构，然后采用线性定位的方法对声发射源进行定位，并在木材损伤声发射源定位监测界面予以显示，以便采取相应的预防措施，避免木材损伤带来的损失。所述累积能量预测分析模块对声发射信号运用小波包分析提取能量特征值，构造相应的训练样本集，构建神经网络，针对声发射信号累积能量随时间变化的序列进行神经网络模型仿真预测，利用累积能量时间序列的前5个值，预测下一个累积能量值，实现木材受力声发射信号累积能量的有效预测，为监测提供有效数据。本专利技术通过声发射传感器采集木材损伤的声发射信号，将采集的声发射信号经放大器放大再由采集器采集，避免信号在传输过程中的衰减，使信号保存得比较完整。将采集得到的声发射信号经软件处理可以直观准确地确定木材损伤的位置，并且采用神经网络预测累积能量，可以提前对木材进一步损伤采取预防措施，从而有效地避免了木材损伤可能带来的人员和财产的重大损失。本专利技术的方法无损简单，易于实现，且采用的传感器少，很大程度地节约了成本。附图说明附图1为声发射信号采集示意图附图2为声发射信号采集系统内部结构图附图3为声发射信号采集系统前置放大电路图附图4为声发射信号采集系统滤波电路图附图5为声发射信号采集系统主放大电路图附图6为声发射信号采集系统内部结构图中AD转换流程图附图7为声发射信号采集系统内部结构图中FIFO流程图附图8为声发射信号采集系统UART发送模块程序流程图附图9为声发射信号采集系统采集的两通道声发射信号图附图10为木材损伤声发射信号三层小波分解结构图附图11为木材损伤声发射信号降噪处理流程图附图12为木材损伤位置定位示意图附图13为声发射源定位流程图附图14为互相关系数图附图15为木材损伤声发射源的定位结果图附图16为木材损伤声发射源的定位相对误差图附图17为木材损伤声发射源定位的人机交互界面设计程序框图附图18为木材损伤声发射源定位的人机交互界面信号采集及分解降噪面板图附图19为木材损伤声发射源定位的人机交互界面频谱分析面板图附图20为木材损伤声发射源定位的人机交互界面声发射源定位面板图附图21为累计能量图附图22为BP网络训练程序流程图附图23为网络训练结果图附图24为网络验证图具体实施方式本专利技术提出的基于声发射技术的木材损伤监测方法，结合附图和实施例详细说明如下。本专利技术以木材为被测对象，监测木材受损发出的声发射信号。附图1为木材受力损伤声发射信号采集示意图。该声发射信号的频带宽度在100KHz-300KHz之间，故本设计中的声发射传感器选用60Hz-400KHz、中心频率为150KHz的超声波传感器。先将声发射传感器放置于木材受力集中的重要部位，当木材在受内力或外力的情况下产生形变时会有应力波产生，声发射传感器将应力波转换成电信号，由于这个电信号本来很微弱，且在木材中传播时会衰减，为了更好地保存采集得到的声发射信号，将所述声发射传感器采集的信号送入所述信号采集系统进行处理，为以后的信号分析奠定基础。木材损伤声发射信号采集系统附图2为信号采集系统内部结构图。所述信号采集系统首先对采集的声发射信号进行前端处理，包括信号放大、滤波等预处理。再将调理后的声发射信号传输到所述FPGA控制模块。所述FPGA控制模块采用FPGA器件实现整个系统的控制逻辑，它控制着采集通道模数转换的起/停、转换后的数据存放、声发射信号特征参数的提取及数据的无线传输。最后上位机对接收的数据进行小波分析处理，进行木材损伤声发射源的定位和声发射信号累积能量的有效预测。所述声发射传感器采集的信号是微弱的微伏级高频信号，若经过长距离传输，信噪比必然会降低，且不便于分析，故需要利用所述信号采集系统硬件电路对微弱的信号进行放大、去除噪声干扰。声发射信号属于高频信号，故增益带宽积要大，才能保证放大倍数稳定。本专利技术中选择用集成运算放大器AD620来设计前置放大电路，见附图3所示。所述前置放大电路若只选择一个芯片放大100倍，由于所述集成运算放大器AD620的增益带宽积为8MHz，带宽为8MHz除以100为80KHz，不满足300KHz信号通过的要求；由于所述集成运算放大器AD620增益带宽积一定，要想获得较宽的频带就必须牺牲增益，所以设计两级级联放大电路，当放大倍数为10时，带宽则为8MHz除以10为800KHz，远远可以满足300KHz信号通过的要求，因此，所设计的由两级级联放大电路构成的所述前置放大电路可以将300KHz的信号放大100倍。设计要求的闭环增益与带宽可以通过改变电阻来改变，根据所述集成运算放大器AD620的增益公式(1)可以通过公式(2)得到调节电阻RG的值。G＝49.4kΩ/RG+1(1)得：RG＝49.4kΩ/(G-1)(2)在公式(2)中，当增益为100时，即G为100时，RG为5.49KΩ，即调节电阻选用5.49KΩ。由于木材受损发出的声发射信号的频本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于声发射技术的木材损伤监测方法，通过基于声发射技术的木材损伤监测装置对木材的受力集中的重要部位进行检测，分析木材的受力状况，确定木材可能损伤的位置，该基于声发射技术的木材损伤监测方法包括以下步骤：(1)在木材的受力集中的重要部位表面安置声发射传感器，通过所述基于声发射技术的木材损伤检测装置采集木材损伤产生的微弱声发射信号，将所述声发射传感器与前置放大器连接，对所述微弱的声发射信号经进行放大、去除噪声干扰，再将前置放大器的输出信号经过滤波电路进行处理，利用滤波特性能够采集频带宽度在100KHz至300KHz之间的声发射信号；滤波电路的输出经主放大电路被放大至伏特级后输入给模数转换模块，将所述声发射信号转换为数字量；用FPGA控制模块对所述模数转换电路进行转换时序控制，并将转换后的数字量传输到所述FPGA控制模块内部的FIFO进行缓存，再经过无线传输模块将数据传至上位机；(2)通过所述基于声发射技术的木材损伤检测装置的木材损伤源定位分析系统对采集的声发射信号进行小波降噪并重构，然后采用线性定位的方法对声发射源进行木材损伤位置定位；木材损伤位置定位公式为：并在木材损伤声发射源定位监测界面予以显示，以便采取相应的预防措施，避免木材损伤带来的损失；其中公式中V为声发射信号在木材中传播的速度；Δt为声发射信号到两传感器之间的时间差；t1和t2分别表示传感器1和传感器2接收到声发射信号的时间；S为两声发射传感器之间的距离；(3)通过所述基于声发射技术的木材损伤检测装置的累积能量预测分析对声发射信号运用小波包分析系统提取能量特征值，构造相应的训练样本集，构建神经网络，按一定时间序列提取出的100个累积能量值，按a1，a2，a3…依此排列；将[a1，a2，a3，a4，a5，a6]、[a2，a3，a4，a5，a6，a7]、[a3，a4，a5，a6，a7，a8]…依此分组成95组；随机排列取60组作为神经网络模型数据，剩下的35组作为验证数据；要用前五个累积能量值去预测下一个累积能量，那么输入为a1，a2，a3，a4，a5、a2，a3，a4，a5，a6、a3，a4，a5，a6，a7、……a60，a61，a62，a63，a64组成的5×60的矩阵；输出为a6、a7、a8、……a65组成的1×60的矩阵；根据所述木材损伤声发射信号累积能量预测的神经网络结构设计分析，以及实验的验证得出，输入层为五个累积能量值，输出为一个预测累计能量值，隐含层在神经网络结构中对比得出，最终确定网络结构为5×5×1，表示网络的输入层有5个神经元，隐层有5个神经元，输出层有1个神经元，隐层传递函数采用tansig函数，输出层也采用tansig函数，利用累积能量时间序列的前5个值，预测下一个累积能量值，实现神经网络的一步预测，能有效监测木材损伤声发射信号的变化趋势。...

【技术特征摘要】
1.一种基于声发射技术的木材损伤监测方法，通过基于声发射技术的木材损伤监测装置对木材的受力集中的重要部位进行检测，分析木材的受力状况，确定木材可能损伤的位置，该基于声发射技术的木材损伤监测方法包括以下步骤：(1)在木材的受力集中的重要部位表面安置声发射传感器，通过所述基于声发射技术的木材损伤监测装置采集木材损伤产生的微弱声发射信号，将所述声发射传感器与前置放大器连接，对所述采集到的微弱声发射信号进行放大并去除噪声干扰，再将前置放大器的输出信号经过滤波电路进行处理，利用滤波特性能够采集频带宽度在100KHz至300KHz之间的声发射信号；滤波电路的输出经主放大电路被放大至伏特级后输入给模数转换电路，将所述声发射信号转换为数字量；用FPGA控制模块对所述模数转换电路进行转换时序控制，并将转换后的数字量传输到所述FPGA控制模块内部的FIFO进行缓存，再经过无线传输模块将数据传至上位机；(2)通过所述基于声发射技术的木材损伤监测装置的木材损伤源定位分析系统对采集的声发射信号进行小波降噪并重构，然后采用线性定位的方法对声发射源进行木材损伤位置定位；木材损伤位置定位公式为：并在木材损伤声发射源定位监测界面予以显示，以便采取相应的预防措施，避免木材损伤带来的损失；其中公式中V为声发射信号在木材中传播的速度；Δt为声发射信号到两传感器之间的时间差；S为两声发射传感器之间的距离；(3)通过所述基于声发射技术的木材损伤检测装置的累积能量预测分析对声发射信号运用小波包分析系统...

【专利技术属性】
技术研发人员：张俊梅，田野，樊桂玲，聂凤梅，王黎，王彦艺，
申请(专利权)人：北京林业大学，
类型：发明
国别省市：北京;11