石鵬飛,馬瑞雪
(中國電子科技集團公司第二研究所,山西太原030024)
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關鍵零件疲勞分析
石鵬飛,馬瑞雪
(中國電子科技集團公司第二研究所,山西太原030024)
摘要:基于聲發(fā)射檢測平臺,提取某關鍵零件的聲發(fā)射參數(shù)。通過不同時間段的波形分析,頻譜分析,得出了該零件疲勞聲發(fā)射信號的特征頻率為109.4 kHz~370.0 kHz;繪制了撞擊數(shù),相對能量值,樣本均方根值以及頻域能量相對時間的累積值;結合斷裂分析,驗證了疲勞擴展的三個階段。
關鍵詞:聲發(fā)射;疲勞擴展;特征頻率
齒輪、齒輪軸等關鍵零件的疲勞失效會對整個機械結構造成重大的破壞。因此對這些關鍵零件疲勞失效的研究工作顯得尤為重要。目前對于一些關鍵零部件的故障信號檢測主要集中于振動分析[1],究其原因,主要是因為零件在發(fā)生故障時,振動頻率和振幅會發(fā)生明顯的變化,比較容易檢測到。但振動檢測手段不能有效的預測故障的發(fā)生,只能在發(fā)生故障時或者發(fā)生故障后進行分析,并不能及時有效地應對未知的故障。對于故障前期發(fā)生的微弱振動,振動檢測手段不能有效地監(jiān)測,而聲發(fā)射技術的出現(xiàn),彌補了這一不足[2]。
金屬材料的內部或表面局部存在缺陷,在受交變載荷的過程中,這些區(qū)域的應力高度集中。材料在不斷加載的過程中,不斷的積累能量。這些區(qū)域的晶體活動較為頻繁,局部高應力將導致局部晶體高密度的位錯運動,在這些運動過程中,將前一時期積累的能量快速地釋放,發(fā)出瞬態(tài)彈性應力波。金屬材料向外快速釋放能量的現(xiàn)象稱為聲發(fā)射。20世紀90年代,PAC公司、DW公司、Vallen System公司和中國聲華公司先后開發(fā)生產了數(shù)字化多通道聲發(fā)射檢測分析系統(tǒng),這些系統(tǒng)除能進行聲發(fā)射參數(shù)實時測量和聲發(fā)射源定位外,還可直接進行聲發(fā)射波形的觀察、顯示、記錄和頻譜分析。
超過門檻值的聲發(fā)射信號可以提取成特征參數(shù)[3]。這些特征參數(shù)包括:撞擊計數(shù)、振鈴計數(shù)、平均電平信號、有效值電壓、時間計數(shù)、幅度、能量計數(shù)、上升時間、持續(xù)時間、時差和外參數(shù)。常用的信號特征參數(shù)如圖1所示。
圖1 聲發(fā)射參數(shù)
本研究采用撞擊數(shù)(Hit)、樣本均方根值(RMS)、相對能量值(Energy)這些傳統(tǒng)的參數(shù)來表征關鍵零件的疲勞擴展程度。聲發(fā)射信號超過閾值,并導致一個系統(tǒng)通道累積信號計為一次撞擊,樣本均方根值(RMS)是采樣時間內信號電平的均方根值,相對能量值是事件信號檢波包絡線下圍成的面積。三者隨聲發(fā)射信號的釋放而不斷發(fā)生變化,因此可以用來描述疲勞擴展情況。
對某關鍵零件進行疲勞試驗。正常使用下,該零件能承受1×106次交變循環(huán)應力。但為了快速得到試驗結果,加大外力,提前達到疲勞極限。在試驗機上安裝好試驗零件后,在計算機中設置交變載荷Fa和平均載荷Fm,以及載荷比。聲發(fā)射檢測系統(tǒng)中,閾值設定為60 dB,采用頻率2 MHz,Hit的長度為1 024個點。閾值設定較高的原因是為了更大程度地采集真實的疲勞信號。共進行了三組疲勞試驗,每次保持相同的載荷比R不變,三次試驗的參數(shù)如表1所示。
表1 疲勞試驗加載參數(shù)列表
試驗結束后,分析取得的聲發(fā)射參數(shù),研究該零件疲勞損傷的擴展規(guī)律,研究表征疲勞損傷的特征頻率范圍。有學者提出頻域能量F-energy這一種新的特征參數(shù),因此找出該零件的特征頻率后,通過計算得出頻域能量的值,進而驗證得到擴展規(guī)律的真實性。
由Matlab從Hit文件中將信號讀取出來,做出時域圖。將讀到內存中的時域信號通過傅里葉變換得到該點的頻域信息。圖2、圖3分別是某hit文件的時域信號圖和頻域信號圖。通過對大量的hit文本依次讀取,發(fā)現(xiàn)大量信號的時域、頻域特征都與這兩組信號完全類似。經過比較分析,基本可以得出這樣的結論:幅值大的時候聲發(fā)射活動比較頻繁,疲勞進程明顯,特定的頻域段的能量分布較多,頻域能量主要分布在100~400 kHz間。而不存在明顯疲勞聲發(fā)射特征的信號的頻譜圖分布應該特別分散,頻域能量不會集中于某一區(qū)域。這也從一個方面證明了時域信號活動低的時候,疲勞聲發(fā)射的活動同樣也不明顯。而時域信號活動劇烈,即幅值較大時,聲發(fā)射信號的活動特別明顯。
為了找出該零件聲發(fā)射信號的特征頻率區(qū)域,對多個信號發(fā)生明顯的Hit點進行傅里葉變換,頻譜圖大多類似于圖3。取同樣的頻域幅值畫條線,在100~400 kHz與頻譜圖相交與兩點。獲得了大量的端點值后,求取平均值,獲得了該關鍵零件聲發(fā)射信號的大致頻率區(qū)間:109.4~370.0 kHz。獲得了特征頻率區(qū)間后,經過計算得到了三組式樣的頻域能量值。
零件的疲勞損傷是逐步累積的過程。因此取參數(shù)Hit、RMS、energy、F-energy隨時間累積值得變化情況來探索零件的疲勞擴展程度。三組式樣的實驗結果,每組數(shù)據(jù)4種參數(shù)隨時間累積量的變化曲線,如圖4~圖6所示。
圖2 某點的時域圖
圖3 某點的頻域特性
圖4 式樣A累積參數(shù)變化趨勢
圖5 式樣B累積參數(shù)變化趨勢
圖6 試驗C累積參數(shù)變化趨勢
上面幾幅圖片中,橫軸代表時間。共有4個縱坐標軸,從左到右,1軸代表累積的撞擊數(shù),沒有量綱,只記個數(shù);2軸表示累積的樣本(樣本大小為1 024,就是一個Hit文本)均方根值,量綱是伏特(V);3軸表示累積的相對能量值(Relative energy),單位是焦耳(J);4軸表示累積的特征頻域能量F-energy,能量的量綱是焦耳。四條曲線線寬不相同,4種參數(shù)的變化情況也可以很好地區(qū)分開來。整體觀察,4條曲線的走勢以及形狀都完全類似,甚至兩條能量曲線接近重合,這說明,本次實驗中相對能量和F-energy的大小是差不多。從另一個角度來看,整個試驗十分良好,本身的噪聲就特別的小。從三組數(shù)據(jù)12條曲線的走勢來看,在末尾的幾秒中時間內,曲線的斜率發(fā)生巨變,各種參數(shù)都劇烈的增長。經典的疲勞擴展模型是這點毫無疑問和實際的裂紋擴展階段理論相吻合:疲勞裂紋擴展第二階段時間較長,而第三階段(快速斷裂階段)和第二階段之間的變化是迅速的,實驗試樣會快速的發(fā)生斷裂。各種參數(shù)的迅速上升無疑說明了這一點。
實踐證明,聲發(fā)射信號參數(shù)可以準確的描述該關鍵零件的疲勞損傷過程。為此,特意設計了一個應用模型,如圖7所示。
圖7 實踐應用方案
應用載體部分,安裝頻率范圍較寬的聲發(fā)射傳感器,零件處于工作狀態(tài)時,通過傳感器可以將各種機械信號采集下來。輸入的信號是各種機械信號,包括疲勞信號,噪聲信號等,經過傳感器靈敏度的轉換,輸出電壓信號。前端放大模塊,由于電信號的量過小,這一部分將采集到的電信號放大到容易觀察的大小。輸入是前端較小的電壓信號,輸出是較大的電壓信號,該模塊的主要操作是進行信號放大。高速AD信號采集模塊,輸入的是模擬的電信號,輸出的是離散化的信號,數(shù)據(jù)采集模塊主要是為了進行數(shù)據(jù)采集。該模塊要求,采集速度要快,確保實時性。計算機處理部分,輸入是前端采集的實時信號,輸出是累積的特征參數(shù)實時變化情況。顯示模塊是將前端變化情況實時的顯示出來,操作者就可以清楚的知道目前零部件的工作狀態(tài),可以及時更換或者進行設備修理。
參考文獻:
[1]李舜酩.機械疲勞與可靠性設計[M].北京:科學出版社,2006.
[2]韓路,謝里陽.基于LabVIEW的6063鋁合金裂紋擴展狀態(tài)的聲發(fā)射分析[J]. NDT無損檢測,2009;31(4):280-285.
[3]成建國,毛漢領,黃振峰,等.金屬材料聲發(fā)射信號特征提取方法[J].聲學技術,2008;27(3):309-314.
The Fatigue Analysis of Key Parts
SHI Pengfei,MA Ruixue
(The 2ndResearch Institute of CETC,Taiyuan 030024,China)
Abstract:Acoustic emission(AE)parameters of the key part are studied in this research platform. Characteristic frequency of the fatigue acoustic emission signal of the part is 109.4KHz-370.0KHz,which is acquired by analyzing the waveform and frequency spectrum in different time periods. Hits,relative energy,root mean square,and frequency-energy are cumulated with time. Combined with the fracture analysis,three stages of fatigue growth were verified.
Keywords:Acoustic emission;Fatigue growth;Characteristic frequency
中圖分類號:TH17
文獻標識碼:B
文章編號:1004-4507(2016)05-0043-04
收稿日期:2016-04-08
作者簡介:
石鵬飛(1988-),男,碩士,畢業(yè)于北京理工大學,助理工程師,主要從事電子專用設備的設計。