Page 118 - 无损检测2024年第七期

马进宝，等：

钢管混凝土内部孔洞缺陷监测试验

N
j =2 -1 对应的频带[109. 375~117. 187 5] kHz始终占比最
E = ∑ e ( , ) （4） 大，为主频带，这是因为原始信号是通过接收激励频
Nj
j =0
各频带的能量在总能量中的占比可以表示为 率为115 kHz的信号得到的，所以接收信号的频率在
e 该频率附近范围内分布占比最大，接收信号的主频
Nj
E j = ( , ) ×100% （5） 没有明显的偏移；此外在各个工况中，偏离激励信号
E
3.2.2 小波包能量特征参数分析结果 频率较大的频带，如K1、K8对应的频带[85. 937 5~
本节在小波包分解理论的基础上，对由汉宁 93. 75] kHz、[140. 625~148. 437 5] kHz均占比很小，
窗五周期正弦波激励的结构监测系统在不同工况 且随着缺陷程度的不断加大，上述频带的能量占比
下接收到的信号波形进行小波包分解和能量参数 变化不大，说明低于或高于主频较大范围的信号较
提取。选取‘db3’小波基函数，利用Matlab算法 为微弱且不随内部孔洞缺陷程度变化而发生明显变
实现对采集信号的小波包分解，将信号进行 6 层 化。从主频带随缺陷程度的增加而发生相对变化的
6
小波包分解，末层共有 2 =64 个节点满足(6, j)， 角度来看，节点K4对应的主频带能量占比随着缺陷
其中 j=0,1,2，…，63。85~148 kHz 频率内的频 程度的加大逐渐降低，与之相对的是随着缺陷程度
带及其节点分布如表2所示，并为每个频带进行了 的加大，各工况K2，K3，K5，K6，K8频带能量占比
总量分别为63. 17%，64. 60%，66. 58%，65. 34%，
编号。
70. 26%，74. 26%，占比呈现越来越大的趋势，可以
表2 6层小波包分解部分节点频带分布
看出在无缺陷工况下，主频带能量较为集中，随着缺
编号 频带范围/kHz 节点号
陷程度的不断加大，主频带能量占比不断减小，能量
K1 [85.937 5~93.75] (6,14)
逐渐变得分散，向偏离主频带两侧方向移动，这可能
K2 [93.75~101.562 5] (6,10)
是因为应力波的传播受到缺陷变化的影响，波形由
K3 [101.562 5~109.375] (6,11)
K4 [109.375~117.187 5] (6,9) 于反射和散射等因素发生了叠加和变形，使频率产
K5 [117.187 5~125] (6,8) 生了重新的分布，因此通过对比主频带和其他频带
K6 [125~132.812 5] (6,24)
能量在信号总能量中的占比情况，可以实现对不同
K7 [132.812 5~140.625] (6,25)
孔洞缺陷工况的频带能量特征参量的提取和对比，
K8 [140.625~148.437 5] (6,27)
实现对钢管混凝土内部孔洞缺陷的监测与判别。对
由于带通频率范围外的信号被滤波处理了，故 于小波包分析的能量总量E来说，随着缺陷程度的
忽略不计。各工况采集信号经过小波包分解后的各 逐渐加大，小波包分解后得到的总能量E的数值逐
频带能量值V 及总能量E的分布如表3所示。 渐降低，且降低的速率呈现出随缺陷增大逐渐变缓
2
同时为了更加方便地对比每种工况各个频带的 的特点，指标E在较大尺寸缺陷范围内的变化程度
占比情况和不同工况下相同频带的占比变化规律， 较小。
将信号不同频带能量占该信号总能量的百分比绘制 为了更加直观地研究小波包能量值随着构件内
成曲线，如图11所示。 部缺陷程度加大的变化规律，文章提出了基于小波
由图11和表3可以看出， 在各个工况中，节点K4 包能量的归一化缺陷判断指标E I
表3 各工况频带能量分布 kHz

内部孔洞缺陷直径/mm
编号
0 20 32 55 75 95
K1 1.5 2.5 3.1 2.5 0.6 0.6
K2 30.8 5.8 8.3 5.6 2.6 9.2
K3 35.5 24.4 11.2 11.1 8.2 8.9
K4 88.9 54.1 34.2 21.3 15.8 12.4
K5 45.8 30.9 28.2 15.8 13.7 9.9
K6 41.9 37.3 20.0 9.5 13.7 8.1
K7 1.6 5.2 6.8 3.2 0.9 1.4
K8 0.4 0.1 0.1 0.2 0.1 0.1
E 246.3 160.2 111.8 69.1 55.6 50.5
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2024 年 第 46 卷 第 7 期
无损检测