Журнал "В Мире НК" (№3 сентябрь 2008)

новинки программного обеспечения АЭ систем  семейства a-line.

Елизаров Сергей Владимирович – Начальник отдела разработки и сопровождения программных средств;

Букатин Антон Викторович – Специалист отдела разработки и сопровождения программных средств;

Ростовцев Михаил Юрьевич – Старший специалист отдела разработки и сопровождения программных средств;

Терентьев Денис Анатольевич – Старший специалист научно-исследовательского отдела. Кандидат физико-математических наук.

(ООО «ИНТЕРЮНИС», г. Москва)

        Универсальное программное обеспечение A-Line, являющееся неотъемлемой частью АЭ систем одноименной серии производства ООО «ИНТЕРЮНИС», предназначено для решения широкого круга задач по обработке и визуализации  данных и полнофункционального управления аппаратной частью комплекса. Параллельно с разработкой новых поколений АЭ систем семейства A-Line совершенствовалось и его программное обеспечение, выполненное на базе современных достижений в области информационных технологий и методов программирования с учетом богатого опыта реального применения АЭ, накопленного специалистами компании и многочисленными пользователями комплексов серии A-Line.

 

 

       В представленной работе кратко описаны важные функциональные особенности указанного ПО из числа реализованных за последнее время, а именно: новый метод нечеткой локации источников АЭ сенсорной антенной произвольной формы на поверхностях тонкостенных сосудов, информационный статистический критерий для разделения АЭ источников по типу и метод оценки расстояния от датчика до предполагаемого источника на основе вейвлет-анализа АЭ импульса с учетом частотных зависимостей групповых скоростей волн Лэмба.

Нечеткая локация антенной произвольной формы (НЛАП)

      Одним из главных недостатков классических методов локации АЭ источников при диагностике тонкостенных сосудов является их чувствительность к искажениям фронта импульса, образованного несколькими волнами Лэмба, обладающими дисперсией скорости распространения. За счёт этих факторов координаты источника вычисляются с ошибкой, величина которой трудноопределима. Ценность нового метода состоит в повышении уровня достоверности и точности определения местонахождения источников сигналов АЭ за счёт учёта влияния различных факторов на величину скорости распространения акустического сигнала и искажения фронта акустических импульсов.

      Суть предлагаемого метода состоит в том, чтобы задавать не одну скорость распространения, а диапазон (или несколько диапазонов) скоростей, содержащий скорости основных мод упругих волн на конструкции. Этот диапазон скоростей можно дополнительно расширить для учёта искажения фронта волн за счёт конструкционных особенностей контролируемого объекта (например, люков, патрубков, сварных швов и т. п.) и анизотропных свойств материала конструкции. Затем вычисление местонахождения источника АЭ производится исходя из того, что скорость волны, время прихода фронта которой зарегистрировано каждым из датчиков, находится в выбранном диапазоне скоростей.

       При описании данного метода локации удобно оперировать понятием «пачки» импульсов: некоторой совокупности сигналов АЭ, зарегистрированных различными преобразователями, установленными на объекте контроля. Важнейшей характеристикой пачки является ее длительность, то есть временной интервал между хронологически первым и последним импульсом в ее составе. Если длительность пачки заведомо меньше некоторого характеристического значения, зависящего от геометрических параметров объекта и оценочной скорости распространения упругих волн в материале объекта, то можно предположить, что вся совокупность импульсов была испущена одним источников за один акт излучения. Метод НЛАП состоит в том, чтобы для каждой такой пачки импульсов вычислить на объекте область, состоящую из всех возможных точек, где могло произойти такое событие, которое могло создать данную пачку импульсов при данной расстановке датчиков и данном диапазоне скоростей распространения упругих волн по поверхности объекта. Для этого поверхность объекта моделируется дискретной сетью из конечного числа точек, и для каждой пачки импульсов вычисляются все узлы этой сети, в окрестности которых теоретически могло произойти событие, создающее данную пачку. Перечень всех таких узлов и является описанием области локации для данной пачки.

       Локация является нечёткой, поскольку для каждой пачки указывается не одна точка на объекте, а область. Однако единственную точку локации невозможно вычислить без ошибки, поэтому данный нечёткий метод является более точным, чем точечная локация, поскольку в выдаваемой области искомый источник события находится с большой вероятностью. Пересечение областей локации, полученных для разных пачек, даёт возможность более точно определить местонахождение источника, при условии, что от одного источника было получено несколько пачек сигналов в результате нескольких дискретных актов излучения. При изображении областей на объекте в программе A-Line участки перекрытия локационных областей раскрашиваются в разные цвета, в зависимости от того, сколько областей перекрываются на данном участке.

       Размер найденной области может быть уменьшен, и, следовательно, точность определения местонахождения источника может быть дополнительно повышена несколькими способами:

        1. обоснованным сужением выбранного диапазона скоростей упругих волн, например, за счёт более точного измерения скоростей используемых мод волн и исключения некоторых мод из рассмотрения ввиду исключения возможности регистрации их прихода на датчики;

       2. исследованием пересечения областей, вычисленных для разных импульсов. Если области достаточно сильно пересекаются, то есть площадь пересечения областей больше определённого процента площади их объединения, то соответствующие импульсы могут быть предположительно отнесены к одному источнику, а областью местонахождения этого источника может быть принято пересечение областей, найденных для относящихся к нему импульсов;

 

 

 

 

       3. выбором оптимального числа датчиков для расчёта каждой из областей местонахождения источников, то есть использование данных от оптимального числа датчиков;

       4. для некоторых датчиков диапазоны скоростей акустических волн могут задаваться индивидуально, с учётом того, что на тот или иной преобразователь могут приходить или, напротив, не могут приходить определённые моды волн.

Все вышеперечисленные параметры метода могут быть оперативно изменены оператором с целью достижения наилучших результатов работы. На рис. 1 приведены результаты применения НЛАП в сравнении с классическим триангуляционным методом локации на поверхности сферического резервуара.

 

Рис. 1. Результаты применения НЛАП в сравнении с классическим триангуляционным методом локации на поверхности сферического резервуара

       В заключение приведем основные преимущества НЛАП перед классическими точечными способами локации:

 

 

 

 

·                  метод не накладывает ограничений на геометрический порядок и расстановку датчиков на объекте контроля;

·                  задаётся диапазон скоростей распространения упругих волн по поверхности контролируемого объекта, что более реалистично, чем задание ее константой или подбор скалярного значения;

·                  локация производится по произвольному числу любых импульсов в пачке (от двух и более), максимальное число импульсов, используемых для локации, задается как параметр алгоритма;

·                  локация производится с учётом реальной геометрической формы объекта, что сводит искажения и связанные с ними ошибки к минимуму; что требует, однако, более точного описания геометрической формы объекта и задания всех соответствующих параметров;

·                  результат локации по одной пачке сигналов – область на объекте, в которой источник находится с большой вероятностью;

·                  результат локации по множеству пачек сигналов – набор областей на объекте, пересечение которых друг с другом позволяет легко обнаружить сравнительно небольшие участки, в которых источник находится с еще более высокой вероятностью.

На метод НЛАП авторами получен патент РФ.

Информационный статистический АЭ-критерий

        В силу ряда характерных отличительных особенностей АЭ как вероятностного и необратимого процесса наиболее приемлемыми оказываются статистические методы обработки АЭ информации, которые позволяют выявить наиболее типичные закономерности в развитии процесса, с одной стороны, и усреднить влияние статистических выбросов, с другой. Эффективность идентификации явлений, протекающих в зоне контроля, по данным акустико-эмиссионного контроля существенно повышается, если анализировать поведение во времени не одного признака, а двух или трех в комплексе.

       Исходя из классического порогового принципа регистрации, АЭ данные представляют собой не непрерывный сигнал, а последовательность значений параметров импульса (амплитуда A, энергия E, длительность Dur и др.), получаемую непосредственно в ходе эксперимента или испытаний, которая содержит в себе информацию о процессе или совокупности процессов, порождающих АЭ. Эти соображения позволяют предложить критерий разделения этих процессов, а именно, значительное относительное изменение статистических характеристик распределения параметров импульса. Другими словами, момент перехода от одной стадии развития поврежденности зоны контроля к другой может быть определен моментом нарушения характера потока АЭ данных.

       Для того чтобы обеспечить доступ к информации о совокупности процессов, происходящих в диагностируемом объекте вся последовательность АЭ-импульсов, приходящих поканально, дробится на выборки. В данной работе было использовано формирование выборки с фиксированным числом импульсов n. Пока спорным остается вопрос об объеме выборки, так как от этого зависит состоятельность статистических оценок. В данном случае предлагается его решить следующим образом: , где N_ - суммарное число импульсов в записи, а n_pr – число предполагаемых процессов, протекающих в зоне контроля и требующих распознавания. По накопленной выборке строятся гистограммы для каждого из параметров.

       Важнейшей характеристикой полученной гистограммы является ее форма. Так, на стадии рассеянного накопления микроповреждений поток АЭ-импульсов обычно считается Пуассоновским, а рост магистральной трещины сопровождается отклонением от этого распределения [1]. Еще один анализ формы амплитудного распределения лег в основу широко ныне известного «Ib-value» критерия [2].

       В последнее время в работах Научно-учебного Центра «Сварка и контроль» и ООО «ИНТЕРЮНИС» применяется еще одна оценочная характеристика - энтропия распределения S^н [3], которая позволяет оценить степень разупорядоченности в рассматриваемой гистограмме. Анализ данных, полученных как во время модельных экспериментов, так и во время промышленных испытаний, показал, что в качестве примера идентификационного параметра может быть выбрана следующая зависимость: F_P = P_mod(S^н_P). Данная функция F_P представляет собой зависимость моды гистограммы распределения выбранного параметра P_mod от относительной энтропии этого распределения S^н_P. Мода представляет собой наиболее часто встречающееся значение амплитуды в выборке. Результаты вычислений по различным каналам регистрации разными цветами наносятся на график в указанных координатах, в результате чего образуется диагностическая диаграмма. Идентификация источника может проводиться по положению групп точек на поле диаграммы. На рис. 2 приведено диалоговое окно настройки диагностической диаграммы.

 

 

 

Рис. 2. Диалоговое окно настройки диагностической диаграммы статистического критерия

        Ниже приводится несколько примеров диагностических диаграмм построенных для распределения амплитуд АЭ импульсов. Проследим возможное положение точки на плоскости в координатах «S^н_A - A_mod» для возможных процессов на рис. 3-7. На рис.3 показана диагностическая диаграмма нагружения бездефектного объекта. Регист-рируемые АЭ-импульсы на диаграмме локализуются в зоне I. Эта зона характеризуется разбросом энтропии S^н_A в диапазоне (0.3…0.7), а модовое (преобладающее) значение амплитуды лежит выше порогового значения на величину 0-5 дБ. Фактически АЭ-импульсы, сформировавшие эти статистические точки, являются шумами объекта при опрес-совке (практически Пуассоновский процесс), подчиняю-щиеся экспоненциальному распределению. Локация таких импульсов обычно представляет собой хаотично разбросанные по поверхности объекта локационные точки.

 

 

 

 

 

 Рис. 3. Диагностическая диаграмма нагружения бездефектного объекта

       На рис. 4 показана диагностическая диаграмма нагружения объекта, на котором обнаружен активный АЭ источник. Регистрируемые АЭ-импульсы при нагружении объекта на диаграмме локализуются в зонах I, II и III. Шумовая зона I является своеобразным репером, на фоне которого выделяются другие зоны.

       Зона II выделяется на фоне зоны I как модовой величиной амплитуды, так и энтропией, занимая интервал от 0.4 (см. также рис. 5) до 0.8. Эти статистические точки получаются за счет того, что в шумовом потоке начинают преобладать те импульсы, амплитуда которых выше пороговой. Именно за счет этого модовое значение амплитуды увеличивается. Таким образом, модовое положение точек соответствует степени активности источника, и при малой активности мода вновь будет опускаться на пороговое шумовое значение. Кроме того, значительное повышение преобладающих регистрируемых амплитуд приводит к тому, что модовое значение может подняться до значений свыше 90 дБ (рис. 6 и 7). Энтропия же увеличивается за счет того, что шире становится разброс величин амплитуд, соответственно, увеличивается и степень хаоса.

     Зона III соответствует сигналам АЭ, характерным для течей. Эта зона характеризуется разбросом энтропии S^н_A в диапазоне (0.0…0.3), модовое значение амплитуды равно или выше порогового значения. Так, при повышении давления в объекте, содержащем несплошности, течевой сигнал по своей амплитуде практически синхронно так же увеличивается. И при достижении течевого сигнала по амплитуде порогового значения на диагностической диаграмме происходит высыпание статистических точек в III зоне с модовой амплитудой равной пороговой. Дальнейшее увеличение амплитуды течевого сигнала приводит к подъему по диаграмме вверх точек высыпания до соответствующего модового значения.

 

 

 

Рис. 4. Диагностическая диаграмма нагружения объекта с активным АЭ источником

      На рис. 5 представлена диагностическая диаграмма нагружения ж/д цистерны воздухом. Порог плавающий. Было найдено отверстие порядка Ø1 мм. Поскольку уровень порога для каждого канала выставлялся в зависимости от среднего уровня шума, то и локализация на диаграмме имеет ступенчатый характер. Однако, значение энтропии лежит в пределах (0.0…0.3), как и на диаграмме на рис. 4. Разный средний уровень сигнала для каналов связан, по всей видимости, с затуханием: чем дальше от отверстия, тем ниже эта величина.

 

 

 

Рис. 5. Диагностическая диаграмма течевого процесса

        На рис. 6. представлена диагностическая диаграмма циклического нагружения стандартного образца и доведение его до разрушения. Появление на этой диаграмме зоны III могло быть объяснено течевым процессом, однако, никакого проникновения рабочей среды через несплошность не было по определению. Возможным объяснением этого феномена может быть явление пластической деформации, сопровождающееся АЭ-импульсами с малой (околопороговой) амплитудой. В итоге фоновый шумовой процесс с экспоненциальным распределением буквально растворяется в распределении с единственно возможном околопороговым состоянием от пластической деформации.

      Зона II начинает обозначаться в эксперименте при росте «усиков», V-образных трещин в узком сечении образца. Зона IV – последняя зона, вырисовывающаяся на диагностической диаграмме, соответствует критическому росту трещины (магистральной трещины) перед самым разрушением образца.

 

 Рис. 6. Диагностическая диаграмма циклического нагружения стандартного образца и доведение его до разрушения

 

На рис. 7 приведена диагностическая диаграмма процесса нагружения бетонной плиты до разрушения размером 4200Х1700Х160 мм. При испытании точки ложились в две зоны – I и II, а на заключительной стадии, предшествующей разрушению плиты, обозначилась зона IV. При сравнении рис. 6 и рис. 7 прослеживается прямая аналогия, за исключением зоны III. В итоге можно констатировать, что при разрушении рассматриваемых объектов (ж/б плиты при повторной статике и металлического образца при циклическом нагружении) статистическая диаграмма имеет сходный вид, и получаемые точки на этой диаграмме поочередно заполняют зоны I, II и IV, причем перед разрушением объекта появляется зона IV – зона от образования магистральных трещин.

Рис. 7. Диагностическая диаграмма процесса нагружения бетонной плиты до разрушения

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Отметим, в заключение, что во всех представленных случаях идентификации типов дефектов (накопление рассеянных микроповреждений, рост магистральных трещин, течь) по совокупности признаков (мода амплитуды сигнала АЭ; энтропия распределения вероятности амплитуд) не проводилось никакой предварительной фильтрации данных.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Некоторые аспекты вейвлет-анализа ПО A-Line OSC Processing

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

В этой части работы описан вариант применения непрерывного вейвлет-преобразования для оценки расстояния до источника акустико-эмиссионных сигналов, реализованный в специализированной программе для обработки волновых форм.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Вызванное дисперсией групповой скорости размазывание акустико-эмиссионного сигнала во времени, заметно ухудшающее точность определения времени прихода и, как следствие, координат источников АЭ, привело к созданию разнообразных способов дополнительной обработки осциллограмм сигнала. Одним из методов такого анализа является использование частотно-временных преобразований сигнала, наиболее известными и удобными из которых являются вейвлет-спектрограммы, достаточно давно применяемые в АЭ [4]. На рис. 8 приведена экранная форма ПО A-Line OSC Processing, содержащая примеры такого преобразования, выполненные для реальных импульсов АЭ.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Рис. 8. Пример отображения главного окна ПО A-Line OSC Processing

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Для визуализации вейвлет-спектрограмм используется традиционная цветовая диаграмма, на которой ось абсцисс соответствует времени, ось ординат – частоте, а распределение плотности энергии отображается при помощи различных оттенков цвета: фиолетовый и синий оттенки соответствуют минимальной плотности, красный и желтый - максимальной.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

В отдельном окне, приведенном на рис. 9, вычисляются и отображаются дисперсионные кривые для заданных значений толщины объекта и ,  – скорости объемных продольной и поперечной волн в материале объекта. Здесь же можно выбрать желаемые моды волн Лэмба (обычно A₀ и S₀) для расчета и отображения и указать значения скорости звука в жидкости, которой может быть заполнен объект. Для удобства пользователя в программе затабулированы значения скоростей для ряда твердых материалов и жидкостей.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Рис. 9. Окно дисперсионных кривых

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Из графика, содержащего дисперсионные кривые v(f), можно получить зависимости времен прихода различных частотных составляющих сигнала на преобразователь АЭ, находящийся на расстоянии L от источника. Для этого достаточно поменять местами оси скоростей и частот, а затем преобразовать ось скоростей v в ось времен t по формуле t = L / v + t₀, где t₀ – момент излучения сигнала. Поскольку новые координатные оси совпадают с осями на спектрограмме, получившийся график может быть наложен на вейвлет-преобразование сигнала, а значения L и t₀ могут быть подобраны таким образом, чтобы преобразованные дисперсионные кривые совпадали с имеющими характерную форму максимумами распределения энергии на спектрограмме [5]. Подбор значений параметров L и t₀ оперативно осуществляется при помощи сдвига мышью масштабирующих маркеров (двух белых вертикальных линий) в окне вейвлет-спектрограммы. Левый маркер соответствует приходу самой быстрой лэмбовской волны (мода S₀ при ), правый – приходу высокочастотных составляющих (все моды при ). Горизонтальный масштабирующий маркер позволяет уточнять значение толщины стенки в случае, если оно не известно заранее. Как правило, при подборе параметров удобно ориентироваться на характерную частоту на вейвлет-спектрограмме, на которой равны значения групповых скоростей мод A₀, S₀ и A₁. При движении маркеров в верхнем правом углу соответствующего окна отображаются: время излучения сигнала t₀ (относительно времени начала осциллограммы), расстояние до источника L и значение толщины стенки d, соответствующие текущему варианту наложению дисперсионных кривых. Пример окна вейвлет-спектрограммы, с наложенной на него картиной дисперсионных кривых, приведен на рис. 10. Кроме того, в ряде случаев оказывается полезным знание времени прихода волны по жидкости, наполняющей объект, это время отображается вертикальной линией соответствующей цвета.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Рис. 10. Окно вейвлет-спектрограммы с результатами

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

оценки L, t₀ и d

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

В случае, когда корректное наложение дисперсионных кривых трудноосуществимо (в случае сильных шумов, при малом расстоянии между источником и ПАЭ или при наличии большого количества мод в сигнале [6]), можно использовать вейвлет-преобразование для уточнения времени прихода путем определения на спектрограмме максимума плотности энергии или определения на спектрограмме максимума плотности энергии на заранее выбранной частоте. Соответствующий этому максимуму момент времени может быть использован для локации АЭ источника вместо обычно применяемого времени пересечения порога или времени максимума амплитуды сигнала [5, 6]. В ПО A-Line OSC Processing реализовано построение подвижных сечений вейвлет-спектрограммы линиями постоянной частоты и постоянного времени, соответствующие огибающие и мгновенные спектры дополняют картину в окнах осциллограмм и спектров. Использование значения скорости нормальной волны на частоте, соответствующей максимуму, позволяет уменьшить ошибку определения координат источника АЭ.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Список литературы

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1.   Kuksenko V.S.1995, Model for the transition from micro-to macrofracture, Mechanics of Jointed and Faulted Rock, Balkema/Rotterdam, p. 997.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2.   Shiotani, Nakanishi, Luo, Haya, Noda. Damage assessment in railway sub-structures deteriorated using AE technique. Research Institute of Technology, Railway Technical Research Institute ( ).

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3.   Ship V.V., Muravin G.B., Samoilova I.S., Dorokhova E.G. The application of complex information parameter to acoustic emission for diagnostic during the stage of fracture.- Nondestr. Test. Eval., 1997, V.13, pp. 57-71.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4.   Suzuki H., Kinjo T., Hayashi Y., Takemoto M., Ono K., Appendix by Hayashi Y., "Wavelet Transform of Acoustic Emission Signals", Journal of Acoustic Emission, Vol. 14, No.2 (1996, April-June), pp. 69-84.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

5.   Hamstad, M. A., A. O’Gallagher and J. Gary, “Examination of the Application of a Wavelet Transform to Acoustic Emission Signals”, Journal of Acoustic Emission, 20, 2002, pp. 39-81.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

6.   Cole P., Miller S. Use of advanced A.E. analysis for source discrimination using captured waveforms // 3rd MENDT - Middle East Nondestructive Testing Conference & Exhibition - 27-30 Nov. 2005 Bahrain, Manama.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Версия для печати