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题名磁巴克豪森噪声检测材料疲劳的励磁频率优化研究
被引量：1
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作者
穆瑞杰
谭继东
周进节
郑阳
朱雨虹
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机构
中北大学机械工程学院
中国特种设备检测研究院国家市场监管总局无损检测与评价重点实验室
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出处
《中国测试》
CAS
北大核心
2021年第2期92-97,共6页
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基金
国家重点研发计划资助项目(2017YFF0209702)。
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文摘
磁巴克豪森噪声在铁磁性材料早期疲劳损伤的检测中具有巨大的应用潜力。在疲劳检测过程中,励磁频率作为磁巴克豪森噪声的激发源,对检测结果有重要影响。实验研究励磁频率对磁巴克豪森噪声检测铁磁性材料疲劳时检测结果的影响规律,以20R钢材料为对象进行低周疲劳实验,并在励磁频率分别为9,16,35,60 Hz下对取自同一母材的3个试件进行疲劳过程中的磁巴克豪森噪声信号测量。实验结果表明,励磁频率较小时,3个试件测量结果分散,而当选择60 Hz励磁频率时,3个试件测量结果一致性良好;同时在60 Hz较高励磁频率下,疲劳过程中磁巴克豪森噪声信号幅值平均变化量是9 Hz较低励磁频率时的2.2倍。60 Hz较高励磁频率对材料的疲劳损伤程度的分辨力强,且分散度小。
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关键词
励磁频率优化
疲劳评估
磁巴克豪森噪声
铁磁性材料
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Keywords
excitation frequency optimization
fatigue assessment
magnetic Barkhausen noise
ferromagnetic material
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分类号
TB972
[机械工程—测试计量技术及仪器]
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题名基于多尺度散布熵的磁声发射信号特征识别方法
被引量：1
- 2
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作者
李梦俊
沈功田
沈永娜
王强
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机构
中国计量大学质量与安全工程学院
中国特种设备检测研究院
国家市场监管无损检测与评价重点实验室
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出处
《机电工程》
北大核心
2024年第1期158-165,共8页
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基金
国家自然科学基金资助项目(62071494)。
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文摘
在工程中对设备进行应力检测和微损伤检测时,采集磁声发射信号易受噪声干扰,同时其特征的提取也存在困难,为此,将变分模态分解与散布熵相结合,提出了一种基于自适应多尺度散布熵的磁声发射(MAE)信号特征识别方法。首先,设计搭建了检测实验平台,采集了Q345钢静载拉伸实验中0 MPa~400 MPa应力状态下的MAE信号;然后,采用变分模态分解方法,对磁声发射信号进行了自适应分解,生成了一系列从低频到高频分布的本征模态函数(IMF)分量;其次,计算了每个本征模态函数分量的散布熵值,构建了MAE信号的特征向量矩阵;最后,将特征向量矩阵输入到基于支持向量机建立的识别分类模型中,进行了信号的训练和识别。研究结果表明:使用基于自适应多尺度散布熵的磁声发射(MAE)信号特征识别方法,能够自适应地实现MAE信号的多尺度化目的,并且准确地识别出不同应力状态下的信号特征,分类识别准确率高达95.3704%,验证了该方法的有效性;说明基于自适应多尺度散布熵和多分类支持向量机的信号特征识别方法能够快速且有效地识别不同应力状态,在信号特征识别方面具有较好的应用潜力。
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关键词
磁声发射
变分模态分解
散布熵
Q345钢
信号特征识别
本征模态函数
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Keywords
magneto acoustic emission(MAE)
variational mode decomposition(VMD)
dispersion entropy
Q345 steel
signal feature recognition
intrinsic mode function(IMF)
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分类号
TH878
[机械工程—精密仪器及机械]
TG115.28
[金属学及工艺—物理冶金]
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题名磁巴克豪森噪声表征铁磁性材料应力的最优特征值研究
被引量：11
- 3
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作者
张鑫
谭继东
朱雨虹
周进节
郑阳
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机构
中北大学机械工程学院
中国特种设备检测研究院
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出处
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第9期1240-1245,共6页
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基金
国家重点研发计划“国家质量基础的共性技术研究与应用”项目(2017YFF0209702)。
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文摘
磁巴克豪森噪声是铁磁性材料动态磁化时磁畴壁的不连续运动过程中产生的一种信号,对材料中的应力比较敏感,在应力检测方面具有广阔的应用前景。在磁巴克豪森噪声应力检测的研究中,常用的磁巴克豪森噪声特征值有均方根、均值、振铃数、包络峰值、包络面积、峰值时间等,采用的特征值不同,其随应力变化规律也有所不同,即不同特征值检测应力的敏感度及精度不同,因此如何选取特征值对应力检测具有重要意义。通过拉伸实验得到了拉伸应力与磁巴克豪森信号之间的关系,计算了拉伸应力与各特征值的关系曲线,分析了各特征值表征应力的敏感程度与误差大小,得到了磁巴克豪森噪声表征应力的最优特征值。
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关键词
磁巴克豪森噪声
铁磁性材料
应力检测
特征值
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Keywords
magnetic Barkhausen noise
ferromagnetic materials
stress detection
feature
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分类号
TG115.28
[金属学及工艺—物理冶金]
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