一種基于希爾伯特?黃變換的機械構件殘余應力檢測方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于希爾伯特?黃變換的機械構件殘余應力檢測方法，該檢測方法步驟是：1.對不含有殘余應力和含有殘余應力的同種機械構件進行振動信號的采集，將采集到的加速度信號分別記為x(t)和y(t)；2.運用HHT方法對x(t)和y(t)進行EMD分解；3.將所得各IMF分量按照下標從小到大的順序進行重新排序；S4、通過圖像匹配技術，得到各圖像相關系數(shù)ρ1，ρ2，...，ρn；5.找出相關變化趨勢與所受殘余應力影響最大的一階IMF所對應Hilbert圖像的相關系數(shù)ρ′(ρ′＝min{ρi}，i＝1，2，...，n)，并以此為判別該類構件中是否存在殘余應力的依據(jù)；6.判別出構件中是否含有殘余應力。
【專利說明】
一種基于希爾伯特-黃變換的機械構件殘余應力檢測方法
技術領域
[0001]本發(fā)明涉及機械精密檢測技術領域，具體地說涉及一種基于希爾伯特-黃變換的機械構件殘余應力檢測方法。
【背景技術】
[0002]各種機械制造工藝(如鑄造、切削、焊接、熱處理、裝配等)都會使工件內出現(xiàn)不同程度的殘余應力。殘余應力的存在會對工件的疲勞強度、靜力強度及抗腐蝕性能等產(chǎn)生巨大影響，降低工件的使用壽命；同時，殘余應力也是影響工件幾何尺寸穩(wěn)定性的主要因素。因此，對機械工件殘余應力的測量技術進行研究具有非常重要的意義。
[0003]為保證機械工件在使用過程中的有效性和可靠性，研究人員自20世紀30年代開始便對殘余應力問題進行研究，發(fā)展至今已形成了多種測量方法。目前傳統(tǒng)的主要應用的測量方法分為兩大類:即機械法和物理檢測法。
[0004]機械法是將具有殘余應力的部件從工件中分離或切割出來使應力釋放，由測量其應變的變化求出殘余應力，該方法理論完善，技術成熟，在現(xiàn)場測試中被廣泛應用。但該類方法會對工件造成一定的損傷或者破壞，同時測量精度受到許多因素的影響。其中，機械法測量殘余應力需釋放應力，這就需要對工件局部分離或者分割，從而會對工件造成一定的損傷或者破壞，若對于小批量、高成本的機械零件來說，這種方法的成本太高，所以該方法的發(fā)展空間十分有限。
[0005]物理檢測法主要有X射線法、中子衍射法、超聲波法等。雖然物理測量不會對所測的機械零件本身造成損害，且測得的殘余應力比較準確、可靠，可是由于其測量方法復雜，測量儀器昂貴，因此這種方法的使用也很少。
[0006]隨著科技的進步與發(fā)展，又涌現(xiàn)出一批新技術，由此在傳統(tǒng)測量方法的基礎上還研究出許多新的測量方法。例如納米壓痕法、核磁共振法等。但這些方法所需實驗條件較復雜，因此發(fā)展比較緩慢。
[0007]由此可見，開發(fā)一種無損、廉價、綠色環(huán)保的殘余應力測量方法具有重要的意義和必要性。

【發(fā)明內容】

[0008]本發(fā)明的目的在于針對上述現(xiàn)有技術的缺陷，提供一種基于希爾伯特-黃變換的機械構件殘余應力檢測方法，可以提高機械零件中殘余應力的測量穩(wěn)定性，易于操作且高效可行。其不僅具有重要的理論意義，而且也有著很重要的實際意義。
[0009 ]為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明的技術方案是:
[0010]一種基于希爾伯特-黃變換的機械構件殘余應力檢測方法，該檢測方法步驟是:
[0011]S1、利用振動信號采集裝置，對不含有殘余應力和含有殘余應力的同種機械構件進行振動信號的采集，將采集到的加速度信號分別記為X(t)和y(t);
[0012]S2、運用HHT方法對X (t)和y (t)進行EMD分解，得到不含殘余應力和含有殘余應力的頂F分量Cxl，Cx2，...，Cxn和Cyl，Cy2，...,Cyn;
[0013]S3、將所得各IMF分量按照下標從小到大的順序進行重新排序，排序后分別求出
Cxn，Cxn-1，...，Cxl 取ICyn，Cyn-1，...，Cyl 的局 Ibertl普Hxl，Hx2，...，Hxn 取IHyl，Hy2，...7 Hyn ；
[0014]S4、通過圖像匹配技術，分別對(Hxl，Hyl)、(Hx2，Hy2)，...，(Hxn，Hyn)進行圖形匹配，得到各圖像相關系數(shù)Pl，P2，...，pn;
[0015]S5、在Hilbert譜中，通過對各圖像相關系數(shù)Pi，P2，...，Pn的比較，找出相關變化趨勢與所受殘余應力影響最大的一階IMF所對應Hilbert圖像的相關系數(shù)P' (p7 =min{Pi},i= 1,2,...，n)，并以此為判別該類構件中是否存在殘余應力的依據(jù)；
[0016]S6、對相同型號但殘余應力是否存在未知的構件按上述方法進行分析，找出步驟5中所得對殘余應力最敏感的頂F序號所對應的頂F分量，通過與該序號不含有和含有殘余應力構件IMF分量的局部Hilbert譜進行圖像相關性分析，判別出構件中是否含有殘余應力。
[0017]作為對上述技術方案的改進，在步驟I中，當振動信號采集裝置進行振動信號采集時，使用消噪室對采集到的振動信號進行降噪處理。
[0018]作為對上述技術方案的改進，在步驟I中，當振動信號采集裝置無消噪室時，采用降噪方法對采集到的振動信號進行降噪處理。
[0019]作為對上述技術方案的改進，該降噪方法為一維離散小波降噪法或者小波給定閥值降噪法。
[0020]與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明具有的優(yōu)點和積極效果是:
[0021]本發(fā)明的基于希爾伯特-黃變換的機械構件殘余應力檢測方法，是一種無損、廉價、綠色環(huán)保的殘余應力測量方法，這種方法可以提高機械零件中殘余應力的測量穩(wěn)定性，易于操作且高效可行。其不僅具有重要的理論意義，而且也有著很重要的實際意義。
【附圖說明】
[0022]為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現(xiàn)有技術中的技術方案，下面將對實施例或現(xiàn)有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動性的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。
[0023]圖1為本發(fā)明的流程圖。
【具體實施方式】
[0024]下面將結合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分的實施例，而不是全部的實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，所作的任何修改、等同替換、改進等，均應包含在本發(fā)明的保護范圍之內。
[0025]如圖1所示，本發(fā)明的基于希爾伯特-黃變換的機械構件殘余應力檢測方法，該檢測方法步驟是:
[0026]S1、利用振動信號采集裝置，對不含有殘余應力和含有殘余應力的同種機械構件進行振動信號的采集，將采集到的加速度信號分別記為x(t)和y(t);
[0027]當振動信號采集裝置進行振動信號采集時，使用消噪室對采集到的振動信號進行降噪處理；當振動信號采集裝置無消噪室時，采用相關降噪方法對采集到的振動信號進行降噪處理;該降噪方法為一維離散小波降噪法或者小波給定閥值降噪法。
[0028]S2、運用HHT方法對x(t)和y(t)進行EMD分解，得到不含殘余應力和含有殘余應力的頂F分量Cxl，Cx2，...，Cxn和Cyl，Cy2，...,Cyn;
[0029]S3、將所得各IMF分量按照下標從小到大的順序進行重新排序，排序后分別求出
Cxn，Cxn-1，...，Cxl 取ICyn，Cyn-1，...，Cyl 的局 Ibertl普Hxl，Hx2，...，Hxn 取IHyl，Hy2，...7 Hyn ；
[0030]S4、通過圖像匹配技術，分別對(Hxl，Hyl)、(Hx2，Hy2)，...，(Hxn，Hyn)進行圖形匹配，得到各圖像相關系數(shù)Pl，P2，...，pn;
[0031]S5、在Hilbert譜中，通過對各圖像相關系數(shù)Pi，P2，...，Pn的比較，找出相關變化趨勢與所受殘余應力影響最大的一階IMF所對應Hilbert圖像的相關系數(shù)P' (p7 =min{Pi},i= 1,2,...，n)，并以此為判別該類構件中是否存在殘余應力的依據(jù)；
[0032]S6、對相同型號但殘余應力是否存在未知的構件按上述方法進行分析，找出步驟5中所得對殘余應力最敏感的頂F序號所對應的頂F分量，通過與該序號不含有和含有殘余應力構件IMF分量的局部Hilbert譜進行圖像相關性分析，判別出構件中是否含有殘余應力。
[0033]本發(fā)明的基于希爾伯特-黃變換的機械構件殘余應力檢測方法，是一種無損、廉價、綠色環(huán)保的殘余應力測量方法，這種方法可以提高機械零件中殘余應力的測量穩(wěn)定性，易于操作且高效可行。其不僅具有重要的理論意義，而且也有著很重要的實際意義。
【主權項】
1.一種基于希爾伯特-黃變換的機械構件殘余應力檢測方法，其特征在于:該檢測方法步驟是: 51、利用振動信號采集裝置，對不含有殘余應力和含有殘余應力的同種機械構件進行振動信號的采集，將采集到的加速度信號分別記為X(t)和y(t); 52、運用HHT方法對x(t)和y(t)進行EMD分解，得到不含殘余應力和含有殘余應力的頂F ，Cx2，...，Cxn^fP Cyl，Cy2，...，Cyn ; 53、將所得各IMF分量按照下標從小到大的順序進行重新排序，排序后分別求出Cxn，Cxn-17...，Cxl矛口Cyn，Cyn-1，...，Cyl 的局 Ibertl普Hxl，Hx2，...，Hxn和Hyl，Hy2，...7 Hyn ； 34、通過圖像匹配技術，分別對(瓜1，取1)、他2，取2)，...，(1，‘)進行圖形匹配，得到各圖像相關系數(shù)P1，P2，...，pn; 55、在Hilbert譜中，通過對各圖像相關系數(shù)Pi，P2，...，Pn的比較，找出相關變化趨勢與所受殘余應力影響最大的一階IMF所對應Hilbert圖像的相關系數(shù)P' (p7 =min{Pi}，i = l，2，...，n)，并以此為判別該類構件中是否存在殘余應力的依據(jù)； 56、對相同型號但殘余應力是否存在未知的構件按上述方法進行分析，找出步驟5中所得對殘余應力最敏感的MF序號所對應的頂F分量，通過與該序號不含有和含有殘余應力構件IMF分量的局部Hilbert譜進行圖像相關性分析，判別出構件中是否含有殘余應力。2.根據(jù)權利要求1所述的基于希爾伯特-黃變換的機械構件殘余應力檢測方法，其特征在于:在步驟I中，當振動信號采集裝置進行振動信號采集時，使用消噪室對采集到的振動信號進行降噪處理。3.根據(jù)權利要求1所述的基于希爾伯特-黃變換的機械構件殘余應力檢測方法，其特征在于:在步驟I中，當振動信號采集裝置無消噪室時，采用降噪方法對采集到的振動信號進行降噪處理。4.根據(jù)權利要求3所述的基于希爾伯特-黃變換的機械構件殘余應力檢測方法，其特征在于:該降噪方法為一維離散小波降噪法或者小波給定閥值降噪法。
【文檔編號】G06F17/50GK106096074SQ201610356244
【公開日】2016年11月9日
【申請日】2016年5月23日
【發(fā)明人】周小龍, 劉薇娜, 姜振海, 馬風雷
【申請人】長春理工大學