关键零件疲劳分析

石鹏飞,马瑞雪

（中国电子科技集团公司第二研究所，山西太原030024）



关键零件疲劳分析

石鹏飞,马瑞雪

（中国电子科技集团公司第二研究所，山西太原030024）

摘要：基于声发射检测平台，提取某关键零件的声发射参数。通过不同时间段的波形分析，频谱分析，得出了该零件疲劳声发射信号的特征频率为109.4 kHz～370.0 kHz；绘制了撞击数，相对能量值，样本均方根值以及频域能量相对时间的累积值；结合断裂分析，验证了疲劳扩展的三个阶段。

关键词：声发射；疲劳扩展；特征频率

齿轮、齿轮轴等关键零件的疲劳失效会对整个机械结构造成重大的破坏。因此对这些关键零件疲劳失效的研究工作显得尤为重要。目前对于一些关键零部件的故障信号检测主要集中于振动分析［1］，究其原因，主要是因为零件在发生故障时，振动频率和振幅会发生明显的变化，比较容易检测到。但振动检测手段不能有效的预测故障的发生，只能在发生故障时或者发生故障后进行分析，并不能及时有效地应对未知的故障。对于故障前期发生的微弱振动，振动检测手段不能有效地监测，而声发射技术的出现，弥补了这一不足［2］。

1　声发射技术

金属材料的内部或表面局部存在缺陷，在受交变载荷的过程中，这些区域的应力高度集中。材料在不断加载的过程中，不断的积累能量。这些区域的晶体活动较为频繁，局部高应力将导致局部晶体高密度的位错运动，在这些运动过程中，将前一时期积累的能量快速地释放，发出瞬态弹性应力波。金属材料向外快速释放能量的现象称为声发射。20世纪90年代，PAC公司、DW公司、Vallen System公司和中国声华公司先后开发生产了数字化多通道声发射检测分析系统，这些系统除能进行声发射参数实时测量和声发射源定位外，还可直接进行声发射波形的观察、显示、记录和频谱分析。

超过门槛值的声发射信号可以提取成特征参数［3］。这些特征参数包括：撞击计数、振铃计数、平均电平信号、有效值电压、时间计数、幅度、能量计数、上升时间、持续时间、时差和外参数。常用的信号特征参数如图1所示。

图1　声发射参数

本研究采用撞击数（Hit）、样本均方根值（RMS）、相对能量值（Energy）这些传统的参数来表征关键零件的疲劳扩展程度。声发射信号超过阈值，并导致一个系统通道累积信号计为一次撞击，样本均方根值（RMS）是采样时间内信号电平的均方根值，相对能量值是事件信号检波包络线下围成的面积。三者随声发射信号的释放而不断发生变化，因此可以用来描述疲劳扩展情况。

2　关键零件的疲劳实验

对某关键零件进行疲劳试验。正常使用下，该零件能承受1×106次交变循环应力。但为了快速得到试验结果，加大外力，提前达到疲劳极限。在试验机上安装好试验零件后，在计算机中设置交变载荷Fa和平均载荷Fm，以及载荷比。声发射检测系统中，阈值设定为60 dB，采用频率2 MHz，Hit的长度为1 024个点。阈值设定较高的原因是为了更大程度地采集真实的疲劳信号。共进行了三组疲劳试验，每次保持相同的载荷比R不变，三次试验的参数如表1所示。

表1　疲劳试验加载参数列表

试验结束后，分析取得的声发射参数，研究该零件疲劳损伤的扩展规律，研究表征疲劳损伤的特征频率范围。有学者提出频域能量F-energy这一种新的特征参数，因此找出该零件的特征频率后，通过计算得出频域能量的值，进而验证得到扩展规律的真实性。

3　实验的结果以及分析

由Matlab从Hit文件中将信号读取出来，做出时域图。将读到内存中的时域信号通过傅里叶变换得到该点的频域信息。图2、图3分别是某hit文件的时域信号图和频域信号图。通过对大量的hit文本依次读取，发现大量信号的时域、频域特征都与这两组信号完全类似。经过比较分析，基本可以得出这样的结论：幅值大的时候声发射活动比较频繁，疲劳进程明显，特定的频域段的能量分布较多，频域能量主要分布在100～400 kHz间。而不存在明显疲劳声发射特征的信号的频谱图分布应该特别分散，频域能量不会集中于某一区域。这也从一个方面证明了时域信号活动低的时候，疲劳声发射的活动同样也不明显。而时域信号活动剧烈，即幅值较大时，声发射信号的活动特别明显。

为了找出该零件声发射信号的特征频率区域，对多个信号发生明显的Hit点进行傅里叶变换，频谱图大多类似于图3。取同样的频域幅值画条线，在100～400 kHz与频谱图相交与两点。获得了大量的端点值后，求取平均值，获得了该关键零件声发射信号的大致频率区间：109.4～370.0 kHz。获得了特征频率区间后，经过计算得到了三组式样的频域能量值。

零件的疲劳损伤是逐步累积的过程。因此取参数Hit、RMS、energy、F-energy随时间累积值得变化情况来探索零件的疲劳扩展程度。三组式样的实验结果，每组数据4种参数随时间累积量的变化曲线，如图4～图6所示。

图2　某点的时域图

图3　某点的频域特性

图4　式样A累积参数变化趋势

图5　式样B累积参数变化趋势

图6　试验C累积参数变化趋势

上面几幅图片中，横轴代表时间。共有4个纵坐标轴，从左到右，1轴代表累积的撞击数，没有量纲，只记个数；2轴表示累积的样本（样本大小为1 024，就是一个Hit文本）均方根值，量纲是伏特（V）；3轴表示累积的相对能量值（Relative energy），单位是焦耳（J）；4轴表示累积的特征频域能量F-energy，能量的量纲是焦耳。四条曲线线宽不相同，4种参数的变化情况也可以很好地区分开来。整体观察，4条曲线的走势以及形状都完全类似，甚至两条能量曲线接近重合，这说明，本次实验中相对能量和F-energy的大小是差不多。从另一个角度来看，整个试验十分良好，本身的噪声就特别的小。从三组数据12条曲线的走势来看，在末尾的几秒中时间内，曲线的斜率发生巨变，各种参数都剧烈的增长。经典的疲劳扩展模型是这点毫无疑问和实际的裂纹扩展阶段理论相吻合：疲劳裂纹扩展第二阶段时间较长，而第三阶段（快速断裂阶段）和第二阶段之间的变化是迅速的，实验试样会快速的发生断裂。各种参数的迅速上升无疑说明了这一点。

4　结　论

实践证明，声发射信号参数可以准确的描述该关键零件的疲劳损伤过程。为此，特意设计了一个应用模型，如图7所示。

图7　实践应用方案

应用载体部分，安装频率范围较宽的声发射传感器，零件处于工作状态时，通过传感器可以将各种机械信号采集下来。输入的信号是各种机械信号，包括疲劳信号，噪声信号等，经过传感器灵敏度的转换，输出电压信号。前端放大模块，由于电信号的量过小，这一部分将采集到的电信号放大到容易观察的大小。输入是前端较小的电压信号，输出是较大的电压信号，该模块的主要操作是进行信号放大。高速AD信号采集模块，输入的是模拟的电信号，输出的是离散化的信号，数据采集模块主要是为了进行数据采集。该模块要求，采集速度要快，确保实时性。计算机处理部分，输入是前端采集的实时信号，输出是累积的特征参数实时变化情况。显示模块是将前端变化情况实时的显示出来，操作者就可以清楚的知道目前零部件的工作状态，可以及时更换或者进行设备修理。

参考文献：

［1］李舜酩.机械疲劳与可靠性设计［M］.北京：科学出版社，2006.

［2］韩路，谢里阳.基于LabVIEW的6063铝合金裂纹扩展状态的声发射分析［J］. NDT无损检测，2009；31（4）：280-285.

［3］成建国，毛汉领，黄振峰，等.金属材料声发射信号特征提取方法［J］.声学技术，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

中图分类号：TH17

文献标识码：B

文章编号：1004-4507（2016）05-0043-04

收稿日期：2016-04-08

作者简介：

石鹏飞（1988-），男，硕士，毕业于北京理工大学，助理工程师，主要从事电子专用设备的设计。