一种基于数据间相关性的激光喷丸声学监测技术

邱辰霖, 程 礼 , 何卫锋

(1. 空军工程大学 航空航天工程学院，西安 710038；2.北京航空航天大学 能源与动力工程学院，北京 100191)

一种基于数据间相关性的激光喷丸声学监测技术

邱辰霖1,2, 程 礼1, 何卫锋1

(1. 空军工程大学 航空航天工程学院，西安 710038；2.北京航空航天大学 能源与动力工程学院，北京 100191)

激光喷丸作为一种新兴的金属材料表面强化技术，与普通喷丸相比，具有更显著的改性作用，使其在航空等领域有着重要的应用价值。随着该技术的工业化程度不断加深，需要加强对其工作状态的监测诊断，保证其良好的运行状况。由于声学信号不仅携带有丰富的工作特征信息，而且获取成本较低，并能够实现无损检测，所以将声学信号应用于激光喷丸的状态监测。通过分析由等离子体冲击波衰减所产生的声波信号，提取信号特征，进行过程监测。针对于冲击信号的非线性特征，从信号内相邻数据间相关性的角度，提出了一种新的冲击声信号特征挖掘方法。一方面对于模拟冲击信号进行了分析，另一方面，对于激光喷丸实际声信号进行了处理，表明该方法能够识别冲击信号的特征变化，可以用于监测激光喷丸的工作过程，操作简单且速度较快，具有较好的应用前景。

激光喷丸；声学信号；状态监测；相关性

激光喷丸技术，是一种新兴的金属材料表面强化技术，近些年来不断发展，在航空等领域都具有重要的应用价值[1]。它借助强激光诱导产生的超强冲击波，产生更多的位错密度和剩余压应力，达到比普通喷丸更强的处理效果，显著延长金属材料的疲劳寿命、改善材料的抗腐蚀断裂能力[2]。随着该技术工业化程度不断加深，对于其的状态监测和故障诊断，愈加显得重要。实验阶段采用仪器对于材料性能参数逐一检测的方法无法应付繁重的工业生产，需要开发一种简便、无损的在线监测手段，以满足工业化生产的要求[3]。

声学信号获取成本低，且包含有丰富的特征信息，声学诊断技术已经在许多方面都有成熟的应用，如旋转机械的故障诊断等[4-6]。在激光喷丸过程中产生的等离子体冲击波，及其衰减而得的声波信号，与强化过程有密切的联系，国内外学者通过分析冲击声波信号的传播特征[7-10]，将等离子体冲击波及其衰减产生的声波信号用于监测激光喷丸的工作状态[11-13]。由于冲击波信号的非线性、非平稳特征，给声波信号分析提出了更高的要求，为了开发一种对于等离子体声信号处理效果更佳的在线状态监测方法，本文提出一种基于信号内相邻数据间相互关联性的特征分析方法，将声信号数据列转换成特征更明显的相关系数序列，提取特征信息进行状态识别。通过模拟分析和实验验证，表明该方法能够通过冲击声信号对于激光喷丸强化进行监测，效果较好且操作简便，具有实用潜力。

1 激光喷丸

激光喷丸强化，也称为激光冲击强化处理，是一种利用高功率脉冲激光对于材料进行表面改性的新技术[14]，其工作原理图如图1所示。

图1 激光喷丸强化原理图Fig.1 Schematic diagram of laser peening

图1是约束模式的激光喷丸强化，也是工业生产中常用的工作模式。高功率的激光脉冲穿过约束层照射到保护层上，保护层瞬间蒸发为等离子体，并且在约束层的束缚下继续吸收激光能量，产生高温、高压的等离子体冲击波，此冲击波在约束层的作用下大部分向表层材料传播，改变材料表层的微观结构，增加其位错密度，提高其残余压应力，最终达到对于材料表层改性的效果。由于冲击波的高温高压特征，使得其强化效果比一般的喷丸强化有很大的提升。

离子体冲击波是激光喷丸强化的关键，对于最终的材料特性改善起着重要作用。在冲击波向内传播作用于材料的同时，也有部分冲击波穿过约束层，向空气传播，它与材料内部的冲击波具有一定的关系[15]。此冲击波会迅速衰减，产生声波，分析此声波信号，就可以获取与材料内冲击波信号相关的特征信息，从而达到对于强化效果的状态监测。

2 声学信号分析

2.1 模拟冲击信号

声波信号是一组时间序列信号，由于前后时间点具有天然的相关性，使得基于时间顺序的声波信号的数据点间也是相互关联的。本文通过Pearson相关系数度量相邻数据间的相关性，依次计算相邻数据子列间的相关系数，组成相关系数序列，从而将复杂的原始序列转变为一个特征更明显的简单序列，从中提取有用信息。

激光喷丸所产生的声波信号如图2所示。

图2 激光喷丸声波信号Fig.2 Acoustic signal of laserpeening

此信号具有典型的冲击波特征，短的上升时间、超高的压力峰值和快速的衰减过程。通过式(1)对于冲击波信号进行简单模拟[16]。

(1)

式中:A0为模拟冲击波信号的峰值;θ为衰减常数;t为时间。由于在实际应用中不可避免地会混有噪声信号，所以在模拟冲击信号中加入白噪声。

取A0=300，θ=0.01，t∈(0,1)，加入白噪声信号，其冲击波形如图3所示。

图3 模拟冲击波信号示意图(A0=300，θ=0.01)Fig.3 Schematic diagram of simulating shock wave signal(A0=300，θ=0.01)

采用本文的方法，依次计算相邻数据子列(长度取2 000点)间的相关系数，其变化曲线如图4所示。

图4 冲击波信号相邻数据相关系数变化曲线(A0=300，θ=0.01)Fig.4 Variation of the neighbor subsequences’ correlation coefficient obtained from the simulating shock wave signal(A0=300，θ=0.01)

由图4可知，相关系数变化曲线有一个明显的凸起，对应于时域信号中冲击波峰值出现的区域，可以将其凸起处的极大值作为特征值，此时该值为0.96。

2.2 冲击信号特征识别

当θ=0.01时，改变冲击波幅值，取A0=100，其相邻数据相关系数变化曲线如图5所示。

图5 冲击波信号相邻数据相关系数变化曲线(A0=100，θ=0.01)Fig.5 Variation of the neighbor subsequences’ correlation coefficient obtained from the simulating shock wave signal(A0=100，θ=0.01)

由图5可知，其变化曲线凸起处的极大值为0.74，可见随着冲击波幅值的减小，特征值也会明显减小，所以，可以通过该特征值识别冲击波模拟信号的幅值变化。

当A0=300时，改变衰减常数，取θ=1/150，其相邻数据相关系数的变化曲线如图6所示。

图6 冲击波信号相邻数据相关系数变化曲线(A0=100，θ=1/150)Fig.6 Variation of the neighbor subsequences’ correlation coefficient obtained from the simulating shock wave signal(A0=300，θ=1/150)

由图6可知，其曲线凸起处的极大值为0.5，可见，随着衰减常数的减小，特征值明显减小。所以，可以通过该特征值识别衰减常数的变化。

2.3 分析小结

采用本文提出的基于相邻数据相关性的信号分析方法，通过对于含噪条件下冲击波模拟信号进行信号处理，可以提取相关系数变化曲线中凸起处的极大值作为特征值；通过该特征值，能够识别冲击波模拟信号的幅值和衰减常数等参量的变化。所以，本文分析方法可以用于分析冲击信号的特征变化。

3 实验分析

设计激光喷丸实验，实测等离子体冲击声波数据，采用本文的方法进行信号处理。

实验在西安天瑞达公司的协助下完成，实验设备是该公司生产用的激光冲击强化装置，实验时激光器参数设置为波长1 064 nm 、光斑直径2.2～2.4 mm、脉宽20±2 ns，通过声传感器(灵敏度40 mv/Pa)采集声波信号，通过DEWEsoft进行数据储存。实验金属材料采用钛合金，用黑漆作为保护层，施加流水约束。

实验过程中，声传感器放置的位置有50 cm、60 cm、70 cm、80 cm四个距离值，每一个位置处，激光能量取3 J、4 J、5 J、6 J四个能量值 ，每一种能量下，分别在有约束状态和无约束状态下进行强化处理。

3.1 信号分析

在50 cm处，3 J能量下，有约束层状态时，截取一段冲击声波信号，如图7所示。

图7 激光喷丸声波信号Fig.7 Acoustic signal of laser peening

对于所取的信号序列，依次计算相邻数据子列(长度取2 000点)的相关系数，其变化曲线如图8所示。

图8 激光喷丸声波信号内相关数据相关系数变化曲线Fig.8 Variation of the neighbor subsequence’ correlation coefficient obtained from the shock acoustic signal of laser peening

由图8可知，当计算相邻子序列中开始出现冲击波信号正压峰值时，相关系数会出现突变，之后相关系数值为一个较稳定值，当冲击波信号正压峰值移出计算子序列时，相关系数会再次出现突变。两个突变值之间相关系数的稳定值，可以用作表征冲击波特征。

图中除了冲击波的曲线特征，还有周期性出现的曲线凸起，周期大约1 s，对应于激光机器工作过程的计时声音，这个信号在时域中与噪声信号混合在一起，无法区分，而在相关系数变化曲线中却可以比较清晰地分辨。可见，相关系数法对于声波信号的分析，可以将时域分辨不清的信号特征，清楚区分出来。

3.2 能量变化

将相关系数曲线中，相关系数值负值突变和正值突变中的平稳值，作为声波信号的特征值，以表征相应原始冲击波的特征信息。不同激光能量下，不同距离处，正常工作状态时此特征值如表1所示。

表1 不同正常工作状态时冲击声波信号特征值对比

由表1对比可知，随着距离的增大，冲击声波信号的特征值会减小；随着激光能量的提高，该特征值会增大。

以3 J为基准，其他能量状态下的特征值变化率如表2所示。

表2 不同能量状态下的特征值变化率

由表2可知，不同能量状态之间的特征值变化明显，可以通过特征值对于能量状态进行监测。

3.3 约束层状态

不同采集距离处，在不同的激光能量下，对比有约束层和无约束层状态，其特征值如表3所示。

表3 不同约束状态下的冲击声波特征值对比

由表3对比可知，采集距离和激光能量相同的情况下，有约束状态下的声波特征值要大于无约束状态下的特征值。

无约束状态对比有约束状态，其特征值的减少率如表4所示。

表4 无约束状态对比有约束状态的特征值减小率

由表4可知，无约束状态对比有约束状态，其特征值变化比较明显，可以通过此声波特征值对于约束层状态进行监测。

3.4 参数选取

采用本文的分析方法，对于激光喷丸冲击声信号进行信号处理的过程中，计算相关系数时相邻子序列的长度值，是一个可变参数，会对分析效果有所影响，需要综合考虑分析精度和速度，进行合理选择。

所选取相邻子序列的长度越长，提取的特征值会趋于稳定，但是运行所消耗的时间会更多；如果选取相邻子序列的长度越短，运行所用时间更少，但是提取的特征值可能还未达到稳定值。对比总结不同子序列长度下的分析结果，将冲击波从出现到基本衰减所经历的大致长度取为相邻子序列长度比较合适，该子序列长度下提取的特征值已趋于稳定，且不会影响到分析速度。

3.5 分析小结

将基于相邻数据相关性的信号分析方法，应用于激光喷丸冲击声波信号的分析处理，将冲击声信号序列转变为一个特征明显的相关系数序列进行分析。

通过相关系数曲线的变化情况，可以提取相关系数变化曲线中突变值之间的平稳值作为声波信号的特征值，还可以将信号中混杂的不明显信号特征清楚区别出来。

通过声波特征值的对比分析，该特征值会随着声波传播距离的增加而显著减小，会随着激光能量的提高而明显增大，无约束时的特征值要小于有约束状态。

所以，通过基于相关性分析的信号处理方法，挖掘声波信号的有用特征信息，能够监测激光喷丸过程中的能量及约束层状态。

4 结 论

针对于激光喷丸强化过程的声学诊断，本文提出一种基于相邻数据相关性的声波信号处理方法，通过模拟信号分析和实验检验，可以得出以下结论:

(1)该方法能够有效地提取出与冲击波相关的特征信息，而且能够将时域信号中不明显的信号特征显化出来。

(2)该方法能够用于监测激光能量和约束层状态变化，且效果比较明显。

本文方法在使用过程中，操作简单，速度较快，具有进一步实用的潜力。

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A condition monitoring method for laser peening based on the correlation between the adjacent aata

QIUChenlin1,2，CHENGLi1，HEWeifeng1

(1. School of Aeronautics and Astronautics Engineering, Air Force Engineering University, Xi’an 710038， China; 2. School of Jet Propulsion, Beijing University of Aeronautics and Astronautics, Beijing 100191， China)

As an innovative surface treatment of metal material, laser peening makes greater performance in improving the mechanical property comparing with the conventional shot peening, and it can bring significant contributions to various fields like aerocraft industry. In accordance with the developing pace of its industrialization, the condition monitoring, aiming at maintaining a good working state, is arousing more and more attentions. The acoustic signal with lower cost contains abundant information related to the operating process, and it can be used as non-destructive condition detection of the laser peening. The shock acoustic signal, which is propagating from the original plasma shock wave, was analyzed to extract the valuable characteristics to monitor the process. Considering the nonlinearity of the shock acoustic signal, a new signal processing method was proposed, based on the correlation between the neighbor data in the signal array. On one hand, it was used in analyzing the simulating shock-wave signal; on the other hand, it was applied in studying the practical signal obtained from the laser shock processing. It was shown that the novel method could detect the shock wave signal efficiently with easy and quick operation. It thus has potential in applications.

laser peening; acoustic signal; condition monitoring; correlation

国家自然科学基金资助项目(51205406)

2015-10-20 修改稿收到日期：2016-02-23

邱辰霖 男，博士生，1988年12月生

程礼 男，教授，1963年4月生

TP391；TN249

A

10.13465/j.cnki.jvs.2017.04.022