基于声波检测技术的工程结构材料缺陷定位与评估方法

2024-03-19谢静

建材发展导向 2024年5期

谢静

(山西智达建筑工程检测有限公司，山西太原 030003)

声波在材料中传播的特性以及不同类型缺陷对声波信号的响应，提供了一个新的视角，用以定位和评估材料内部的隐蔽缺陷。通过对声波信号的特征分析和机器学习的应用，能够实现缺陷的自动识别与分类，从而为工程师们提供准确的参考，帮助他们更好地判断结构材料的性能状况。本研究旨在深入探讨基于声波检测技术的工程结构材料缺陷定位与评估方法，以期提高工程结构性能监测的效率和可靠性。

1 声波检测技术概述

1.1 声波传播原理

声波传播原理揭示了声波在不同材料中的传递方式和规律。声波是由分子间振动传递而来的机械波，其在材料中的传播取决于材料的密度、弹性模量以及声速。材料内部的缺陷或异质性会导致声波传播受阻或反射，从而在信号中留下独特的特征[1]。例如，在超声波传播中，声波遇到缺陷时会产生回波，其到达时间和幅度变化揭示了缺陷的位置和性质。通过分析声波在材料中的传播特点，可以获得有关材料内部结构和状态的信息，从而实现缺陷的检测和定位。

1.2 声波检测设备与方法

声波检测设备和方法包括了声发射技术、超声波检测和声波图像化等多种形式。声发射技术通过监测材料内部在加载或应力作用下的微小声波释放来检测缺陷。这种方法适用于材料的实时监测，能够追踪缺陷的演化过程。超声波检测则利用超声波在材料中的传播，结合探头和接收器的配合，探测声波的反射和散射信号[2]。其高频特性能够有效检测小尺寸缺陷，如微裂纹。而声波图像化方法通过将声波信号转化为图像，提供了直观的检测结果。例如，声发射图像可以将声发射事件与缺陷的空间分布关联起来，帮助定位和评估缺陷。

2 缺陷声波特征分析

2.1 不同类型缺陷的声波响应特点

在声波检测中，不同类型的缺陷对声波的传播和反射产生独特的影响，这种差异性提供了有力的手段来识别和定位缺陷。裂纹是一种常见的结构缺陷，其在声波信号中产生了多次反射和干涉现象。裂纹周围的应力场异常使得声波在其附近发生反射，从而在信号中产生明显的“回声”。裂纹的深度和长度决定了回声的延迟和幅度，这些信息可用于确定裂纹的位置和尺寸。相比之下，腐蚀缺陷引起了声波信号的吸收和散射，导致信号强度的减小。腐蚀的程度越大，声波信号的幅度损失越明显。

2.2 声波信号参数提取与分析方法

声波信号参数的提取和分析是缺陷识别的关键步骤。信号的幅度、频率、相位等参数蕴含了丰富的信息，可以帮助深入了解缺陷的性质。例如，幅度谱可以揭示不同频率分量的强度分布，进而反映声波在材料中传播过程中的能量损失。时域分析能够揭示信号的时间特性，如回声的到达时间和振幅变化，为定位缺陷提供重要线索。

3 基于特征的缺陷分类与识别

3.1 特征选择与提取算法

特征选择与提取是缺陷分类与识别的基础，它涉及从原始声波信号中提取最具代表性信息的过程。在特征选择方面，需要从大量的声波信号参数中挑选出对于缺陷类型区分具有重要意义的特征。常用的方法包括相关性分析、信息增益和相互信息等，这些方法能够帮助判断特征与缺陷类型之间的关联程度。

而特征提取则是通过数学变换和信号处理技术，将原始声波信号转换为更具区分性的特征向量。例如，通过小波变换可以将信号转换到时～频域，揭示出不同时间段的频率分布，帮助识别不同类型的缺陷。

3.2 分类模型构建与训练

分类模型的构建与训练是基于特征的缺陷识别的核心环节。为机器学习方法提供了一种有效的手段，能够通过训练模型来自动分类不同类型的缺陷。常用的分类模型包括支持向量机(SVM)、神经网络、决策树等。这些模型通过学习已知的声波特征与对应缺陷类型之间的关系，建立了分类映射关系。

在模型训练过程中，需要准备标注的训练数据集，包含了各类缺陷对应的声波特征。通过调整模型参数和优化算法，能够使模型能够在训练数据上达到最佳分类效果。一旦模型训练完成，它就能够自动将未知声波信号映射到合适的缺陷类型，实现缺陷的自动分类。

3.3 实时缺陷识别算法设计

实时缺陷识别是将基于特征的分类模型应用于实际工程环境的重要步骤。在算法设计中，需要考虑如何将声波信号实时输入到模型中，并实时获取分类结果。为了实现这一目标，需要设计高效的数据流处理策略，保证声波信号的实时采集、特征提取和分类计算。此外，为了减少计算复杂度，可以采用模型压缩和量化等技术，将模型适配到嵌入式系统中。通过合理的算法设计，能够在工程实践中实现声波缺陷的实时识别与预警，为结构材料的安全运行提供重要支持。

4 机器学习在声波检测中的应用

4.1 支持向量机、神经网络等方法

在声波检测中，支持向量机(SVM)和神经网络等机器学习方法得到了广泛应用。SVM是一种基于统计学习理论的监督学习方法，适用于分类和回归问题。在声波缺陷分类中，SVM能够通过在特征空间中寻找最优分隔超平面，实现不同类型缺陷的分类。其数学表达式(1)为：

f(x)=sign(ω·x+b)

(1)

其中，ω是权重向量，x是输入特征向量，b是偏置项。SVM通过最大化间隔来找到最优超平面，从而实现对缺陷的有效分类。

神经网络是一种模拟人脑神经元网络的计算模型，通过多层神经元和权重参数来学习复杂的非线性关系。在声波检测中，多层感知机(Multilayer Perceptron，MLP)是常用的神经网络模型。其基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。隐藏层采用激活函数(如Sigmoid、ReLU等)来引入非线性变换，从而捕获声波信号中的复杂特征。神经网络通过前向传播和反向传播算法进行训练，优化权重参数以最小化损失函数，从而实现声波信号的自动分类。

4.2 特征工程与算法选择

在应用机器学习方法进行声波缺陷分类时，合适的特征工程和算法选择至关重要。特征工程涉及从原始声波信号中提取有意义的特征，以供机器学习算法使用。常见的特征包括：时域统计特征(均值、方差等)、频域特征(频谱能量分布、谱峰频率等)、小波变换系数等。特征工程的目标是提取能够充分表达缺陷特征的特征，从而提升分类性能。

算法选择方面，除了SVM和神经网络，还有决策树、随机森林、卷积神经网络(CNN)等方法也具有潜力。决策树能够根据特征逐步分割数据，生成分类规则，易于理解和解释。随机森林则通过集成多个决策树的结果，减少过拟合风险。卷积神经网络在图像领域表现出色，在声波图像化方面也有广泛应用，其卷积层能够捕捉声波信号中的局部特征。

5 模型训练与优化

5.1 数据预处理与标注

数据预处理与标注是模型训练的基础，直接影响着模型的性能和泛化能力。在声波检测中，原始声波信号可能受到噪声、干扰等因素影响，因此需要进行数据清洗和预处理。预处理包括去除噪声、滤波、标准化等，以确保数据的准确性和稳定性。此外，数据标注是为了将声波信号与相应的缺陷类型关联起来，为模型提供训练样本。标注要求专业知识和准确判断，因为不同类型缺陷在声波信号中的特征可能并不明显。数据预处理和标注的质量直接影响了模型的训练效果，因此需要耗费较大精力和时间来确保数据的质量和准确性。

5.2 模型训练、验证与调优策略

模型训练、验证与调优策略是确保模型性能优良的关键环节。在模型训练阶段，将标注好的数据分为训练集和验证集。训练集用于模型参数的学习和优化，而验证集用于评估模型的泛化性能。模型的选择和调优要基于验证集的性能表现。常见的模型训练方法包括：批量梯度下降、随机梯度下降等，它们通过优化损失函数来调整模型参数[3]。损失函数通常是分类问题中的交叉熵损失函数或均方误差损失函数，用于衡量模型输出与真实标签之间的差异。

为了避免过拟合，可以采用正则化技术。如L1、L2正则化，限制模型参数的复杂度。另外，还可以在模型训练过程中使用早停法(Early Stopping)，在验证集上的性能不再提升时停止训练，避免模型在验证集上的性能下降。而针对不平衡数据集，可以采用过采样、欠采样等方法来调整样本分布，提高模型对少数类的识别能力。

6 自动化缺陷识别与评估系统

6.1 声波检测与机器学习集成平台设计

为了实现自动化的缺陷识别与评估，需要设计1个集成平台，将声波检测技术和机器学习方法有机地融合在一起。平台需要具备数据采集和信号处理能力，能够实时获取声波信号并对其进行预处理。平台还需要集成多种机器学习算法，以便用户可以根据具体需求选择合适的模型进行缺陷分类与识别。平台还应提供特征提取、数据可视化等功能，使用户能够深入分析声波信号的特征。最终，平台应支持模型训练和优化，使用户能够根据实际应用场景调整模型参数，以提高模型性能。

6.2 实时监测与警报机制

实时监测与警报机制是自动化缺陷识别与评估系统的核心功能之一。一旦系统检测到异常声波信号，它应该能够实时判断是否存在缺陷，并触发相应的警报机制。为实现这一目标，系统需要建立基准信号库，将正常声波信号与不同类型缺陷的声波信号进行对比。当监测到的声波信号与基准信号存在显著差异时，系统可以通过模型分类判断是否存在缺陷，并判定缺陷的类型和严重程度[4]。警报机制可以通过声音、文本消息、邮件等形式通知工程师，及时采取措施进行维修与维护，为了确保实时监测的准确性，系统应不断更新基准信号库，包括不同环境下的声波信号和缺陷样本。