金属疲劳过程磁记忆信号多特征量提取研究

简介

为明确铁磁构件疲劳过程磁记忆信号的变化规律,实现疲劳损伤的量化评估,选取带中心圆孔的Q235钢试件进行轴向拉伸疲劳试验,通过三维运动平台实现磁记忆信号的稳定连续采集,以小波变换为信号多尺度分析工具,对磁记忆信号进行降噪,并采用小波包进行磁记忆信号分解与重构,提取信号的小波包能量、奇异性指数作为特征量,得到了不同频带上相对能量分布和奇异性指数的变化规律,并将能量、奇异性指数与信号梯度峰值相结合,共同构成评估疲劳损伤的多特征量。试验结果表明：试件疲劳损伤过程中能量、奇异性指数和梯度峰值变化显著,随着循环次数的增加,低频段能量不断增加,高频段能量占总能量比例不断降低,总能量分布向低频段偏移,同时奇异性指数不断减小,而各阶段梯度峰值逐渐增加。通过能量、奇异性指数和梯度峰值的多特征量的研究可以弥补单一特征量存在的不足,研究结果可为金属构件疲劳损伤程度的评估提供技术支撑。