СРАВНЕНИЕ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ СПЕКТРОВ СИГНАЛОВ АКУСТИЧЕСКОЙ ЭМИССИИ ПО ФРАКТАЛЬНЫМ РАЗМЕРНОСТЯМ И СРАВНИТЕЛЬНЫМ ДИАГРАММАМ

Рассмотрены проблемы анализа сигналов акустической эмиссии (АЭ), направленного на исследование изменения состояния материала образцов в результате их испытаний. Поскольку получить информацию непосредственно о характеристиках источников АЭ очень сложно ввиду искажений сигналов из-за наличия дисперсии, неодинакового затухания на разных частотах, отражений от свободных поверхностей образца, искажений, создаваемых датчиком, волноводом и усилителем электрических колебаний, в данной работе предложено сравнивать характеристики сигналов, полученных на «свежих» (контрольных) образцах и образцах, испытывших механические воздействия. Рассмотрено выявление различий сигналов путем построения сравнительной диаграммы спектров, представляющей модуль отношения усредненных Фурье-образов сигналов. Другой способ анализа сигналов основан на поиске таких их характеристик, которые не изменяются под действием многих из перечисленных искажений. Поскольку график спектральной плотности мощности имеет сложную изломанную форму, он может быть рассмотрен как фрактальная кривая. Ее важнейшей характеристикой является фрактальная размерность, которая определяется условиями формирования сигналов и, следовательно, может служить признаком для их классификации. Для примера исследовали образец из стали 20, который подвергли циклическому нагружению от напряжения σ = 0 до напряжения σmax =1,2σy (σy – предел текучести) и разгрузке до нуля с частотой f = 20 Гц. Испытание прекратили на 8851-м цикле, когда сформировалась «шейка», а относительное удлинение составило 15 %. Сравнивали сигналы АЭ, возникающие при индентировании образца в областях, расположенных на различных расстояниях от шейки. Фрактальная размерность спектров мощности при приближении к зоне шейки снижалась с 0,72 до 0,62. На сравнительной диаграмме спектров выделялись пики вблизи частот 270 и 680 кГц. Таким образом, рассмотренные способы сравнения сигналов позволяют оценить степень изменения состояния образцов в результате механических испытаний.

The Comparison of Energy Spectra of Acoustic Emission Signals by Fractal Dimensions and Comparative Diagrams

The article analyzes acoustic emissions (AE) aimed at studying changes in the state of the material caused by deformation. It is very difficult to obtain information directly about characteristics of AE sources because of signal distortions caused by dispersion, unequal attenuation at different frequencies, reflections from free surfaces of the sample, distortions created by the sensor, waveguide and amplifier of electrical oscillations. This paper proposes to compare the characteristics of signals obtained from "fresh" (control) samples and samples that have experienced mechanical testing. Differences between signals are identified with a comparative diagram of spectra representing the modulus of the ratio of Fourier images of signals. Another method used in this work for analyzing signals is based on searching for such characteristics that do not change under the influence of many of the listed distortions. The graph of the spectral power density has a complex serrated shape and, thus, can be considered as a fractal curve which important attribute is the fractal dimension. It is affected by the signal formation conditions and, therefore, can serve as a characteristic for their classification. As an example, a sample of steel 20 was studied. It was subjected to cyclic loading from stress σ = 0 to σmax = 1.2σy, (σy is the yield strength) and unloading, with a frequency of f = 20 Hz. The test was stopped at the 8851st cycle, when the "neck" was formed, and the relative elongation was 15%. We compared the AE signals generated during sample indentation in areas located at different distances from the neck. The fractal dimension of the power spectra decreased from 0.72 to 0.62 when approaching the neck zone. Peaks near the frequency of 270 kHz and 680 kHz were distinguished on the comparative diagrams of the spectra. Thus, the considered methods of signal comparison allow us to estimate the degree of change in the state of samples occurred because of mechanical tests.