[发明专利]采用神经网络和耦合迭代对16Mn钢承力件进行拉伸损伤状态的识别系统

权利要求书

1.一种采用神经网络和耦合迭代对16Mn钢承力件进行拉伸损伤状态的识别系统，该系统包括有多个声发射换能器(4)、多路前置放大器(3)、一个声发射仪(2)，其特征在于：还包括有一个16Mn钢承力件无损检测单元(1)；

16Mn钢承力件无损检测单元(1)包括有过滤模块(11)和数据融合模块(12)，其中，过滤模块(11)有数据滤波处理模块(11A)和波形滤波处理模块(11B)，数据融合模块(12)有损伤度标志模型(12A)和耦合迭代模型(12B)；

声发射换能器(4)与前置放大器(3)为配套使用，即每一个声发射换能器(4)的输出端与一个前置放大器(3)的输入端连接，每一个前置放大器(3)的输出端连接在声发射仪(2)的信息输入接口上，该信息输入接口用于接收多路突发型放大信息f_S；16Mn钢承力件无损检测单元(1)内嵌在声发射仪(2)的存储器中；

声发射换能器(4)，用于采集在役16Mn钢承力件上的突发型信息S_n；

前置放大器(3)，用于对接收到的突发型信息S_n进行放大40dB后成为突发型放大信息f_S；

声发射仪(2)，一方面用于对接收到的突发型放大信息f_S经A/D转换后成为数字突发型信息f_S1＝(e_S，A_S，C_S，R_S，D_S)输出给16Mn钢承力件无损检测单元(1)；另一方面对接收到的拉伸损伤识别信息D输出给显示屏(2A)进行实时显示；

e_S表示能量；

A_S表示测量幅度；

C_S表示振铃计数；

R_S表示上升时间；

D_S表示持续时间；

16Mn钢承力件无损检测单元(1)的过滤模块(11)中的数据滤波处理模块(11A)对接收到的数字突发型信息f_S1＝(e_S，A_S，C_S，R_S，D_S)进行参数滤波，滤掉电磁噪声和环境噪声后，提纯得到声发射拉伸损伤初步信息f_S2＝(e₀，A₀，C₀，R₀，D₀)；然后波形滤波处理模块(11B)对声发射拉伸损伤初步信息f_S2＝(e₀，A₀，C₀，R₀，D₀)进行波形滤波，获得声发射拉伸损伤信息f_S4＝(e，A，C，R，D)；

e₀表示能量e_S经参数滤波后的能量； 

A₀表示测量幅度A_S经参数滤波后的测量幅度；

C₀表示测量振铃计数C_S经参数滤波后的振铃计数；

R₀表示测量上升时间R_S经参数滤波后的上升时间；

D₀表示持续时间D_S经参数滤波后的持续时间；

e表示参数滤波能量e₀经波形滤波后的能量；

A表示参数滤波幅度A₀经波形滤波后的幅度；

C表示参数滤波振铃计数C₀经波形滤波后的振铃计数；

R表示参数滤波上升时间R₀经波形滤波后的上升时间；

D是指参数滤波持续时间D₀经波形滤波后的持续时间；

16Mn钢承力件无损检测单元(1)的数据融合模块(12)中的损伤度标志模型(12A)对声发射拉伸损伤信息f_S4＝(e，A，C，R，D)中偶数时间点采集的声发射信息I′_ID，s＝[E_ID，tq，s A_ID，tq，s C_ID，tq，s R_ID，tq，s D_ID，tq，s]进行处理后输出待诊断样本；该待诊断样本经耦合迭代模型(12B)解析后输出拉伸损伤识别信息D输出给声发射仪(2)；

E_ID，tq，s表示累积奇数能量；

A_ID，tq，s表示累积奇数测量幅度；

C_ID，tq，s表示累积奇数振铃计数；

R_ID，tq，s表示累积奇数上升时间；

D_ID，tq，s表示累积奇数持续时间。