[发明专利]一种金属老化等级测量方法

说明书

本发明公开了一种金属老化等级测量方法，包括步骤：S1、选取多个定标样品，通过LIBS系统测定并采集等离子体发射光谱数据；S2、采用递归支持向量机算法构建定标分类模型并进行特征选择，确定重要特征组合并建立金属老化等级定标分类模型；S3、通过LIBS系统测定并采集待测金属样品的等离子体发射光谱数据；S4、根据S2确定的重要特征组合提取预测样品的特征信号，并输入到优化的分类模型中，得到金属样品的老化等级预测值。本发明可实现特征变量的筛选并得到相应的定标模型，提高了LIBS技术应用于金属老化等级测量的精确度和准确度，并可推广应用到各个工业领域的热力设备运行状态的实时测量评估。

技术领域

本发明涉及金属老化等级测量领域，特别涉及一种基于小波变换与递归特征消除的可实现金属老化等级快速测量的方法。

背景技术

金属管件作为耐热材料广泛应用于电力、冶金、化工和机械等行业的关键大型热力设备中。金属材料性能在高温高压的环境下长时间服役会发生改变，微观上主要体现在微观组织的分布改变，例如晶格内碳化物的析出和晶格大小的变化等；宏观上表现在材料的机械性能，即其硬度和抗拉强度等性能会有所下降，最终材料性能不满足使用要求而导致产生裂纹甚至出现爆管事故，直接影响整个工业生产进程的运行与效益。这些金属材料性能逐渐退化的现象被称之为老化。因此，对金属老化等级进行测量对生产设备安全运行来说具有重大意义。

中华人民共和国电力行业标准《DL/T884-2004，火电厂金属检验与评定技术指导》中指出，定性分析管件的老化程度需要进行几种实验分析，其中包括组织上的老化，即观察碳化物析出粒子的粗化及分布形态变化；脆化分析，即观察组织特征组成及相应的韧性与硬度性能变化；蠕变孔洞损伤，即在指定放大倍数下观察管件蠕变损伤的状况。然而这些分析需要割样或原位进行表面复型检验，操作步骤繁琐而且需要专业人员实施，导致分析周期较长，检验工作影响正常生产。因此，需要一种能够实现原位、微损伤和快速地分析管件老化等级的方法。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种金属老化等级测量方法，此方法可实现特征变量的筛选，提高LIBS(激光诱导击穿光谱)技术应用于金属老化等级测量的精确度和准确度。

本发明的目的通过以下的技术方案实现：一种金属老化等级测量方法，包括步骤：

S1、选取多个定标样品，通过LIBS系统测定并采集等离子体发射光谱数据；

S2、采用递归支持向量机算法构建定标分类模型并进行特征选择，确定重要特征组合并建立金属老化等级定标分类模型；

S3、通过LIBS系统测定并采集待测金属样品的等离子体发射光谱数据；

S4、根据S2确定的重要特征组合提取待测金属样品的特征信号，并输入到优化的分类模型中，得到金属样品的老化等级预测值。

优选的，所述步骤S1中的定标样品为经过不同时效试验或不同服役时间后老化等级不同的金属样品，所有定标样品的光谱数据为n×m维矩阵，其中n为样品个数，m为光谱特征个数，即：

优选的，利用小波变换对步骤S1中所得的光谱数据进行去噪声信号处理，避免了特征选择中随机噪声信号的影响。

更进一步的，利用小波变换对光谱数据进行去噪声信号处理具体包括：

S1.1、选择小波基函数，采用Mallat算法对光谱数据进行多层分解，得到相应的低频子带信号系数与高频子带信号系数，小波变换的公式如下：

其中，WT(a,τ)为信号系数，ψ(·)为基本小波函数；a为尺度因子，影响小波基函数的伸缩；τ为平移因子，影响小波基函数的平移尺度；f(t)为光谱信号随波长的变化；t表示波长；