管状金属构件裂纹电磁声发射激发特性试验研究

唐力伟，张晓涛，王 平

（军械工程学院 火炮工程系石家庄 050003）

火炮身管通常工作在重载、高温、高压的环境下，不可避免要产生裂纹缺陷，传统声发射检测用于身管裂纹检测存在加载困难的问题，声发射检测方法是一种动态检测方法，检测时要求身管处于工作受载情况下［1－2］，实际中为了火炮身管的安全工作，身管在非工作状态下的检测更具有实际意义。

电磁声发射技术是一种新型的无损检测方法，美国物理声学公司的工程师发现，金属材料在通过瞬间脉冲大电流时，缺陷部位会出现电流集中效应，通过电磁感应产生洛伦兹力的作用，能够在非铁磁质材料铝板上激发出声发射现象［3－4］。电磁声发射技术为身管在非工作状态下的裂纹检测提供了基础。论文以身管裂纹检测为最终目的，在铁磁质无缝钢管上进行了电磁声发射试验，对电磁激发声发射的特性进行了详细的试验研究。

1 电磁声发射原理

金属材料通过脉冲大电流时，材料中的裂纹等缺陷会导致电流重新分配，并在缺陷尖端处出现电流集中，导致电流密度增大［3，5－6］。带电导体的周围会感应出磁场，特别是在裂纹尖端处电流的方向几乎相反，会导致该处的磁场强度显著增强，由于电磁场的互相作用，会在裂纹尖端区域感应出很强的洛伦兹力，该过程中如图1所示，洛伦兹力具有扩张裂纹的趋势，当洛伦兹力足够大时，裂纹发生扩张释放应力，产生声发射现象［5－7］。

2 试验系统组成

试验测试设备包括声发射采集仪一台，采样频率3 MHz，16位AD，声华R15型声发射传感器，配备40 dB前置放大器，脉冲电流测量模块。被测试件为多根无缝钢管，外径27 mm，壁厚3 mm，通过切割后弯曲加工裂纹，裂纹位置如图2中所示，弯曲裂纹的深度约4 mm，宽度约1 mm，方向沿管壁圆周方向分布。脉冲电流产生电路主要包括450 V大容量电容（容量包括：2 200μF和3 300μF），加载电极夹具，导线，继电器，充电电源，限流电阻，续流二极管等。试验系统结构示意如图2所示。

图1 电磁声发射原理Fig．1The principle of electromagnetic acoustic emission

图2 试验系统结构图Fig．2 Experiment system architecture

3 试验结果分析

试验过程中，利用电容放电装置，通过两个加载电极，与试件形成放电回路，通过控制电容充电电压，实现不同大小的脉冲电流放电，通过更改变电容容量实现放电持续时间的改变。声发射传感器通过耦合剂紧固在钢管表面，脉冲电流测量模块安装在回路导线上，通过声发射采集仪将裂纹激发的声发射信号采集记录在计算机中，通过示波器将电容放电电压和脉冲电流测量结果记录在示波器中，试验中采样频率为3 MHz，阈值电平为100 mV，试验环境为半消声室。

3.1 脉冲电流与声发射现象的关系

试验中加载电压从20 V开始逐步增高，每次增高5 V，最终到达150 V，共27组。为了研究加载电流幅值与钢管裂纹电磁声发射信号之间的关系，对采集到的声发射信号的三个特征：信号幅值，振铃计数，信号能量进行分析［8］。

幅值：信号波形的最大振幅；振铃计数：信号超过阈值电平的振荡波个数；能量：声发射线号检测包络下的面积；三个特征的具体含义如图3所示，试验数据处理后特征值与电流幅值关系如图4所示。

图3 声发射波形特征参数Fig．3 Acoustic emission signal characteristics

图4 电流峰值与声发射信号参数关系曲线Fig．4 The curve of relation between acoustic emission signal characteristics and peak of excitation current

从图4中可看出，放电峰值电流较低时，所采集到的信号特征参数非常小，随着峰值电流的增大，信号特征逐步增大，变的易于识别。图中信号的能量和振铃计数逐步增大，趋势稳定，波动较小，信号幅值曲线整体趋势虽然也是逐步增大，但是波动较大，这是因为信号幅值容易受到各种噪声带来的尖锐脉冲峰值影响，导致幅值曲线变化波动大，而振铃计数和能量均是在一段时间内的统计特征，因此抗干扰能力强，稳定性好。

振铃计数反映声发射信号的强度和频度，广泛用于声发射的活动性评价。一般来讲，信号幅值超过阈值，振铃计数大于10，则声发射现象易于识别，便于裂纹损伤的检测，当振铃计数超过100时，则发生较强烈的声发射现象，当信号幅值小于阈值或者振铃计数小于10时，则信号微弱，难以界定是噪声还是非常微弱的声发射现象，不能进行裂纹缺陷的检测，依此将加载过程分为三个区域，无声发射区域（振铃技术＜10），弱声发射区域（10＜振铃计数 ＜100），强声发射区域（100＜振铃计数）。

图中无声发射区域和弱声发射区域的分界点加载电流为928．4 A，自该点之后声发射信号的特征才比较明显，说明当加载电流大于928．4 A时，试件中裂纹缺陷才出现易于检测的声发射信号。弱声发射区域和强声发射区域的分界点电流为1 392．6 A，自该点之后，声发射信号三个特征进一步增大，从而利于在更强的噪声环境中实现裂纹缺陷的检测。

文献［9］中的实验结果表明，金属材料的声发射信号频率范围在100－550 kHz之间，这个频率范围包含了声发射物理过程的主要信号成分及能量集中［9－11］。弱声发射区域和强声发射区域部分峰值电流下采集信号及其功率谱如图5所示。从图中功率谱可以看出弱声发射区域和强声发射区域的信号主要成分处于100－200 kHz，符合金属声发射信号的频带范围，说明这两个阶段试件中脉冲电流激发出了可识别的裂纹声发射信号。

图5 部分峰值电流下的信号及其功率谱Fig．5 Acoustic emission signal and power spectrum with different peak of excitation current

3.2 电极位置与声发射现象的关系

在激发电流能够满足声发射激发的前提下，对电极距离不同的情况进行研究，正负两个电极对称分布在裂纹两侧，电极距离从10 cm到60 cm共6组，试验中峰值电流控制在1 650 A左右，信号特征的评价依然采用幅值，振铃计数与能量，试验结果的数据如表1所示。

表1 不同电极距离下信号特征（1 650 A）Tab．1 Signal characteristics with different position of electrode

从表中可以看出，电极加载位置对钢管裂纹电磁声发射现象的激发影响不是很大，三个特征量随着加载距离的增大都有所减小，但是减小的幅度并不是很大，没有影响到声发射信号判断，按照前面对加载过程的划分，表中数据一直处于强声发射区域。随着电极距离的变化，回路电阻会发生变化，实际测量发现，回路总电阻约30 mΩ，电极距离10 cm和60 cm的情况，回路电阻增量小于5 mΩ，因此回路电阻的影响是非常小的，但是表中信号特征量随着电极距离的增大具有一定程度的衰减，主要是因为连续加载，导致试件上的裂纹应力逐渐释放，即声发射现象中重复加载的影响，该问题将在3．4中详细说明。

3．3 放电持续时间与声发射现象的关系

金属裂纹脉电磁声发射激发过程是一RLC电路响应，由于回路中试件导线等已经确定，通过改变电容容量实现放电时间的改变，放电电容容量分别为3 300μF和2 200μF，实验中针对同一试件，在放电电压从60 V到110 V的6种情况下进行，按照从低电压到高电压的顺序进行，每种电压下先进行2 200μF电容的激发，后进行3 300μF电容的激发，两种情况下的放电时间长度分别为120μs和160μs，放电电压曲线如图6所示。试验中声发射信号的三个特征变化如表2所示。

图6 放电时间曲线图（60 V）Fig．6 The curve of duration of pulse current

表2 不同放电时间下的声发射特征参数Tab．2 Signal characteristics with different duration of pulse current

从表中数据可以看出，在不同峰值电流的情况下，两种放电时间长度对应的声发射信号幅值几乎没有太大变化，但是放电时间长对应的信号振铃计数和能量会大一点，主要原因是信号幅值与峰值电流引起的洛伦兹力大小有关，在峰值电流没有提高的情况下，信号幅值不会有太大改变，但增大放电时间，会相应增大放电的总能量，促使声发射信号持续时间增长，带来信号振铃计数和能量的增大。

3．4 声发射现象的重复加载性能

金属材料声发射现象的kasier效应是指重复载荷到达原先所加最大载荷之前不发生明显声发射的现象；Felicity效应又称反Kasier效应，即对于重复加载的构件材料，重复载荷达到原先所加最大载荷前发生明显声发射的现象。Kasier效应表现为声发射激发现象的不可逆性，而Felicity效应正好与Kasier效应相反，对于钢管裂纹的电磁声发射实验中，我们利用对同一试件进行多次重复加载，试验中放电电压50 V，峰值电流1 160．5 A左右。重复加载的数据如表3所示。

表3 重复加载试验数据（1 160．5 A）Tab．3 Experiment data of repeatedly applied pulse current

从表中数据可以看出，信号特征的变化规律呈下降趋势，但是第四次重复加载时的数据相比于第三次出现了增大。实际试验中Kasier效应表现为信号特征的下降趋势，同一载荷重复加载能够产生声发射现象则体现了Felicity效应。这是因为每次加载后，缺陷处裂纹的应力得到释放，但是旧裂纹发生变化，甚至伴随有新的微裂纹出现，从而导致缺陷处于新的应力不均衡，当重复加载时，会出现声发射现象，由于经过了前一次的应力释放，后续的声发射现象会变的微弱一些，但旧裂纹的变化并不能保证声发射现象会一直变弱，也有可能会导致裂纹处应力不均衡比加载前更严重，如表中的第四次比第三次的信号特征要大，正是这一可能性的反映。

4 结 论

（1）电磁激发声发射时，当峰值电流小于928．4 A时，声发射现象非常微弱或者不产生声发射现象。当峰值电流超过928．4A时，则可产生明显的声发射现象，信号主要频率成分150 kHz，符合金属材料的声发射信号特征。

（2）随着加载电压的增大，声发射信号的三个特征参数逐步增大，且能量和振铃计数特征比幅值特征的抗干扰能力强，说明具有统计意义的特征更适于声发射信号的表征和识别。

（3）声发射信号的激发主要与加载电流的峰值大小有关，电极加载位置通过改变回路电阻带来峰值电流的微弱变化，仅会造成声发射信号特征参数的微小变化。放电时间长度会增大信号持续时间，使得振铃计数和能量增大，但不改变峰值电流，幅值特征几乎不变。

（4）电磁声发射重复加载的性能表明，重复加载会带来裂纹声发射信号特征减小，但是衰减幅度有限，使得裂纹电磁声发射重复检测成为可能。

［1］骆志高，范祥伟，陈强．金属拉伸件拉伸过程微裂纹AE信号特征参数的优化及状态识别［J］．振动与冲击，2012，31（17）：154－156．LUOZhi-gao，FAN Xiang-wei， CHEN Qiang． AE signal characteristic parametric optimization of initial crack and status identification for metal drawing parts［J］．Journal of vibration and shock，2012，31（17）：154－156．

［2］王伟魁，李一博，杜刚，等．基于聚类分析的罐底声发射检测信号融合方法［J］．振动与冲击，2012，31（17）：181－184．WANG Wei-kui，LI Yi-bo，DU Gang，et al．Signal fusion method for acoustic emission testing of tank bottom based on clustering analysis［J］．Journal of vibration and shock，2012，31（17）：181－184．

［3］Finkel P，Godinez V，Miller R，et al．Electromagnetically induced acoustic emission-novel NDT technique for damage evaluation［A］．American Inst．of Physics Conf．Proc．［C］，2001，557：1747－1754．

［4］Finkel P，Godinez V．Electromagnetic simulation of ultrasonic signal for nondestructive detection of ferromagnetic inclusions and flaws［J］．IEEE Transactions on Magnetics，2004，40（4）：2179－2181．

［5］刘素贞，杨庆新，金亮，等．电磁声发射技术在无损检测中的应用研究［J］．电工技术学报，2009，24（1）：23－27．LIU Su-zhen，YANG Qing-xin，JIN Liang，et al．Application of electromagnetic acoustic emission technology in nondestructive testing［J］．Trans．of China Electrotechnical Society，2009，24（1）：23－27．

［6］张闯，刘素贞，金亮，等．基于大电流直接加载的电磁声发射试验［J］．电工技术学报，2013，28（1）：101－105．ZHANG Chuang， LIU Su-zhen， JIN Liang， et al．Experimental study of electromagnetically induced acoustic emission based on high current loading directly［J］．Trans of China Electrotechnical Societ，2013，28（1）：101－105．

［7］张闯，刘素贞，杨庆新，等．基于FFT和小波包变换的电磁声发射信号处理［J］．电工技术学报，2010，25（4）：24－28．ZHANG Chuang，LIU Su-zhen，YANG Qing-xin，et al．Research on signal processing of electromagnetically induced acoustic emission based on FFT and wavelet packet transform［J］．Transactions of China Electrotechnical Society，2010，25（4）：24－28．

［8］孙立瑛，李一博，王伟魁，等．突发型声发射信号的传播特性及定位研究［J］．压电与声光，2009，31（5）：745－748．SUN Li-ying，LI Yi-bo，WANG Wei-kui，et al．Research on propagation characteristics and location of burst acoustic emission signal traveling along pipeline［J］．Piezoelectrics＆Acoustooptics，2009，31（5）：745－748．

［9］Gong Z，Nyborg E O，Oommen G．Acoustic emission monitoring of steel railroad bridges［J］．Materials Evaluation，1992，50（6）：883－887．

［10］成建国，毛汉领，黄振峰，等．金属材料声发射信号特征提取方法［J］．声学技术，2008，27（3）：309－312．CHENG Jian-guo，MAO Han-ling，HUANG Zhen-feng，et al．AE signal feature extraction method of metal materials［J］．Techniacl Acoustic，2008，27（3）：309－312．

［11］伍蒋军，黄振峰，毛汉领．金属拉丝声发射信号特征分析［J］．浙江工业大学学报，2011，29（3）：301－303．WU Jiang-jun，HUANG Zhen-feng，MAO Han-ling．The feature analysis for acoustic emission signal of metal strength［J］．Journal of Zhejiang University of Technology，2011，29（3）：301－303．