基于声发射技术模拟蛀木害虫羽化孔洞缺陷检测

（西南林业大学 机械与交通学院，云南 昆明 650224）

木材作为一种天然的可再生资源，正逐渐地被人们所关注和利用。近年来，蛀干害虫对林木的侵害越来越严重，蛀干害虫雌成虫在树干内部蛀出椭圆形的刻槽，然后将卵产在刻槽中，待幼虫发育一个阶段蛀入木质部进行咬食，成熟幼虫会在蛀道构筑蛹室化蛹，成虫从蛹室向外咬出圆形的羽化孔爬出。本研究主要基于声发射技术研究模拟的木材蛀干害虫羽化孔洞缺陷的信号特征。

声发射（Acoustic emission，AE）是指当材料受到外力或内力作用产生变形或断裂时，以瞬态弹性波形式释放出应变能的现象[1]。声发射检测技术作为一种新型动态的无损检测技术，为木材和金属缺陷检测研究提供了有效的途径。郭晓磊等[2]指出了木材及木基复合材料损伤断裂中的声发射特性可以对构件的安全性检测具有重要意义。Amini等[3]对人为损坏的货车轴承进行车载声发射测量，指出声发射信号能够检测和评估轴瓦故障及其特征缺陷频率。Zhang 等[4]基于声发射技术进行了各种试验来检测钢轨的裂纹。Jian 等[5]研究了基于声发射信号的LMS 轴承和钢轨缺陷检测系统。孙永生等[6]基于声发射技术对滚动轴承的典型缺陷进行了检测分析。赵东等[7]利用小波分析技术实现了木材缺陷状态和声发射信号特征向量之间的映射关系。王军等[8]分析了新型木塑复合材料不同缺陷及损伤模式所对应的声发射特征信号。Hettler 等[9]指出了局部缺陷共振（LDR）的概念可用于诊断缺陷的存在，如分层和裂纹，并使其局部化。邵卓平等[10]对无缺陷试件和含裂纹试件做了三点弯曲试验，研究了其破坏过程中材料内部微结构演化的声发射特性。杨涛等[11]做了胶合木T梁弯曲承载力试验研究。以上这些研究都是基于声发射信号特征检测木材或金属的缺陷。

近年来，很多学者利用超声波检测技术对木材孔洞缺陷进行了研究。方昱等[12]对不同位置孔洞缺陷的木材试件进行敲击试验，证明了通过检测木材的声音共振频率来判定木材孔洞位置的方法是可行的。杨慧敏等[13]通过对木材孔洞缺陷进行了多种频谱分析研究，能判断孔洞缺陷的大小和孔洞个数的变化规律。郭瑞等[14]提出了一种基于模糊聚类分析的新型木材声波无损检测方法，实现了木材孔洞缺陷位置的检测。王立海等[15]用RSM-SY5 非金属超声波检测仪对50 个孔洞缺陷的色木试件进行了透射检测。Yang 等[16]利用小波能量矩提取了120 个人工木材钻孔的缺陷特征，采用主成分分析法有效提取了样品中不同数量孔洞的缺陷特征。

目前利用声发射技术对木材孔洞缺陷的检测还不多见，本研究以云南松试件为研究对象，模拟蛀干害虫的羽化孔，针对3 种不同尺寸孔洞缺陷的木材试件并与无孔洞的缺陷的试件作对照，通过0.5 mm 的铅芯折断方式产生AE 源，对采集到的原始信号进行小波分解并重构，分析了重构后的AE 信号波形与频谱，又根据相关性分析法研究了AE 信号的传播速率。

1 材料与方法

1.1 试验材料

本研究以云南松Pinus yunnanensis为对象，原木试件取自云南昆明，长500 mm，直径50 mm。取4 个相同尺寸的木材试件，其中1 个作为标准件（未钻孔），另外3 个在中间位置模拟蛀干害虫的羽化孔分别钻5、8、15 mm 直径孔，孔深度均为20 mm。此组试件主要为了研究AE 信号在不同尺寸孔洞缺陷的木材传播时其信号的幅值、频率及传播速率的变化。

1.2 试验仪器与方法

本试验基于 NI 高速采集卡和Lab VIEW 建立2 通道的木材声发射信号采集系统，其中使用的传感器型号为SR 150N，其带宽22～220 kHz，同时配备了增益为40 dB 的前置放大器。由香农采样定理，每个通道的采样频率设置为500 kHz，信号的电压幅值设置为（-5～5 V）。本试验采用0.5 mm 铅芯折断方式产生AE 源，具体做法是在距离传感器S1 外侧30 mm 处将1 根0.5 mm 的铅芯与试件表面成30°角折断，如图1所示，木材试件长500 mm，直径50 mm，两个传感器相距300 mm放置，在其中间位置制作3 种不同尺寸的孔洞，研究不同孔洞缺陷的AE 信号特征。

图1 试验示意图Fig.1 Schematic of the test

根据时差定位法计算AE 信号的传播速率v=Δs/Δt，Δs为两个传感器的固定距离，在信号波形重构的基础上，采用相关分析法确定AE 信号到达两个传感器的时差Δt，假设声发射源到两个传感器的信号分别为x(t)和y(t)，则信号x(t)和y(t)的互相关函数定义为：

由互相关函数的定义可知，互相关函数描述了信号x(t)和y(t)的相似程度，当τ=τ0时，互相关函数的绝对值 |Rxy(τ0)|取最大值，即是信号y(t)沿时间轴平移τ0个单位后，与信号x(t)最相似。为此，通过互相关函数可以间接确定AE 信号到达两个传感器之间的时差Δt。

本试验想要研究的AE 信号是通过铅芯折断方式人工加入的声发射信号，所采集的AE 信号会含有噪声信号，所以先对原始信号进行滤波降噪处理，再采用小波分析的方法从原始信号中重构有效的AE 信号波形。小波分析的过程就是逐层将信号进行多尺度细化，最终细化为低频信号和高频信号，其中高频信号是细节信号，相对于噪声信号而言，通过铅芯折断方式人工加入的声发射信号应该体现在高频细节信号。小波分析是时间频率的局部化分析，由于daubechies 小波（db10）具有较强的频域局部化能力，因此采用daubechies小波（db10）作为小波基函数。

2 结果与分析

2.1 不同孔洞缺陷的原始AE 信号特征

本试验对每种孔径尺寸的缺陷都做了10 组独立试验，通过处理AE 信号，每种规格孔径的10组试验都是同样的波形特征，本研究仅对每种规格孔径的任意一组试验进行分析AE信号的波形特征。木材试件无孔洞缺陷时2 个传感器S1 和S2 采集的原始AE 信号波形与频谱如图2所示，从波形图可以看出传感器S1 采集的信号波形幅值明显比传感器S2 的幅值大，这是因为S1 距离AE 源的位置较近，所采集到的AE 信号的能量较高，待信号传到S2 时能量发生衰减，幅值变小。从频谱图可以看出传感器S1 采集的原始信号主频率为13 kHz，传感器S2 采集的原始信号主频率为2 kHz，均小于传感器带宽的最小频率22 kHz，不在AE 传感器的检测范围内，采集到的原始AE 信号中基本是噪声信号，需要对原始信号进行小波分析并重构有效的AE 信号。图3～5 的频谱图也是这样。

图3是木材试件钻5 mm 孔洞缺陷时的原始AE 信号波形与频谱，与图2相比，图3中传感器S2 采集到的信号波形的幅值更小一些，而且传感器S1 到S2 的信号幅值衰减更明显。这说明木材存在孔洞缺陷时，当声发射信号经过孔洞传播，信号的能量会发生衰减，并且比无孔洞缺陷时衰减得更明显。

为了验证上述衰减现象，又对分别钻8、15 mm的孔洞缺陷的木材试件进行研究，如图4～5 分别是木材试件钻8、15 mm 孔洞缺陷的原始AE 信号波形与频谱，对比图2、图3，图4中传感器S2 采集到的AE 信号幅值又更小，而且信号的持续时间也变短。同样，图5也是如此，现象比图4更明显。

图2 无孔洞缺陷的原始AE 信号波形与频谱Fig.2 Waveform and spectrum of original AE signal without hole defect

图3 5 mm 孔洞缺陷的原始AE 信号波形与频谱Fig.3 Original AE signal waveform and spectrum of 5 mm hole defect

图4 8 mm 孔洞缺陷的原始AE 信号波形与频谱Fig.4 Original AE signal waveform and spectrum of 8 mm hole defect

图5 15 mm 孔洞缺陷的原始AE 信号波形与频谱Fig.5 Original AE signal waveform and spectrum of 15 mm hole defect

2.2 不同孔洞缺陷的重构AE 信号特征

从图2～5 中的频谱图可以看出，传感器S1 和S2 所采集的两个AE 信号的主频率均小于22 kHz，即都不在AE 传感器的检测范围内。这主要因为本试验的AE 源是通过人工铅芯折断方式瞬间产生的，AE 信号的能量弱、持续时间短，所以，采集到的原始AE 信号中基本是噪声信号。这也说明需要对原始信号进行小波分析并重构有效的AE信号。本试验对原始AE 信号滤波后进行5 层小波分解，通过分析对其2、3 层信号重构获得重构的AE 信号波形与频谱。无孔洞缺陷时的重构AE信号波形与频谱见图6，由图6可以看出，传感器S1、S2 的重构信号主频分别为37、38 kHz，频率成分几乎没有改变。

图6 无孔洞缺陷的重构AE 信号波形与频谱Fig.6 Waveform and spectrum of reconstructed AE signal without hole defect

其他有孔洞缺陷信号的小波分解和重构方法如上述相同，如图7～9 分别是5、8、15 mm 孔洞缺陷的重构AE 信号波形与频谱，可以看出传感器S1 的重构信号主频分别为38、39、39 kHz，传感器S2 的重构信号主频分别为43、51、117 kHz。与图6相比，传感器S1 的重构信号频率大致相同，说明铅芯折断的手法合理，没有太大误差。传感器S2 的重构频率发生变化，且随着孔洞缺陷的增大，频率也增大，这是因为当木材内部存在孔洞缺陷时，木材的密度会发生变化，信号的频谱发生改变。这为进一步研究木材蛀干害虫羽化孔的位置提供了理论依据。

图7 5 mm 孔洞缺陷的重构AE 信号波形与频谱Fig.7 Reconstructed AE signal waveform and spectrum of 5 mm hole defect

图8 8 mm 孔洞缺陷的重构AE 信号波形与频谱Fig.8 Reconstructed AE signal waveform and spectrum of 8 mm hole defect

图9 15 mm 孔洞缺陷的重构AE 信号波形与频谱Fig.9 Reconstructed AE signal waveform and spectrum of 15 mm hole defect

2.3 不同孔洞缺陷的AE 传播速率

为了测定AE 信号经过木材孔洞时的传播速率，根据时差定位法计算AE 信号的传播速率v=Δs/Δt，Δs为两个传感器的固定距离，在信号波形重构的基础上，采用相关分析法确定AE 信号到达两个传感器的时差Δt。为了减小试验的随机性影响，本试验对不同规格孔洞缺陷分别做了10 组独立试验，相应的计算结果如表1所示。

根据表1可以算出不同孔洞缺陷时AE 信号传播速率的平均值，并进行方差分析。无孔洞缺陷AE 信号传播的平均速率为1 380.7 m/s，方差为821.1；5 mm 孔洞缺陷AE 信号传播的平均速率为1067.3 m/s，方差为383.1；8 mm 孔洞缺陷AE 信号传播的平均速率为848.6 m/s，方差为144.3；15 mm孔洞缺陷AE 信号传播的平均速率为437.1 m/s，方差为216.4，方差都小于平均值，所测数据稳定可靠。可见不同孔洞缺陷AE 信号传播的平均速率不同，并且随着孔洞的增大其AE 信号传播的平均速率显著减小。根据木材的声发射信号传播特性，当传播介质改变，AE 信号的传播形式会发生变化。AE 信号通过木材试件孔洞缺陷时，传播介质由木材固体中传播到空气传播再到木材传播，其AE 信号的传播速率减小。

2.4 具有天然蛀干害虫羽化孔洞缺陷的AE 信号特征

为了验证试验结果，找了具有天然蛀干害虫羽化孔洞缺陷的云南松木材试件，使用相同的方法做了10 组独立试验，采集原始AE 信号并重构有效的AE 信号。天然蛀干害虫羽化孔洞缺陷的重构AE 信号波形与频谱如图10所示，可以看出信号的幅值明显衰减，传感器S2 的主频率为121 kHz，计算其AE 信号传播的平均速率为324 m/s，这是因为木材试件具有较大的天然蛀干害虫羽化孔洞，验证了上述试验结果。

表1 AE 信号传播速率Table 1 AE signal propagation rate

图10 天然蛀干害虫羽化孔洞缺陷的重构AE 信号波形与频谱Fig.10 Reconstructed AE signal waveform and spectrum of hole defects in the emergence of natural stem borers

3 结论与讨论

3.1 结 论

本研究模拟木材蛀干害虫羽化孔，针对无孔洞和3 种不同尺寸孔洞缺陷的木材试件，研究AE信号经过孔洞缺陷后的特征和传播速率，得到以下结论：

1）比较传感器S1 和S2 采集到AE 信号的波形特征可知，当AE 信号经过无孔洞缺陷的木材试件时，信号的幅值会发生小的衰减，这是因为S1距离AE 源的位置较近，所采集到的AE 信号的能量较高，待信号传到S2时能量发生衰减，幅值变小。当AE 信号经过3 种不同尺寸孔洞缺陷的木材试件时，AE 信号的幅值发生明显的衰减，且随着孔洞缺陷的增大，衰减越明显。

2）对传感器S1 和S2 采集到的原始信号进行小波分析并重构有效的AE 信号，根据重构信号的频谱图可知，传感器S1 重构频谱的主频率分别是37、38、39、39 kHz，AE 信号通过无孔洞和3种不同尺寸孔洞缺陷后的主频率分别为38、43、51、117 kHz。AE 信号通过无孔洞缺陷的木材试件时，主频率基本不变。AE 信号通过3 种不同尺寸孔洞缺陷的木材试件时，主频率增大，且随着孔洞缺陷的增大而增大。

3）计算AE 信号在无孔洞和3 种不同尺寸孔洞缺陷木材试件中传播的平均速率分别为1 380.7、1 067.3、848.6、437.1 m/s。可见不同孔洞缺陷AE信号传播的平均速率不同，并且随着孔洞的增大，AE 信号传播的平均速率显著减小。

4）最后用具有天然蛀干害虫羽化孔洞缺陷的木材试件验证了试验结果，孔洞直径约为20 mm，AE 信号通过孔洞缺陷后幅值发生显著衰减、主频率为121 kHz、AE 信号传播的平均速率为324 m/s。

3.2 讨 论

目前使用超声波技术对木材孔洞缺陷的研究较多，本研究基于声发射技术分析获得了一些关于木材孔洞缺陷的规律信息，为木材孔洞缺陷的检测提出了一种方法和思路。当AE 信号经过3 种不同尺寸孔洞缺陷的木材试件时，AE 信号的幅值发生明显的衰减，且随着孔洞缺陷的增大，衰减越明显。这表明当木材存在孔洞缺陷时，AE 信号经过孔洞传播，信号的能量又会发生衰减，孔洞缺陷越大，能量衰减越多。AE 信号通过3 种不同尺寸孔洞缺陷的木材试件时，主频率增大，且随着孔洞缺陷的增大而增大，这与杨慧敏等[17]的研究结果一致，主要是因为当木材内部存在孔洞缺陷时，木材的密度会发生变化，信号的频谱发生改变。不同孔洞缺陷AE 信号传播的平均速率不同，并且随着孔洞的增大，AE 信号传播的平均速率显著减小，这与张甜等[18]的研究结果一致，主要是因为AE 信号通过木材试件孔洞缺陷时，传播介质由木材固体中传播到空气传播再到木材传播，其AE 信号的传播速率减小。

本研究的局限性在于仅对一种木材试件进行了研究，而且重点研究的是钻孔模拟害虫羽化孔洞缺陷，对天然蛀干害虫羽化孔洞缺陷的AE 信号分析只是验证，需要针对带有天然蛀干害虫羽化孔洞的多种木材试件做进一步的研究，未来还可以研究木材害虫羽化孔位置变化的AE 信号特征，为木材蛀干害虫羽化孔的定位研究打下基础。