０　引言

    聲發(fā)射信號(hào)處理技術(shù)的發(fā)展經(jīng)歷了從傳統(tǒng)的參數(shù)分析技術(shù)、頻譜分析技術(shù)到現(xiàn)代的時(shí)頻分析技術(shù)、模態(tài)聲發(fā)射和模式識(shí)別技術(shù)。近十幾年來(lái)，隨著模態(tài)聲發(fā)射理論和技術(shù)的逐漸成熟，人們又開始對(duì)波形分析技術(shù)產(chǎn)生濃厚興趣。

    總的來(lái)說(shuō)，聲發(fā)射的信號(hào)處理分析方法大致可分為３類：?jiǎn)蝹€(gè)參數(shù)分析法，波形分析技術(shù)和基于多參數(shù)分析的模式識(shí)別法。近幾年來(lái)，小波分析理論（對(duì)信號(hào)進(jìn)行小波與小波包分解，將其分解為各個(gè)頻段的信號(hào)）、現(xiàn)代譜分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析等技術(shù)也得到應(yīng)用，且關(guān)于模式識(shí)別、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析的報(bào)道很多。

    聲發(fā)射用于復(fù)合材料的性能研究時(shí)，主要關(guān)注復(fù)合材料的損傷失效機(jī)理、界面粘結(jié)狀況等。復(fù)合材料損傷失效的研究重點(diǎn)是找出損傷源的位置、損傷程度及性質(zhì)等，并進(jìn)一步建立聲發(fā)射信號(hào)與相應(yīng)斷裂損傷模式之間的一一對(duì)應(yīng)關(guān)系，作為材料日常損傷的診斷依據(jù)，其研究主要有兩個(gè)方面：損傷源的定位和對(duì)損傷模式進(jìn)行分類識(shí)別。由于復(fù)合材料在損傷的過(guò)程中，常常有纖維的斷裂、纖維基體的界面脫粘、基體開裂、分層等模式，而且這些損傷的出現(xiàn)順序或損傷程度等對(duì)判斷復(fù)合材料的性能及壽命非常關(guān)鍵，所以要從大量的聲發(fā)射信號(hào)中分辨出不同的損傷模式，而對(duì)復(fù)合材料中不同損傷模式的識(shí)別就是對(duì)其產(chǎn)生的聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行聚類和分類。

    １　損傷源定位

    復(fù)合材料損傷研究的重點(diǎn)是找出損傷源的位置、損傷程度等，所以要進(jìn)行損傷源定位。損傷源定位的方法有很多，最簡(jiǎn)單的是采用時(shí)差定位和區(qū)域定位的方法，另外還可采用多傳感器定位，波形分析、模式識(shí)別技術(shù)結(jié)合來(lái)進(jìn)行定位，或者這些方法相結(jié)合。

    在這些定位方法中，時(shí)差定位中最簡(jiǎn)單的方法是線性定位，這種方法也較常用，但只能對(duì)一維結(jié)構(gòu)進(jìn)行源定位；多傳感器定位通過(guò)多個(gè)傳感器的排列可得到二維或三維損傷源的位置。但由于復(fù)合材料各向異性的特點(diǎn)使得聲波傳播速度沿各個(gè)方向不同，導(dǎo)致時(shí)差定位的精確性受到影響。區(qū)域定位常用于復(fù)合材料源定位中，但其不能提供損傷源位置較精確的信息。使用波形分析技術(shù)中的模態(tài)聲發(fā)射技術(shù)，根據(jù)波形模式的不同以及傳播的速度差異等可以對(duì)損傷源進(jìn)行有效定位，而且模態(tài)聲發(fā)射技術(shù)使用一個(gè)傳感器也能準(zhǔn)確進(jìn)行源定位，提高了定位的準(zhǔn)確性，使用多個(gè)傳感器并結(jié)合模態(tài)聲發(fā)射技術(shù)就可以實(shí)現(xiàn)比單純使用多個(gè)傳感器更高維的損傷源定位。模式識(shí)別技術(shù)中除了有學(xué)者將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與多傳感器結(jié)合使用進(jìn)行損傷源的定位外，一般不用于源定位。模態(tài)聲發(fā)射技術(shù)用于源定位的研究也較多。ＰｒｏｓｓｅｒＷ。Ｈ。等基于波形分析技術(shù)運(yùn)用板波傳播理論對(duì)厚度不同的６種樣品在準(zhǔn)靜態(tài)載荷下進(jìn)行損傷源定位并用于區(qū)分噪音和由開裂產(chǎn)生的信號(hào)，采用了四傳感器矩陣定位方法，它的使用不僅提高了線性定位的準(zhǔn)確性，而且提供了裂紋開始處的側(cè)面位置，可用于樣品內(nèi)部及沿著樣品自由邊上產(chǎn)生的裂紋位置的確定。Ｓｕｒｇｅｏｎ等利用板波理論使用單個(gè)傳感器對(duì)ＡＥ源進(jìn)行定位，對(duì)單向和正交碳纖維增強(qiáng)復(fù)合材料（ＣＦＲＰ）拉伸和彎曲載荷下的斷裂進(jìn)行了源定位，并與傳統(tǒng)的使用２個(gè)傳感器進(jìn)行源定位的方法進(jìn)行了對(duì)比，結(jié)果表明采用波形分析法使用一個(gè)傳感器對(duì)ＡＥ源定位是有效的。

    ２０１１年Ｃａｐｒｉｎｏ等利用擴(kuò)展波和彎曲波，使用３個(gè)傳感器，基于一個(gè)簡(jiǎn)單的經(jīng)驗(yàn)公式建立了一個(gè)可視的訓(xùn)練集合并設(shè)計(jì)出２個(gè)潛在的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ＡＮＮ），并根據(jù)該虛擬訓(xùn)練的ＡＮＮ對(duì)在材料表面的３個(gè)傳感器中波的到達(dá)時(shí)間的不同，對(duì)單向碳纖維增強(qiáng)塑料進(jìn)行了源定位，結(jié)果是有效的。

    ２０１２年Ｋａｐｈｌ等研究了板狀結(jié)構(gòu)聲發(fā)射波模式源的精確定位的識(shí)別，使用單個(gè)傳感器對(duì)斷鉛實(shí)驗(yàn)點(diǎn)源定位的方法，即ＴＯＡ（Ｔｉｍｅ　ｏｆ　ａｒｒｉｖａｌ）法與Ｌａｍｂ波模態(tài)聲發(fā)射法的精確性做了比較。結(jié)果顯示，Ｌａｍｂ波模態(tài)聲發(fā)射方法比ＴＯＡ法的精確性大大提高，在源定位分析中使用擴(kuò)展波得到了非常精確的結(jié)果，擴(kuò)展波是早期到達(dá)的成分，且與反射波效應(yīng)無(wú)關(guān)，因此可以確定使用擴(kuò)展波用于源定位分析最好，在波形分析中出現(xiàn)了３種模式的波：擴(kuò)展波（低幅度快速到達(dá)）、ＳＨ波（閾值撞擊波）和彎曲波（高能后到達(dá)）。他們還指出使用單個(gè)傳感器用于確定其與ＡＥ源的距離是一種有效的方法，而且該思路可以擴(kuò)展到使用２個(gè)傳感器用于二維平面上的源定位。

    總之，在損傷源定位方面，時(shí)差定位中的線性定位是最常用也是最簡(jiǎn)單的方法，可有效判斷二維物體的損傷，但不能準(zhǔn)確找出三維結(jié)構(gòu)的損傷源。采用多傳感器定位，可以有效判斷出三維物體損傷的位置，但多個(gè)傳感器的布置要求較高，再加上噪音的干擾，所以也會(huì)造成判斷不準(zhǔn)確。模式識(shí)別技術(shù)中利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)損傷源定位也有一些研究，其缺點(diǎn)是訓(xùn)練樣本的選擇較困難、重復(fù)性差，且其有效性也有待檢驗(yàn)。基于波形技術(shù)的模態(tài)聲發(fā)射中的擴(kuò)展波和彎曲波的波速不同，再結(jié)合傳感器可以實(shí)現(xiàn)對(duì)損傷源的有效定位，而且可實(shí)現(xiàn)比單純使用相同數(shù)量的傳感器更高維的定位。

    ２　損傷模式的分類

    復(fù)合材料在損傷過(guò)程中產(chǎn)生的聲發(fā)射信號(hào)具有不穩(wěn)定性，對(duì)復(fù)合材料進(jìn)行損傷分析的目的就是判別出不同的損傷模式，但是不同的損傷模式產(chǎn)生的聲發(fā)射信號(hào)往往重疊在一起，且呈現(xiàn)出隨機(jī)、非穩(wěn)態(tài)的分布。復(fù)合材料損傷的聲發(fā)射研究的主要目的就是根據(jù)不同聲發(fā)射信號(hào)頻率或振幅特征區(qū)分復(fù)合材料的損傷模式，如纖維斷裂、基體開裂、分層和纖維基體脫粘等，所以對(duì)大量的聲發(fā)射信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類或聚類分析，即模式識(shí)別技術(shù)尤為重要。模式識(shí)別技術(shù)的關(guān)鍵是特征提取和分類器設(shè)計(jì)。

    ２。１　特征提取

    在聲發(fā)射信號(hào)模式識(shí)別中常用的特征提取一般以ＡＥ信號(hào)的物理參數(shù)，如幅度、頻率、能量、振鈴計(jì)數(shù)、上升時(shí)間、持續(xù)時(shí)間作為模式特征，不同的研究者常選取不同的模式特征用于ＡＥ信號(hào)的分析。另外，還可以將衰減角、上升衰減區(qū)域、衰減、峰值前后振鈴計(jì)數(shù)之比作為模式特征。特征提取方法包括最大最小距離法、歐式距離法、主成分分析、相關(guān)分析等。尋找特征與模式分類，可以用時(shí)域信號(hào)、頻域信號(hào)，也可用信號(hào)的倒頻譜以及功率譜、相關(guān)等。能量譜或功率譜是表示信號(hào)的能量或功率密度在頻域中隨頻率的變化情況，它對(duì)研究信號(hào)的能量（或功率）分布、決定信號(hào)所占有的頻帶等問(wèn)題有著重要作用。特別對(duì)于隨機(jī)信號(hào)（聲發(fā)射信號(hào)就是隨機(jī)的），不能用確定的時(shí)間函數(shù)表示，當(dāng)然也無(wú)法用頻譜來(lái)表示，在這種情況下，往往用功率譜來(lái)描述它的頻域特性，波形的能譜和相關(guān)等提供了波形中非常有用的信息，但是與能譜相關(guān)的信息卻很少用于特征的選取。

    ２。２　分類器的設(shè)計(jì)

    關(guān)于損傷模式的分類即為模式識(shí)別中的分類器設(shè)計(jì)，主要采用不同的分類算法或聚類算法。其中已知類別的訓(xùn)練集的算法稱為有監(jiān)督的算法，相應(yīng)的模式識(shí)別技術(shù)稱為有監(jiān)督的模式識(shí)別（ＳＰＲ），常用的算法是判別函數(shù)算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法；而未知類別的訓(xùn)練集的算法稱為無(wú)監(jiān)督的算法，相應(yīng)的模式識(shí)別技術(shù)稱為無(wú)監(jiān)督的模式識(shí)別（ＵＰＲ），常用的算法有層次聚類算法和動(dòng)態(tài)聚類算法。由于無(wú)監(jiān)督模式（ＵＰＲ）不需對(duì)信號(hào)提前了解，這為本身即為未知的ＡＥ信號(hào)的分類識(shí)別提供了很好的方法，所以ＵＰＲ技術(shù)是模式識(shí)別中主要的分析技術(shù)。

    在復(fù)合材料的聲發(fā)射檢測(cè)方面，尤其是熱塑性復(fù)合材料的聲發(fā)射檢測(cè)，常采用的模式識(shí)別技術(shù)為多元統(tǒng)計(jì)聚類分析，如無(wú)監(jiān)督的Ｋ－ｍｅａｎｓ算法、少參數(shù)的自組織映射（ＰＬＳＯＭ）算法、改進(jìn)的學(xué)習(xí)矢量化網(wǎng)絡(luò)（ＬＶＱ）、Ｃｌｕｓｔｅｒ　Ｓｅｅｋｉｎｇ算法、迭代自組織聚類ＩＳＯＤＡＴＡ算法等。復(fù)合材料聲發(fā)射檢測(cè)中最常用的是動(dòng)態(tài)聚類分析中的Ｋ－ｍｅａｎｓ算法。

    近幾年來(lái)，不同的ＵＰＲ 算法相結(jié)合或不同的ＳＰＲ 與ＵＰＲ相結(jié)合用于聲發(fā)射信號(hào)聚類和分類識(shí)別已成為熱點(diǎn)，如Ｇｕｔｋｉｎ等［１４］對(duì)ＣＦＲＰ的拉伸和韌性測(cè)試下的失效機(jī)理進(jìn)行了聲發(fā)射檢測(cè)，運(yùn)用了３種模式識(shí)別方法：Ｋ－ｍｅａｎｓ算法，競(jìng)爭(zhēng)性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ＣＮＮ）和自組織映射網(wǎng)絡(luò)（ＳＯＭ）結(jié)合Ｋｍｅａｎｓ算法。結(jié)果為基體開裂在０～４０ｋＨｚ，纖維基體劈裂在２００～３００ｋＨｚ，分層在４０～１００ｋＨｚ，而纖維拔出和纖維斷裂的ＡＥ信號(hào)確定頻率還需進(jìn)一步研究；研究還表明３種模式識(shí)別算法中，ＳＯＭ 結(jié)合Ｋ－ｍｅａｎｓ算法的效果最好。

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的簡(jiǎn)稱，是一種對(duì)數(shù)據(jù)分布無(wú)任何要求的非線性技術(shù)，它具有信息分布存儲(chǔ)能力、并行處理能力、非線性映射能力以及強(qiáng)大的自學(xué)習(xí)能力，共有１００多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。研究者們嘗試采用不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，與其他聚類分析結(jié)合用于聲發(fā)射信號(hào)的聚類分析。比較常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有誤差信號(hào)反向傳播算法ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、代數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。Ｂｈａｔ等利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識(shí)別方法對(duì)各種模擬噪聲和摻雜模擬噪聲的碳纖維增強(qiáng)復(fù)合材料斷裂聲發(fā)射分別進(jìn)行了分類研究。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是有監(jiān)督的學(xué)習(xí)模式，需要有訓(xùn)練集，常常將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與無(wú)監(jiān)督的自組織映射網(wǎng)絡(luò)或其他聚類算法結(jié)合使用。如王旭等先建立ＵＰＲ方式競(jìng)爭(zhēng)型ＳＯＣ網(wǎng)絡(luò)和ＳＰＲ方式多層前向ＢＰ網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)對(duì)ＡＥ信號(hào)的聚類和識(shí)別，并進(jìn)一步基于啟發(fā)式的改進(jìn)算法中有動(dòng)量可變學(xué)習(xí)速度法和彈性梯度下降法，在一定程度上提高了識(shí)別率，同時(shí)也改善了訓(xùn)練速度，使用Ｌｅｖｅｎｂｅｒｇ－Ｍａｒｑｕａｒｄｔ算法得到了最佳的訓(xùn)練效果且最適合作為ＢＰ網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練算法。另外針對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的容限差、下降率低、搜索速度慢的缺點(diǎn)，常結(jié)合小波包分解、遺傳算法、粒子群算法等尋找全局最優(yōu)點(diǎn)，提高網(wǎng)絡(luò)識(shí)別率、收斂速度和自適應(yīng)能力。李偉等運(yùn)用小波包分解提取特征向量作為網(wǎng)絡(luò)輸入，通過(guò)小波分析與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的方式對(duì)不同類型的損傷模式進(jìn)行識(shí)別，并將遺傳算法引入到小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值，提高了網(wǎng)絡(luò)的全局搜索與識(shí)別能力。

    針對(duì)聲發(fā)射信號(hào)重疊性的特點(diǎn)，近幾年模糊模式識(shí)別技術(shù)用于聲發(fā)射信號(hào)的聚類分析逐漸增多。模糊模式識(shí)別是基于模糊理論的模式識(shí)別，模糊模式識(shí)別算法包括模糊聚類算法、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，或者采用其他仿生算法，如遺傳算法、具有全局尋優(yōu)功能的粒子群算法、蟻群算法、模擬退火算法等。模糊聚類算法中研究者常用Ｆｕｚｚｙ　Ｃ－ｍｅａｎｓ算法來(lái)進(jìn)行聚類分析，如Ｍａｒｅｃ等和Ａｒｕｍｕｇａｍ等在使用Ｆｕｚｚｙ　Ｃ－Ｍｅａｎｓ聚類主要成分之前，先使用主成分分析（ＰＣＡ）方法把ＡＥ信號(hào)中的大量相關(guān)的變量轉(zhuǎn)變?yōu)橐恍〔糠植幌嚓P(guān)的變量，并采用了小波變換處理參數(shù)，結(jié)果表明在聚類分析前使用ＰＣＡ減少空間的維數(shù)可提高分析結(jié)果的精確性，是一種有效的方法。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于復(fù)合材料聲發(fā)射信號(hào)模式識(shí)別目前還沒(méi)有報(bào)道。另外，有學(xué)者將混沌分析用于故障檢測(cè)和診斷、巖石斷裂檢測(cè)、碰磨分析，而在復(fù)合材料聲發(fā)射的信號(hào)分析中卻未見(jiàn)報(bào)道。

    ３　結(jié)語(yǔ)

    聲發(fā)射技術(shù)用于復(fù)合材料損傷失效的研究主要包括損傷源的定位及損傷模式的分類識(shí)別。

    在損傷源定位方面，時(shí)差定位中的線性定位是最常用也是最簡(jiǎn)單的方法，但不能用于二維或三維損傷源的定位；多傳感器定位可有效判斷出三維物體損傷的位置，但多個(gè)傳感器的布置要求較高會(huì)造成判斷不準(zhǔn)確；模態(tài)聲發(fā)射相比模式識(shí)別可以實(shí)現(xiàn)對(duì)損傷源的有效定位，而且比單純使用相同數(shù)量的傳感器可實(shí)現(xiàn)更高維的定位。

    在損傷模式的分類識(shí)別方面，模式識(shí)別比較有效且使用最多，但有時(shí)不能準(zhǔn)確區(qū)別出纖維和基體的界面脫粘及纖維抽拔的信號(hào)，采用各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或與其他算法結(jié)合雖有一定效果，但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有容限差、下降率低、搜索速度慢的缺點(diǎn)。基于聲發(fā)射信號(hào)的重疊性的特征，模糊模式識(shí)別技術(shù)的使用逐漸增多，但其在聲發(fā)射檢測(cè)復(fù)合材料尤其是熱塑性復(fù)合材料損傷失效過(guò)程中信號(hào)的聚類分析的應(yīng)用尚未見(jiàn)報(bào)道，模糊模式識(shí)別是針對(duì)重疊性的聲發(fā)射信號(hào)分析的一種有效的手段。

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