谢杰辉 刘雅婷 刘时风
（清诚声发射研究（广州）有限公司，广州 510520）
摘要：在线（运行不停车）的储罐罐底板腐蚀监测，压力容器等结构的裂纹监测，管道阀门泄漏监测，桥梁钢丝绳断丝监测，风电叶片裂纹监测，风电轴承游乐设施各种转动机械设备的磨损/损伤/润滑状态的监测，刀具磨损等机加工过程监测，等各种结构与设备的在线监测与故障诊断，是工业、国防、国民经济中热点也是需求巨大的技术。随着物联网快速发展应运而生的物联网声波（声发射）监测诊断技术就是上述结构与设备的在线监测与故障诊断的新技术，并已获得大量成功应用，彰显出强大的广泛应用的前景。本文报告和介绍物联网声波（声发射）技术的原理，物联网声波（声发射）监测诊断设备和结构与设备的在线监测与故障诊断的应用方案与实际应用案例。
关键词：声波；声发射；在线监测；物联网；结构与设备案例；
1 物联网声波（声发射）技术的原理
物联网声波（声发射）系统由智能声发射采集器（传感器、前置放大器、嵌入式数据采集、嵌入式分析软件、通讯）、云平台、客户端组成。首先，声发射传感器采集来自监控对象（储罐罐底板、压力容器、管道阀门、桥梁钢丝绳、风电叶片、转动机械、刀具机床等）的声发射信号，将微小的机械振动信号转换为电压信号并传输到声发射数据采集和分析模块（采集模块），采集模块进行信号处理边缘计算，进而通过各种组网通讯将有效数据发送到云平台做进一步云计算处理，输出报警或报告直接推送到客户端手机，或者电脑登陆云端平台查看当前/历史数据。
相比较经典声发射仪器，物联网声发射设备系统有以下几个特点：
A. 物联网声发射设备是嵌入式linux系统，经典声发射仪器是windows系统，前者具有长期稳定自动运行和低成本小体积的特点，后者依赖电脑不能保证长期稳定自动运行并且体积大成本高。
B. 物联网声发射系统可以在线、远程、无人值守实现声发射监测检测，经典声发射仪器是做不到这几点的，需要技术人员现场操作仪器，检测后、分析后给出结果。
C. 物联网声发射系统是软件自动分析、自动按标准出结果，经典声发射仪器依赖技术员来评级。
图1 - RAEM系统示意图
2 物联网声波（声发射）监测诊断系统现状及关键技术点
2.1 RAEM系列智能声发射采集系统
RAEM模块是集信号采集、信号分析、通讯数据输出于一体的智能单通道声发射采集器。采集到的信号经过AD数字化后，对信号进行频域滤波、波形处理、声发射撞击特征参数提取及撞击参数的评估评级。数据通过内置在小圆筒的通信模块，如4G、WiFi、网线等，传输到物联网平台上。
图2 - RAEM系统流程图
下面是几个已研发出来的智能声发射采集器及其简介：
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技术指标 |
RAEM1 |
RAEM2 |
RAEM1-6 |
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图示 |
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通道数 |
单通道或多通道组网 |
单通道 |
2至36通道以上 |
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采样方式 |
门限或时间触发 |
时间触发 |
门限或时间触发 |
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采样率/采样精度 |
2M/16位 |
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输入频率 |
10kHz-1000kHz |
10kHz-400kHz |
10kHz-1000kHz |
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防护等级 |
IP62 |
IP62 |
/ |
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系统噪声 |
优于30dB |
优于30dB |
优于30dB |
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动态范围 |
70dB |
70dB |
70dB |
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供电 |
12VDC
或电池供电 |
内置3000mAh充电锂电池 |
12VDC |
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工作温度 |
-20℃至60℃ |
-15℃至60℃ |
-20℃至60℃ |
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传感器 |
内置前放传感器可选：28V40dB, 12V34dB, 5V26dB |
内置传感器，28V40dB |
内置前放传感器可选：28V40dB, 12V34dB, 5V26dB |
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AE特征参数 |
振幅、能量、RMS、ASL、振铃计数、上升时间、持续时间 |
振幅、能量、RMS、ASL |
振幅、能量、RMS、ASL、振铃计数、上升时间、持续时间 |
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波形 |
有 |
有 |
有 |
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通讯方式（其他可定制） |
4G、网口、WiFi、RS485 |
4G、蓝牙 |
4G、网口、WiFi、RS485 |
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时钟同步 |
单通道：无同步时钟
多通道GPS无线同步时钟精度：优于1uS
多通道WiFi无线同步时钟精度：优于10uS |
单通道无同步时钟 |
有线同步时钟：优于10uS |
清诚大数据平台表达、手机报警推送、智能手机巡查界面如下所示：
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图3 - 大数据云平台 |
图4 - 手机报警 |
图5 - 手机巡检 |
2.2 系统自动校准机制
作为长期监测产品，声发射系统的标定就不能还按传统声发射仪器一样需要依赖人去现场通过给标准信号如断铅的方式，因为这种方式非常不友好，尤其在一些野外场景，人去一趟现场非常麻烦，十分耗费时间和人力。
因此，开发系统自动校准机制，即传感器自动标定，指由传感器在电压激励下发射脉冲机械信号，经由相邻传感器接收，用来评价接收的传感器灵敏度和耦合度的一种技术。RAEM可配置传感器自动标定（AST）功能，具有两个传感器，一个发射传感器，一个采集传感器。发射单元电路板通过外部控制器输出一个低电平脉冲的控制IO信号，控制开关电路给所述发射单元压电元件输出一个脉冲电压信号，所述发射单元压电元件由于压电效应的逆效应会相应输出一段微弱的机械振动信号；该机械振动信号经被测物表面传播到所述采集单元压电元件，由于压电效应转化为电信号，进而被所述采集单元电路板采集。通过接收到的信号强度和能量，判断接收端传感器是否耦合良好、系统是否正常。整个过程是系统自动完成或远程操作完成，对长期监测的系统自动校准非常有效。其结构和发射电路如下图所示：
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图6 - AST系统自动校准结构图 |
图7 - 发射电路原理图 |
2.3 自动声发射数据分级算法（自动评级）
传统声发射检测，都是依赖专业的声发射技术人员去深入分析声发射数据，才能对检测对象进行评价评级。这种方式不仅费时费力，而且其应用行业多、差异大、技术标准不通用等特点，使得声发射检监测技术只能在部分研究领域使用，难以在工业应用大面积普及。另外，在机械设备状态监测与故障诊断的工程应用现场，常常不是只有声发射技术，还有其他方法如振动、应力、应变和温度等，相比其他技术，声发射的数据量往往比较大，尤其门限设置比较低且通道数比较多的时候，大数据量会给服务器造成比较大的负担。
因此，提出了一种基于声发射数据分级的自动监测报警方法，包括：在采样时间段内获得被监测对象的声发射数据；根据被监测对象应用场景所属的行业确定参与评级的声发射参数数据的种类；并根据国家标准或行业标准针对所选择的声发射参数数据的种类在选取的参数数值范围内划分区间后，设定不同统计强度等级、不同统计活度等级和综合级别的判据，根据传感器实时采集到的信号作出相应的报警级别反应；最终将被监测对象的报警级别通过通讯网络实现无人值守监测报警推送，用户根据报警级别判定被监测对象的性能或状态。将复杂的声发射数据自动转化为通俗易懂的报警级别，降低对使用人员的技术要求门槛，对工业大范围应用声发射技术有很大的意义。 并且，通过智能采集器的嵌入式芯片硬件和软件实现，可以有效减少噪声数据，减小数据通讯压力，提高报警判断的速度。
其自动监测报警方法的数据流程图如下图所示：
图8 - 自动声发射数据分级算法数据流程图
2.4 高精度无线/有线同步时钟
众所周知，时差定位特别重要的前提是通道间阵列内高精度的时钟同步，经典声发射仪器常采用板间通信来实现时钟同步，即通过采用精度极高的板载高速总线，控制多个通道同步采集，从而实现时钟同步，其同步精度很高可以达到百ns级别，但是设备复杂、体积大、成本高、集成通道有限。使用485工业总线进行有线时间同步的方式，虽然有精度高、连接稳定和高鲁棒性等优点，但在呈阵列排布的大规模声发射无线设备集群的应用中，则因缺乏灵活便捷性而显得捉襟见肘。选用一种无线且高精度同步时钟的方式，就显得尤为重要。
因此，经过反复比较和实验，确定了基于GPS及Wifi 这两种可控距离长、稳定可靠的主流无线时间同步方式。GPS无线同步采用多模卫星导航同步方式，由卫星授时，支持北斗三代/GPS/GLONASS 等卫星定位系统，无线同步时钟精度优于±1us，适用于各种无线时差定位的场合，但是前提是能收到卫星信号。WIFI无线同步通过星形网络技术（1个主机，其余为路由节点）实现同步组网功能，无线同步时钟精度优于±10us。适用于在接收不到卫星信号的大坝厂房、隧道工程、核电等密闭厂房内，只能依靠时间同步服务器来同步。在监测领域，出于方便和安全考虑，有些系统不得不采用无线通信的方式，特别是对于移动式巡检监测系统， 只能通过无线方式实现时间同步和秒脉冲同步。
图9 - 基于Wifi高精度无线同步时钟的分布式无线声发射系统
3 物联网声波（声发射）监测诊断设备和结构与设备的在线监测与故障诊断的应用方案与实际应用案例
3.1 桥梁钢丝绳断丝监测
悬索桥吊索、主缆，斜拉桥斜拉索，拱桥吊杆（索）系杆由于若干根钢丝分股捻成。长期使用过程受过大载荷、环境腐蚀、应力腐蚀、腐蚀疲劳、氢脆等影响，容易发生局部断丝现象。断丝的瞬间产生强烈的弹性波信号沿钢丝绳传播，被安放在一定距离内的声发射传感器探测到并将其转换为电信号传输到声发射采集器，声发射采集器通过对信号的处理，识别断丝，将断丝预警上传到云平台进而推送到手机，实现实时监测断丝的目的。
钢索断丝是随机事件任何时间都有可能发生，因此要求连续长期监测桥梁的钢索断丝监测，不容许有任何不采集数据时间，更不允许频繁断电死机得有人去恢复等情况发生。RAEM1在桥梁钢丝绳断丝系统可以实现24小时365天不间断待触发采集，采用Linux软硬件架构、看门狗电路等设计，适应长期无人值守监测。
受使用单位邀请，清诚公司的RAEM1系统对某桥全尺寸桥梁拉索断丝声发射监测试验，积累了大量的数据。实验结果表明，断丝的声发射信号幅度高、能量高、振铃计数高、RMS高，特征明显，可以区别于大多数噪声信号。RAEM1物联网声发射监测系统可以准确有效监测断丝现象，本实验数据断丝100%正确率无漏报无误报。RAEM1可以无人值守远程自动监测断丝做到不漏掉一根断丝现象，并可以自动推送断丝和断丝率到手机和邮箱邮件。
图10 - 断丝信号在云平台实时显示（左）以及断丝报警邮件（右）
目前，RAEM1声波（声发射）检测系统已在多个桥梁上安装：
图11 - RAEM1系统在某大桥上的安装图
3.2 管道阀门泄漏监测
当气体或液体在一定压力作用下，从漏孔泄漏时会在漏孔处激发出连续的机械波。通过示波器观察泄漏激发的声发射波形，其形状为幅度波动很小的、连续的、几乎无任何规律的波动。泄漏声发射波的频带范围分布随漏孔大小、泄漏速度、泄漏介质不同可从几Hz到几百kHz不等。清诚的RAEM1系统利用适合的声发射传感器接收这些来自泄漏部位的声发射波，然后将机械波转变成电信号并放大后传送至声发射主机，经过分析处理就可以得到泄漏量的大小的信息，设置合适的阈值，达到阈值输出报警，通过物联网通讯将泄漏量或报警参数传输到互联网云平台，进而推送到终端用户管理员，达到无人值守定量泄漏监测智能报警的目的。
在相同的介质、相同材料尺寸的情况下，相同压差条件下的不同泄漏量与声发射参数（RMS、ASL、能量等）有一定的函数定量关系；相同阀门开度条件下不同压差与声发射参数及泄漏量的定量关系；以及相同压差条件下的不同泄漏开度与声发射参数特征关系（罐壁堵头）。
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图12 - 智能声发射传感器布置 |
图13 - 清诚物联网平台监测泄露及泄漏率 |
3.3 压力容器结构裂纹监测
压力容器设备在长期运行状态下，其本身固有或运行中产生的缺陷随着加载的进行发生扩展，则在结构局部产生能量释放，其中一部分能量是以弹性波的形式发出。RAEM系统可以通过定期采集设备运行时的声发射信号，并通过数据计算的趋势经历图和特征分析，可反演出设备缺陷的活性变化，并以报警结果的形式告知设备管理人员，并对该异常信号发生位置进行关注和处理。采用区域定位的方法确定容器运行状态下可能存在的活性缺陷扩展、介质泄漏等危害性缺陷的动态变化，对声发射数据异常情况下的运行状态过程中的动态变化进行一个全天候的监控。
图14 - RAEM1系统监测压力容器裂纹示意图
图15 - RAEM1系统监测压力容器案例示意图和现场图
3.4 在线储罐罐底板腐蚀监测
在线（运行不停车）的储罐罐底板腐蚀监测是采用了RAEM系统，具有内置独立存储的声发射实时采集器，并且不依赖用户操作的电脑，由采集器独立自动采集、存储、分析，并通过第三方云平台的通讯模块,将评价结果（评价结果按照中华人民共和国国家标准GB/T18182-2012金属压力容器声发射检测及结果评价方法）推送至使用者手机端或PC端,实现及时预警、及时处理以完成对储罐底板腐蚀状态监测。
图16 - RAEM1用于储罐罐底腐蚀监测示意图
腐蚀分级的自动综合评定：可以按标准JB/T10764—2007《无损检测 常压金属储罐 声发射检测及评价方法》的检测要求对数据进行自动信号处理分析。
图17 - RAEM1储罐罐底腐蚀监测的活度时间图
3.5 转动机械设备损伤状态监测
RAEM在线监测可以用于风电轴承、游乐设施等各种转动机械设备的磨损、损伤、润滑状态的监测。RAEM系统先用于一家风电企业的风电机组上，用于监测机箱的轴承运转状态。传感器安装在轴承内轴壁面，连续采集风电机组在运行状态下产生的声发射信号。采集器会把采集到的信号数据通过4G网络上传发送到服务器或云端服务器。再利用清诚的分析软件显示和分析轴承的运行状态，甚至可以计算出风电机组运行的周期转速。
图18 - RAEM安装在风电轴承监测示意图
图19 - RAEM安装在风电轴承监测现场照片
图20 - RAEM数据在分析软件的视图和周期计算
3.6 刀具磨损等机加工过程监测
高灵敏度传感器接收到切削、铣、磨、冲等机加工过程中，刀具与被加工工件摩擦撞击产生的声音（声发射信 号），根据声发射信号分析得出对应的刀具的状态（磨损程度、刀具砂轮是否接触到工件、冲头损伤等）。通常正常机加工过程刀具状态的声发射信号较小而刀具有磨损或各种损伤的非正常机加工过程的声发射信号较大，好刀具的振铃计数、上升计数通常比坏刀具数值要大不少，频率特性也会有差异。RAEM1声发射采集系统接收和处理宽频带2KHz-1MHz的信号，高灵敏度和强大去噪声信号处理能力使声发射刀具状态检测灵敏度远高于人耳和振动等方法。长期连续监测和自动报警输出的结果可以在线、物联网远程无人值守等方式实现，满足应用的智能机加工需求。根据刀具状态及时更换刀具，延长刀具使用寿命，降低刀具成本，避免质量事故，降低不合格产品率
图21 - 刀具磨损监测案例图
RAEM物联网声波（声发射）在线监测系统已经在一些领域上得到应用实践，例如桥梁悬索钢丝断丝监测，阀门管道泄漏监测，压力容器裂纹监测，容器罐底腐蚀监测，和转动机械状态监测等等。相对于传统的声发射仪器，物联网声发射设备系统具有自由灵活安装、无线数据传输、实时云端数据显示、无线同步时钟进行定位声源、无需专业人员分析结果、自动结果评级上报的优势。云端服务器可以接入巨量监测点和长期监测形成声发射监测检测大数据。应用大数据和人工智能AI技术大数据模型可以大幅度改进提高声发射监测检测的精确度和能力。也可以形成声发射检测的专用ChatGPT，极大地方便应用。
参考文献
[1] 中华人民共和国交通运输部. 《JT/T 1037-2022公路桥梁结构检测技术规范》. 2022
[2] Xie, J., Wang, S., Liu, W., Yang, H., Zhang, L., Liu, S. (2021). “Internet of Things Acoustic Emission: Systems and Applications”. In: Shen, G., Zhang, J., Wu, Z. (eds) Advances in Acoustic Emission Technology. Springer Proceedings in Physics, vol 259. Springer, Singapore.
