Page 220 - 《应用声学》2025年第3期
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针对不同饱满度的灌浆套筒试件以相同步骤 相匹配的频带，能更直接地反映信号对应频带的能
重复激发AST信号，且均保持脉冲个数为5，脉冲宽 量分布。
度10 µs，发射脉冲间隔时间为100 ms，得到的AST 小波函数的选择应具有正交性、时域性和信号
激励信号参数如表 3 所示，以保证每次激发的 AST 重构时无损性等基本性质。与常用的 dbN 小波函
信号波形参数一致。 数相比，SymN (N = 2, 3, · · · , 8) 小波函数在连续
性、滤波长度、支撑长度等都有与其相似的性质，但
表 3 AST 激励信号参数
Table 3 AST excitation signal parameters SymN 小波函数具有更好的对称性及正交性，并且
可以在一定程度上减小信号在分析和重构过程中
参数 幅值/dB 能量/(mV·ms) 持续时间/µs 振铃计数/个 的失真，即可以更好地反映出被分解信号的本质
结果值 99 2983 2778 331 特征 [19] 。此外，Sym8 小波函数在数字信号的处理
中具备较强的时域和频域局部化能力，故研究选用
2 分析方法的选择 Sym8小波函数来对采集到的AE 信号进行处理。
对AE 信号进行多尺度分解的最主要目的就是
AE 特征参数 (能量、振铃计数、命中数等) 常被
将小波子空间进一步细分，且最大分解尺度 j 应该
直接用于描述信号的积累、发展和加速。AE能量为
根据 AE 系统所设置的采样频率 f s 及所使用的 AE
AE 波形包络面积，AE 振铃计数为 AE 波形波峰数，
传感器的最低有效频率 f min 来确定，这样对 AE 信
AE 命中数为采集到的波形数。常见的单一特征参
号进行分解时，才能使分解后对应频段的能量占比
数分析法通常只是凭借几个特定的、简单的参数去
详细反映出原有信号的特征规律。最大分解尺度 j
描述一个具有上千个点的 AE 信号，不能描述整个
由式(2)计算得到：
AE信号，这给检测结果带来极大误差。并且，AE特
f s
征参数会随着触发条件 (如传感器类型、系统采集 j 6 log 2 , (2)
2f min
设置等) 的变化而变化，即只能捕获某一特定结构
式 (2) 中：f s 中为试验时 AE 系统所设置的采样频
或过程随时间的变化，不利于比较不同工况的数据
率，1000 kHz；f min 为试验时所用的 PK15IAE 传感
集 [17] 。而AE波形包含该AE信号的全部信息，可以
器的最低有效频率，80 kHz。
反映出 AE 信号的本质信息，故对 AE 波形分析是
经式 (2) 计算后得到，最大分解尺度 j = 3，即
最准确的分析方法。快速傅里叶变换 (Fast Fourier
对 AE 信号进行 3 次分解时，分解后的频率分量信
transform, FFT) 方法能够将采集到的时域信号转
息就足以反映该信号的主要特征。综上，研究使用
换成频域信号，并分解出主频和次频。但与 FFT 方
Sym8 函数来对 AE 信号进行 3 层小波包分解，分解
法相比，小波包可以同时对信号的低频和高频部分
后可以得到 8 个不同频率的频带。3 层小波包分解
按照设置好的频带宽度进行分解，可以更好地表征
节点树状图如图 3 所示。原始信号每经过一次小波
信号的局部特征 [18] 。Cao 等 [6] 提出了小波包能量
包分解均会得到低频和高频两个子频带，图 3 中，S
无损检测套筒灌浆饱满度的方法，分析了超声弹性
代表原始信号，H代表高频，L代表低频。
波在注浆套筒内部传播的探伤机理，并进行了固体
力学 -压电效应耦合的有限元分析，结果表明，利用 S
频率能量判断灌浆缺陷的方法是有效的。因此，研 L1 H1
究利用小波包分析方法对套筒灌浆饱满度进行检
LL2 LH2 HL2 HH2
测，并基于 AE 信号小波包能量占比建立套筒灌浆
饱满度缺陷指标，以期获得套筒灌浆饱满度与 AE LLL3 LLH3 LHL3 LHH3 HLL3 HLH3 HHL3 HHH3
参数的数值关系模型，实现套筒灌浆饱满度的定量 图 3 3 层小波包分解节点树状图
分析与评价。 Fig. 3 Three-layer wavelet packet decomposition node
2.1 小波包分析 tree diagram
小波包分析能够将高频与低频的信号进行分 频带宽度的选择与采样频率 f s 有着紧密的关
解，并能够根据分解后的信号的特性自适应地选择 系。试验中，AE 的采样频率设置为 1000 kHz，按照
