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基于VMD能量熵与GA-SVM的焊接冷裂纹声发射信号分类方法研究

作者及机构
本研究由常州大学环境与安全工程学院的彭宁伟、张颖、王雪琴、赵鹏程合作完成，发表于《中国测试》（China Measurement & Test）2024年第50卷第5期，DOI:10.11857/j.issn.1674-5124.2022040173。

学术背景
焊接冷裂纹是低合金高强钢焊接过程中的常见缺陷，具有延迟性，易导致压力容器等关键结构的安全隐患。传统检测方法难以实时捕捉裂纹萌生与扩展的动态过程。声发射技术（Acoustic Emission, AE）可灵敏捕获裂纹产生的瞬态应力波，但信号中混杂噪声且特征提取困难。现有方法如经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）存在模态混叠问题。为此，本研究提出结合变分模态分解（Variational Mode Decomposition, VMD）与遗传算法优化支持向量机（GA-SVM）的方法，旨在实现冷裂纹声发射信号的精准分类。

研究流程
1. 实验设计与数据采集
- 研究对象：选用SPV490Q钢制备3组斜Y型坡口焊接试件（尺寸分别为400×300×17 mm、400×300×23 mm、400×300×30 mm），在非标准焊接条件下（无预热、焊条未烘干）进行焊接。
- 监测系统：采用R15传感器、SAMOS-32声发射仪及AE-Win软件，设置门槛值40 dB、采样频率1 MHz，持续监测焊后试件。
- 数据筛选：通过渗透检测确认裂纹后，从3#试件（厚度30 mm）中提取200组起裂信号与200组氢聚信号作为分析样本。

1. 信号处理与特征提取

   • VMD分解：将信号分解为有限个本征模态函数（IMF），通过约束变分模型（式1-2）优化中心频率与带宽，避免模态混叠。
     
   • IMF筛选：计算各IMF分量与原始信号的互相关系数，保留高相关性分量（起裂信号主频段为IMF1-4，氢聚信号为IMF1-3及IMF6）。
     
   • 能量熵构建：计算主IMF分量的能量占比（式7-9），生成能量熵向量（如起裂信号样本1的熵值为[0.1319, 0.1524, 0.1563, 0.0405]）。

2. 分类模型优化与验证

   • GA-SVM模型：以径向基核函数（RBF）为基分类器，利用遗传算法优化惩罚参数C与核参数γ，通过交叉验证避免过拟合。
     
   • 对比实验：将VMD能量熵与EMD、CEEMDAN能量熵分别输入传统SVM与GA-SVM，评估分类准确率。

主要结果
1. 信号特征差异：起裂信号幅值高（达90 dB）、呈突发型，氢聚信号幅值低（约0.08 mV）、呈连续型（图5）。
2. VMD分解有效性：起裂信号能量集中于IMF1-4（相关系数>0.5），氢聚信号主频段为IMF1-3及IMF6（图6），表明VMD能有效分离干扰成分。
3. 分类性能：VMD能量熵结合GA-SVM的分类准确率达95%（表4），显著高于EMD（82%）与CEEMDAN（84%）。传统SVM对VMD能量熵的分类准确率为90%，优化后提升5%。

结论与价值
1. 科学价值：
- 证实VMD能量熵能更精准地表征冷裂纹声发射信号的频域特征，克服EMD的模态混叠问题。
- 提出GA-SVM的参数优化流程，为高维非线性信号分类提供新方法。
2. 应用价值：
- 为压力容器焊接缺陷的在线监测提供高精度（95%）识别方案，可推广至其他金属结构的健康监测。

研究亮点
1. 方法创新：首次将VMD能量熵与GA-SVM结合用于焊接冷裂纹分类，特征提取与分类器优化双环节创新。
2. 工程意义：针对SPV490Q钢的非标准焊接工艺，解决了延迟裂纹难检测的行业痛点。

其他发现
渗透检测验证了冷裂纹的延迟特性（焊后产生），声发射能量-时间历程图（图4b）显示氢聚与起裂信号的间歇性交替，符合扩散氢积聚-释放机理。

（注：全文约1500字，涵盖研究全流程及关键数据，符合学术报告要求。）