基于Mallat算法的动弹性模量测量研究

2012-03-16 17:23:05来源: eefocus

动弹性模量(Dynamic Young's Modulus)是建筑工程设计中混凝土等刚性材料的力学性能的一个重要参数,反映了某段时间内材料在外力作用下的细微形变,因此动弹性模量的测量在建筑工程的质量监控与评估中有着重要的意义。混凝土的弹性模量是频率的单值函数,该函数的关键变量是混凝土试件的共振频率,即由试件的谐振频率,可推算出其强度来。由此,混凝土的强度测量可以简化为先进行动弹谐振频率测量,再计算动弹性模量的过程[1]。
当前刚性材料的动弹性模量测量方法有扫频法、快速傅里叶变换法(FFT)等。在扫频法中,先由激振器从低频到高频依次发射振动波到待测试件表面,迫使其产生非平稳、瞬态的反馈振动波形,通过不同频率间反馈波形幅值的比较,扫描出谐振频率点。而FFT法是在数字电路快速发展的背景下,由数字处理器对反馈波形进行快速离散傅里叶变换,计算出功率谱中的峰值频率作为谐振频率。在FFT算法中,消除了扫频法中激振器在不同频率下激振波振幅的误差影响。而FFT算法在有限的采样点下,其低频精度较低(频谱范围为20 kHz时,误差在±20 Hz以上)。为此,本文将小波变换中的多分辨分析方法引入到动弹性模量的测量中来,可在现有传感器硬件电路基础上,通过在DSP平台上的Mallat算法实现高精度的频谱计算,提高谐振频率测量精度,消除因传感器不一致所导致的误差影响,从而提高动弹性模量测量的准确度。
1 Mallat算法的频谱分析原理
1.1 Mallat算法原理及分解过程
Mallat算法是小波信号处理中最常用的小波快速算法。连续小波变换是指:把某一被称为基本小波(亦称母小波或基波)的函数Ψ(t)作位移τ后,在不同尺度α下再与待分析信号x(t)作内积[2]。

Mallat算法主要是用基于多分辨分析的多采样滤波器组来分解信号,可以把信号分解为离散平滑分量和离散细节分量。这些离散分量间的关系可用滤波器组的形式表现。Mallat算法的小波分解公式:


上式中,Edt为横向动弹性模量,单位为Pa;G是试件质量,单位为kg;fmax是在外力作用下试件谐振时的峰值频率;l、b、h分别对应试件的长、宽和高,单位为mm;R是取决于试件边长及泊松比的修正系数,对于l/h=4、泊松比大约为1/6的混凝土试件,R取1.5。在混凝土等硬质材料的动弹性模量的测量中,当温度与湿度等外界环境因素稳定时,式(8)中其他变量的测量误差较小,难点是非平稳状态的测试波形的频谱计算。每个试件因为结构的差异及缝隙的存在,其共振频率都有若干个,称其为共振频率带,在力学测量中,建筑力学设计中的动弹性模量测试只研究其低频段(≤20 kHz)内的共振频率。
测量过程硬件框图如图2所示,激振器由密封在钢制圆柱体内腔的大功率动圈扬声器构成,垂直安装在扬声器锥盆上的铝制测杆伸出腔外3 mm。拾振器构造与激振器类似,但扬声器由灵敏度较高的压电陶瓷片替换。在测量前,首先将激振器正对混凝土试件侧面的中心位置,拾振器则放置在试件同一面的侧边沿,保持激振器和拾振器的测杆都轻轻地接触在混凝土试件表面上(测杆与试件的接触面涂抹一薄层耦合介质)。

[1] [2] [3]

关键字:DSP  动弹性模量  Mallat算法

编辑:什么鱼 引用地址:http://www.eeworld.com.cn/Test_and_measurement/2012/0316/article_4822.html
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