实验名称：基于压电智能传感技术的钢结构节点连接健康监测研究

　　研究方向：无损检测

　　测试目的：

　　钢结构在安装和使用过程中，节点连接区较常见的两类损伤：螺栓松动和裂纹扩展进行研究，提出了基于压电智能传感技术的钢结构节点连接健康监测方法，以期为钢结构的安全运营提供一定保障。具体研究内容包括：基于时间反演技术的钢塔筒法兰节点螺栓松动监测研究；基于压电阻抗和BP神经网络的钢网架节点连接区裂纹扩展监测研究。

　　测试设备：ATA-2022B高压放大器、通道数独立式数据采集卡、力矩扳手、压电陶瓷片、笔记本电脑。

图：基于时间反演技术的钢塔筒法兰节点螺栓松动监测流程图

　　实验过程：

图：基于时间反演技术的钢塔筒法兰节点螺栓松动监测的试验装置图

　　基于时间反演技术的钢塔筒法兰节点螺栓松动监测的试验装置，如上图所示。以1号螺栓为例，具体试验过程如下：

　　1）设备连通与信号发射。根据上图所示的试验装置，完成设备的连接，开启电源进行仪器预热并设置好相关参数，等待指示灯显示各设备连接正常后，进行信号发射。

　　2）信号采集。对法兰节点处的螺栓施加工况一即初拧，由电脑Labview程序控制数据采集卡发射高斯脉冲信号，信号通过连线到达功率放大器被放大50倍；放大后的信号通过连线到达螺栓帽上的PZT1，并产生一个应力波，该应力波穿过螺栓和法兰盘连接表面，之后被PZT2接收；Labview程序利用时间反演技术将信号进行反转并发射；最终，应力波信号在PZT1处形成信号的聚焦，PZT1通过逆压电效应将信号转化为电信号，通过连线传递到信号采集卡中，信号采集卡将电信号转化成数字信号，保存至电脑端。以同样的方式，完成1号螺栓不同工况下的信号的采集。

　　本试验选用PZT在100kHz附近的一个频率峰值，即中心频率设为100kHz，试验中采样频率为1MHz，采样时长为1s。具体参数如表3.3所示。根据脉冲信号的相关参数，利用高斯型调制正弦模式生成的脉冲信号，如下图所示。

图：高斯脉冲信号图

　　实验结果：

　　钢塔筒法兰节点损伤机理：法兰节点上的PZT片被高斯信号激励后，产生应力波并沿着法兰节点进行传递，当法兰节点处的连接发生松动时，法兰节点之间的接触面积相对减少，引起应力波能量在传感器之间的传播和衰减，能量变化会引起聚焦峰值的不同，通过聚焦信号峰值的变化就可以判断法兰节点的松紧状态。

　　钢塔筒法兰节点损伤识别结果：七种不同扭矩值作用下，钢塔筒法兰节点结构基于时间反演技术测得的聚焦信号峰值，如下图所示，从图像中可以得到，在不同的工况下即在不同的扭矩值作用下，应力波信号形成了不同程度的聚焦，验证了时间反演技术的有效性。

图：1号螺栓在不同扭矩值作用下的应力波聚焦信号图

　　为了更加直观的反应不同工况下应力波聚焦信号的变化趋势，提取1号螺栓每种工况下应力波的聚焦峰值，利用Origin软件绘制1号螺栓在不同扭矩值作用下，应力波信号的聚焦峰值和扭矩值之间变化的曲线图，如下图所示，由曲线图可知：1）每一种工况下应力波的聚焦峰值各不相同，扭矩值和应力波的聚焦峰值存在非线性关系，且应力波信号聚焦峰值的大小随着扭矩值的增加而增大，这与之前的推导结果呈现一致性，即PZT片接收到的应力波信号的聚焦峰值越多，法兰节点有效接触面积越多，法兰节点连接就越紧密。进一步证明了基于时间反演技术所获得的应力波信号的聚焦峰值可以实现钢塔筒法兰节点连接状态的有效监测；2）在整个曲线图中，应力波的聚焦峰值在扭矩值为0-45N•m的范围内增速较快，后期增速趋于平稳，这是因为随着扭矩值的不断增加，越来越靠近健康状态，所以，图像变化较慢，增长速度较缓。

图：1号螺栓不同扭矩值作用下聚焦信号峰值的变化图

　　JN江南sportsATA-2022B高压放大器：

图：ATA-2022B高压放大器指标参数

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　　本文实验案例参考自知网论文《基于压电智能传感技术的钢结构节点连接健康监测研究》