Содержание к диссертации
Введение
1. Актуальность разработки и развития методов и средств шумовой диагностики материалов и конструкций 6
2. Методы и средства шумовой диагностики технических объектов 8
2.1. Задачи, связанные с разработкой и развитием методов и средств шумовой диагностики физических объектов 8
2.2. Методы и средства шумовой диагностики технических объектов 10
2.3. Особенности эксплуатации технических объектов и их диагностики, на примере объектов топливно-энергетического комплекса 18
2.4. Получение диагностической информации о состоянии физических объектов при исследовании шумовых процессов различных видов 22
2.5. Фликкер-шумовая спектроскопия 40
3. Методические вопросы низкочастотной и инфранизкочастотной шумовой диагностики материалов и конструкций 50
3.1. Цели и задачи работы 52
3.2. Математическое моделирование и анализ параметров шумовых процессов 54
4. Установка для исследования низкочастотных и инфранизкочастотных шумов материалов и конструкций 59
4.1. Особенности проектирования установки 60
4.2. Регистратор инфранизкочастотных и низкочастотных электрических сигналов для диагностики материалов шумовыми методами 61
4.2.1. Принцип действия, устройство и технические характеристики регистратора 63
4.2.2. Принципиальная электрическая схема регистратора 67
4.2.3. Шумовые характеристики регистратора 69
4.3. Программно-математическое обеспечение установки для исследования низкочастотных и инфранизкочастотных шумов материалов и конструкций 72
5. Исследование низкочастотных и инфранизкочастотных шумов коррозионно-механических процессов в материалах и конструкциях 79
5.1. Методика оценки погрешностей измерений 79
5.2. Регистрация электрических шумов при упругопластическом деформировании электропроводных материалов 82
5.3. Исследование электрических шумов при усталостных испытаниях материалов 87
5.4. Исследования электрохимических шумов коррозионных процессов материалов 107
6. Обсуждение результатов 117
7. Выводы 132
Литература 134
- Особенности эксплуатации технических объектов и их диагностики, на примере объектов топливно-энергетического комплекса
- Получение диагностической информации о состоянии физических объектов при исследовании шумовых процессов различных видов
- Регистратор инфранизкочастотных и низкочастотных электрических сигналов для диагностики материалов шумовыми методами
- Регистрация электрических шумов при упругопластическом деформировании электропроводных материалов
Введение к работе
В настоящей диссертационной работе рассмотрены вопросы оценки степени поврежденности электропроводных материалов с помощью электрошумового метода, разработана аппаратура для регистрации и анализа шумовых (случайных) процессов различной физической природы, связанных с существованием (функционированием) объекта контроля.
Проведены серии экспериментов по исследованию низко- и инфра-низкочастотных электрических шумов в материалах, подвергающихся знакопеременному упругопластическому изгибу, показывающие возможность диагностики усталостного разрушения на основе анализа параметров шумового процесса. Предложены соответствующие математические зависимости.
Кроме того, проведено исследование электрохимических шумов коррозионных процессов стали 20. Показано, что параметры электрохимических шумовых процессов также несут информацию о течении коррозионного процесса.
Особенности эксплуатации технических объектов и их диагностики, на примере объектов топливно-энергетического комплекса
В [1] приведена классификация шумовых методов диагностики (т.е. методов, основанных на регистрации случайных компонент сигналов различной физической природы - шумов, возникающих в объектах при внешних воздействиях различного рода) по их физической природе: электрический шум; электрохимический шум; электромагнитный шум; магнитный шум (шум Баркгаузена); термоэлектрический шум.
Параметры каждого из этих видов шумов содержат информацию о развитии процессов в материале или конструкции. В результате могут быть созданы основы контроля и диагностики шумовыми методами на единой методической и аппаратурной основе.
Шумы указанной природы могут быть эффективно использованы в рамках предложенных в данной работе методик шумовой диагностики как при контроле механизмов, так и определении состояния подземных и наземных трубопроводов. При контроле работы механизмов предпочтение следует отдать методам исследования электромагнитных, акустических и электрических шумов, при контроле трубопроводов — электрических и электрохимических шумов.
Анализ структуры электрических полей в непосредственной близости от трубопровода является одним из перспективных направлений в диагностике состояния объекта с применением противокоррозионной защиты. При этом необходим учет коррозионной активности почвы, в которой находится трубопровод. Коррозионная активность зависит от химического состава и степени увлажненности почвы, проникновения в нее химических, биологических и иных составляющих. Указанные факторы влияют на электропроводность почвы и в конечном итоге на ее коррозионную активность.
В связи с тем, что процессы коррозии порождают значительные флуктуации электрического поля, обусловленных случайным характером процессов рождения и гибели (залечивания) образующихся дефектов, контроль только постоянной составляющей электрического поля может привести к тому, что значительная часть информации может быть потеряна.
Электрические деформационные шумы в металлах и сплавах порождаются хаотическим изменением электросопротивления металла при деформации. Наиболее значительны флуктуации сопротивления на конечных этапах деформирования перед разрушением. К недостаткам методов диагностики, основанных на регистрации электрических шумов, следует отнести затрудненную локализацию дефектов исследуемого объекта, а также недостаточную чувствительность (по сравнению, например, с методом акустической эмиссии). Электрохимический шум возникает при протекании электрохимических процессов, в частности коррозии. Известно [2], что протекание электрохимических процессов сопровождается заметными электрохимическими шумами. В зависимости от вида измерительной схемы могут быть зарегистрированы как электрохимический шумовой ток, так и шумовое напряжение. Электрохимическая реакция в общем случае представляет собой электродные (анодный и катодный) процессы, обусловленные переносом и диффузией компонентов электролита и реагентов. Исследования шумовых электрохимических явлений перспективны по следующим причинам [3]: - электрохимические флуктуации являются непосредственным проявлением элементарных микропроцессов в макроскопических электрохимических системах; - с точки зрения статистической механики флуктуации являются фундаментальной характеристикой необратимости макропроцессов и устойчивости стационарного состояния системы в целом; - флуктуации играют важную роль в электрохимических явлениях в биологических системах, являясь важным фактором жизнедеятельности многих организмов; - изучение электрохимических шумов имеет важное прикладное значение, так как позволяет определить предельные возможности применения электрохимических элементов (источники тока, хемотроны, приемники и преобразователи сигналов) в радиоэлектронике, автоматике и других областях науки и техники; - количественный анализ флуктуации на основе статистических процедур позволяет создать шумовой метод нахождения кинетических характеристик электродных реакций. Основные трудности изучения электрохимических флуктуации связаны с малостью измеряемых величин, которые обычно оказываются ниже пороговой чувствительности стандартной радиоэлектронной аппаратуры. В то же время использование высокочувствительных установок в электроанализе, применение усовершенствованных потенциостатов в кинетических исследованиях, увеличение чувствительности электрохимических преобразователей информации уже сейчас сталкиваются с проблемой шума. Однако уже в настоящее время оказывается, возможным уверенно на О Q блюдать электрохимический шум на уровне 10 - 10" В, что дает возможность тщательного всестороннего его изучения. Для диагностики состояния электродвигателей, используемых в промышленности, в работах [4 — 6] исследовали их электромагнитный шум, регистрировавшийся на штыревую антенну, размещавшуюся вблизи электродвигателя. Анализируя полученные результаты, автор отмечает зависимость характеристик электромагнитного шума исследуемых двигателей от срока их эксплуатации и, таким образом, предлагает метод прогнозирования их остаточного ресурса.
Получение диагностической информации о состоянии физических объектов при исследовании шумовых процессов различных видов
Здесь ST(x,t), P(x,t) и V(x,t)- локальные квазиравновесные и, следовательно, функционально связанные поля температурных возмущений, усредненного фононного квазиимпульса и средней дрейфовой скорости фононов, а Г, С и S — локальные значения температуры, удельной теплоемкости и плотности энтропии.
Общий физический механизм, ответственный за появление І/ шума, существует при наблюдении различных явлений переноса, в т.ч. акустических, транспортных и электрических. Он заключается в преобразовании формы крупномасштабных флуктуации макроскопического параметра, характеризующего процесс переноса, к существенно неоднородной форме типа ударной волны с последующей генерацией диффузионных потоков этого параметра.
В работе [23] предложена статистическая модель фликкер-шума. Показано, что последовательность шумовых сигналов является нестационарной, если она генерируется стационарными случайными блужданиями по случайным моментам времени. Дисперсия распределения сигналов является случайной, и вероятность появления случайного приращения в к-й момент времени (к 1) зависит от интенсивностей семейства пуассонов-ских процессов в текущем интервале времени и от условных вероятностей, определенных во все предыдущие интервалы времени. Это приводит к возрастанию ожидания случайных дисперсий в последовательные интервалы времени. Как следствие, корреляция сигналов является случайной функцией ожиданий, зависящих от времени. Шумовой процесс является нестационарным и не является марковским процессом первого порядка. Общая оценка приводит к смещенному спектру с возрастающей оценкой погрешности, проявляющейся как спектр ошибки У/. Автор заключает, что І/ шум появляется тогда, когда исходные процессы, не являющиеся непрерывными, измеряются в достаточно больших интервалах времени.
Грюнейс [24], рассматривая шум \/f, указывает, что он является всеобщим феноменом, наблюдаемым во многих физических, биологических и экономических системах (физические системы: полупроводники, высокотемпературные сверхпроводники, баркгаузеновские всплески, кварцевые генераторы, графики, случайные системы; в биологии — вариации сердечной деятельности, потоки нейронных возмущений; в экономике — рынки продаж).
В работе [24] с целью объяснения феномена фликкер-шума предлагается математическая база для объяснения процессов кластеризации посредством введения промежуточного (intermittent) стохастического процесса. Процесс представляется кластерами событий, разделенными паузами. Спектральные особенности такого промежуточного процесса проанализированы для случая, когда длительность процесса 8 и длительность кластера тс распределены по степенному закону вида f. Соответственно, установлена зависимость вида ь.г) . Зависимость 1// получена для z=-2. В результате работы установлена зависимость экспоненты b{z) от отношения 5/тс. Установлено, что b = 2 для 5 хс и Ъ = 1 для 8 тс. Такое поведение объясняется взаимными временными связями между кластерами, которыми нельзя пренебрегать, когда разрывы малы по сравнению с длительностью кластеров (8 тс). Исследованы условия, при которых наложенные паузыы сходятся к кластеризованному пуассоновскому процессу, имеющему вид шума \lf. Обсуждены возможные применения шума 1// при исследованиях нейтронных треков, ионных каналов, включении и выключении разрывов и полупроводников. Предложены следующие модели генерации фликкер-шума: - простые модели, рассматривающие суперпозицию широко распределенных временных констант; - более сложные модели, например обновляющийся фрактальный процесс и дважды стохастический кластер (Lowen, Teich), фрактальный броуновский процесс Мандельброта и фрактальный авторегрессионный процесс Каулакиса и Мескаускаса. Показана возможность генерирования фликкер-шума кластеризующимся пуассоновским потоком. В рассматриваемой модели процесс телеграфного типа (0 или 1) клиппирует пуассо-новский процесс. Это порождает хаотические вспышки событий, перемежаемые провалами (intermissency). Особый интерес представляют работы, в которых предлагается использование фликкер-шума для получения информации о различных физических процессах. В работе [25] экспериментально обнаружены флуктуации с \lf-спектром при смене режимов кипения азота на поверхности тонких пленок высокотемпературных сверхпроводников в условиях джоулева саморазогрева. В этом случае происходит наложение и взаимодействие двух неравновесных фазовых переходов: докритического перехода от пузырькового кипения к пленочному и закритического, связанного с локализацией джоулева тепловыделения на тепловом домене. Изучение параметров фликкер-шума используется при исследовании процессов и режимов горения. В работах [26, 27] экспериментально обнаружены термические флуктуации с 1 If- и 1//"2-спектрами при пленочном кипении воды на вертикально ориентированном проволочном нагревателе, отмечено сходство исследованного процесса с явлением самоорганизованной критичности. Для объяснения экспериментальных результатов предложена математическая модель, описывающая неравновесные фазовые переходы в сосредоточенной системе, которая описывается системой двух нелинейных стохастических, уравнений:
Регистратор инфранизкочастотных и низкочастотных электрических сигналов для диагностики материалов шумовыми методами
Для исследования коррозионных процессов все чаще используют новые методы, основанные на измерении физических характеристик материалов и электролитов. Эти методы еще не стали общепринятыми, но представляют значительный интерес при разработке различных сторон коррозионной проблемы.
Однако изучение электрохимических флуктуации связано с большими трудностями, обусловленными малостью измеряемых величин, которые обычно оказываются ниже порога чувствительности стандартной радиоэлектронной аппаратуры. Каждая корродирующая система характеризуется своим спектром низкочастотных шумов. Скорость коррозии оцениватся по амплитуде флуктуации с очень низкой частотой [3].
Ряд вопросов, связанных с постоянством свойств электролита, а также электрохимическим отображением эффектов локального повышения напряженности электрического поля в области образования дефектов не всегда может быть выяснен при использовании методик, дающих интегральную информацию о состоянии электрода и происходящих на нем электрохимических процессов. Очевидно, возникает необходимость в получении адекватной информации о динамике электрохимических процессов на микроскопическом уровне, о проявлении функциональной активности отдельных фрагментов исследуемых систем и локальных воздействий электрических полей на расстояниях нескольких десятков нанометров.
Для получения такого нового знания необходимо применение экспериментальных и теоретических методов, позволяющих выявлять информацию, формирующуюся в электрохимических системах на характерных расстояниях порядка нанометров. Некоторые из таких подходов недавно были развиты: капиллярная электрохимия [38], атомная силовая микроскопия в электрохимии [39], и, кроме того, уже обсуждавшийся (см. 2.1) метод — извлечение информации из электрохимических шумов.
Известно, что развитие питтинговой коррозии металлов и полупроводников сопровождается генерацией шумов, проявляющихся в динамических нерегулярностях изменения анодного потенциала и плотности электрического тока. Такой электрохимический шум известен, однако до сих пор остается неясным, как связать этот шум с механизмом локального растворения. Более того, часто экспериментально фиксируемый шум рассматривается как артефакт, и с ним не связывается возможное получение информации о процессе.
Недавно развитый метод фликкер-шумовой спектроскопии (ФШС) [40, 41] открывает возможности использования электрохимического шума в качестве источника информации о процессах на микроскопическом уровне, происходящих в исследуемых системах. ФШС позволяет характеризовать произвольный динамический процесс в сложных нелинейных диссипатив-ных системах, используя ограниченный набор физических параметров, которые определяются на основе экспериментально измеряемых данных и отражают внутренние динамические свойства исследуемой системы. Согласно ФШС-подходу, неравновесные хаотические компоненты электрохимического сигнала содержат информацию, характеризующую поведение исследуемых систем на субмакроскопических уровнях их организации.
В работе [42] рассматривается хаотическое поведение динамической переменной V{t), которая изменяется как функция времени /. V{i) (т.е. усреднение V{i) по всему времени наблюдения) полагают равным нулю. Принимается самый общий вид хаотического, перемежающегося поведения динамической переменной V{t) для каждого /-го пространственно-временного уровня измерения V{i). Такая эволюция характеризуется относительными малыми изменениями переменной на относительно протяженных временных интервалах («ламинарные фазы») с характерными длительностями TQ И резкими прерываниями такой эволюции короткими всплесками длительности Го (T Q « 7Q). Скачки функции V(J), так же как и разрывы производных разных порядков, могут иметь место в те же временные моменты, что и всплески. Такие скачки и разрывы производных называют скачками и разрывами производных первого типа. В добавление к этим типам разрывов полагают, что величина V{t) может резко (за короткий временной интервал г{) изменять характерное значение «ламинарного фона» (т.е., свои средние значения в ламинарных областях). При этом через Т{ обозначают характерный временной интервал между такими скачками (определяя их как скачки второго типа) и полагают т{ « Т[. Также полагают, что для всех введенных нерегулярностей в ходе эволюционного процесса реализуется некое самоподобие, т.е. образ динамического поведения V{t) воспроизводится для статистически стационарных процессов на более мелких масштабах в области между всеми смежными точками нерегулярностей для /-го уровня. Такое представление функции V(t) позволяет, используя ряд теорем теории обобщенных функций, получить достаточно простые выражения для спектров мощности и разностных моментов («структурных функций») различных порядков, которые соответствуют динамической переменной V(f). Считают, что рассматриваемый временной процесс статистически стационарен, т.е. его статистические характеристики не изменяются в течение рассматриваемых временных интервалов. Это означает, что автокорреляционная функция VJ/(T) = V(t)V(t+x) , где угловые скобки означают статистическое усреднение, зависит только от т и VJ/(T) = \/(-т). В этом случае в соответствии с теоремой Винера-Хинчина используется следующее выражение для Фурье-образа S(f) if- частота) автокорреляционной функции или спектра мощности.
Регистрация электрических шумов при упругопластическом деформировании электропроводных материалов
Проведенный анализ современного состояния методов и средств технической диагностики вообще и развивающихся подходов к исследованию шумов технических объектов в частности показал, что в настоящее время исследованию шумов физических процессов уделяется все большее внимание в силу их информативности. Однако в большинстве случаев шумы причисляются к факторам, затрудняющим исследования и диагностику, шумовые процессы отбрасываются и не анализируются. Это происходит не в последнюю очередь из-за отсутствия единого подхода к обработке, анализу и интерпретации данных, получаемых из шумов. Вместе с тем, как уже отмечалось, исследование шумовых процессов и применение методов шумовой диагностики наряду с известными и распространенными диагностическими методами позволяет получить дополнительные сведения о состоянии диагностируемого объекта, увеличить надежность и достоверность диагностики. В ряде случаев применение методов шумовой диагностики может оказаться единственно целесообразным из соображений экономичности при сохранении достаточной надежности и эффективности.
При рассмотрении методических вопросов шумовой диагностики материалов, испытывающих коррозионно-механические воздействия, основное внимание уделялось работе по следующим направлениям: - исследование информативности шумов различной физической природы при разработке шумовых методов диагностики материалов и конструкций, испытывающих коррозионные и механические воздействия; - исследование возможности применения активных (основанных на регистрации отклика изучаемой системы на известное воздействие на нее) диагностических методов и влияние внешних воздействий, в частности при использовании активных диагностических методов, на информативность шумовых процессов, полученных как отклик диагностируемого объекта; - определение средних, максимальных и характерных для соответствующего процесса значений параметров для проектирования диагностической аппаратуры. Предложенное в данной работе применение электрошумового метода методика диагностики материалов, испытанное на образцах конструкционных материалов, используемых в составе конструкций, применима для диагностики конструкций в силу того, что при испытаниях использованных образцов конструкционных материалов в составе конструкций результаты исследований значимо не отличались от результатов исследования образцов в свободном состоянии. Из проведенного анализа диагностических методов, использующих анализ шумов различной физической природы следует, что при создании методики и аппаратуры шумовой диагностики материалов и конструкций наиболее целесообразными являются: - Исследование электрических шумовых процессов, т.к. шумовые процессы иной физической природы могут быть преобразованы в электрические без потери информации. Искажение информации, привнесенное измерительными преобразователями, должно учитываться и обрабатываться диагностической аппаратурой. - Обеспечение при проектировании диагностической аппаратуры возможности многоканальной регистрации различных шумовых процессов, имеющих место в диагностируемой системе, с целью применения алгоритмов многопараметровой диагностики. - Регистрация шумовых процессов в диапазоне низких и инфранизких частот. Выявленная в последнее время информационная и диагностическая ценность компонент шума, сопровождающего коррозионные и механические процессы в материалах и конструкциях, предоставила возможность разработки методик диагностики, основанных на регистрации и анализе именно инфранизкочастотных и фликкер-шумовых составляющих. При таком подходе, учитывающем соответствующие ограничения частотного диапазона исследуемых процессов, существенно снижаются требования к проектированию диагностической аппаратуры, касающиеся ее характеристик в области высоких частот, быстродействия при обработке результатов измерений и генерации (изменении параметров) возбуждающего воздействия. Такой подход значимо снижает стоимость диагностической аппаратуры и, в целом, диагностики при увеличении ее надежности и достоверности. - Разработка диагностической аппаратуры, имеющей низкий уровень собственных шумов в области низких и инфранизких частот, а также низкую частоту сопряжения фликкер-шума. - Создание программно-математического обеспечения для сбора и хранения полученной информации, реализующего соответствующие математические методы её анализа, позволяющие рассчитывать характеристики шумовых процессов (см. разд. 2.3 — 2.4), учитывающего особенности работы в составе диагностической аппаратуры. Данная задача вытекает с одной стороны из современных требований по автоматизации диагностики, с другой стороны создаваемое программно-математическое обеспечение должно удовлетворять требованиям быстродействия и компактности для работы в составе встраиваемых систем в полевых условиях. - Исследование низко- и инфранизкочастотных шумовых процессов при коррозионном и механическом воздействии (являющимися одними из наиболее распространенных видов воздействий при эксплуатации конструкций вообще и в топливно-энергетическом комплексе в частности) на материалы, регистрация статистических данных с целью выработки критериев оценки их состояния и создания диагностических моделей. Таким образом, целью работы является развитие электрошумового метода и его применения для оценки развития дефектов в электропроводных материалах.
