Online monitoring of dissimilar material FSW based on SSTFT and KSVD
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摘要:
异种材料轻量化结构是航空航天、铁路、汽车等领域的关键技术和研究热点之一，搅拌摩擦焊(FSW)是连接异种材料的有效方法，由于异种材料物理和化学性质的不同，容易在焊接过程中产生缺陷. 针对铝合金与碳纤维增强热塑性塑料(CFRTP)搅拌摩擦焊(FSW)缺陷监测提出了基于同步压缩短时傅立叶变换与K-奇异值分解(SSTFT-KSVD)在线监测方法. 使用声发射(AE)信号实时监测FSW状态，利用同步压缩短时傅立叶变换(SSTFT)提取时频域特征，最后通过K-奇异值分解(KSVD)模型对焊接状态与焊接缺陷进行了分类. 结果表明，AE信号频率成分集中在10 kHz，17 kHz，23 kHz和25 kHz 4个频段，熔核塌陷和表面擦伤缺陷发生时，23 kHz频段的功率分别转移到10 kHz，而表面擦伤发生时，25 kHz频段的功率转移到17 kHz. 在缺陷预测方面，KSVD预测模型的平均准确率达到90%，响应时间达到10 ms量级，比神经网络快100倍. 基于SSTFT-KSVD在线监测方法可以实现对Al-CFRTP异种材料的FSW快速监测.
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关键词:
- 异种材料搅拌摩擦焊 /
- 声发射信号 /
- 同步压缩短时傅立叶变换 /
- K-奇异值分解 /
- 在线监测
Abstract:Lightweight is one of the key technologies and research hotspots in the fields of aerospace, railway, and vehicles, which makes the demand for the joining of dissimilar materials such as Al-based and carbon fiber-based materials. Friction stir welding (FSW) is a potential method for the joining of two kinds of materials, however, defects are easily generated due to different physical and chemical properties. In this paper, an in-situ monitoring and defect diagnosis method for FSW of 6061-T6 Al alloy and Continuous Fiber reinforced thermoplastic plastics (Al-CFRTP) is proposed. In this method, the acoustic emission (AE) signal at the upper workpiece of the lap joint is obtained. Time-frequency domain features are extracted by synchronous compression short-time Fourier transform (SSTFT). The welding status is classified by the K-singular value decomposition (KSVD), including pin tool pressure and down, nugget collapse defects, flash defects, and surface galling defects. The Al-CFRTP FSW experiments are carried out based on this method. From the SSTFT results, the dominant frequency of AE signals is concentrated in four main frequency bands of 10 kHz, 17 kHz, 23 kHz, and 25 kHz. The frequency band shifts from 23 kHz to 10 kHz accompanied by the nugget collapse defects and shifts from 25 kHz to 17 kHz accompanied by the flash and sueface galling defects. Results indicate that the recognition accuracy of defects reaches 90% based on KSVD prediction model. The computation speed is 100 times faster than neural networks with nearly the same recognition precision. The SSTFT-KSVD method is effective for In-situ monitoring and defect diagnosis of the FSW process.
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0. 序言
轻量化构件在航空航天、铁路和汽车工业等领域发挥着重要作用，铝合金和碳纤维增强热塑性塑料(carbon fiber reinforced thermoplastic plastics, CFRTP)由于其低密度、高刚度等优点，广泛应用于飞机机体、轨道交通车身和其他工程构件[1]，铝合金和CFRTP等不同轻质材料的主要连接技术包括粘接、机械连接和焊接[2]，搅拌摩擦焊(friction stir welding, FSW)为异种轻质材料和高强度连接开辟了一条新途径[3]. 金启豪等人[4]探讨了CFRTP与镁铝合金连接的研究进展；Sun等人[5]讨论了6061-T6铝合金和CFRTP异种材料FSW的焊接机理和缺陷产生原因. 从上述文献中可以发现，由于铝合金和CFRTP的物理化学性质不同，异种材料的FSW容易产生隧道和孔洞等焊接缺陷. 因此，需要一种快速有效的算法识别焊接过程中的缺陷，达到缺陷诊断的目的.
在焊接缺陷监测方法中，声发射(acoustic emission, AE)技术是根据材料内部结构产生的弹性波对FSW进行监测和缺陷诊断[6]. Dmitriev等人[7]研究了异种铝合金FSW缺陷的AE信号检测方法；Dejans等人[8]揭示了FSW过程中AE信号特定频率与焊接缺陷之间的相关性. 大多数研究人员使用神经网络建立实时监测和缺陷诊断模型，但在FSW在线监测中，神经网络无法实时处理高采样率的AE数据，响应时间较长，解决这个问题的一种有效方法是使用K-奇异值分解(K-singular value decomposition, KSVD)字典学习算法[9-10]. KSVD字典学习算法主要应用于图像识别等领域，刘清泉等人[11]基于KSVD提出了LC-KSVD人脸表情识别算法；张利平等人[12]提出了一种基于改进KSVD和极限学习机实现了车型类别的快速监测. 然而， KSVD的单层矩阵结构不足以达到多层神经网络的识别精度，需要一种更加精确特征提取算法描述焊接缺陷特征. 同步压缩技术弥补了这一缺点，使用同步压缩短时傅里叶变换(synchronous compression short-time Fourier transform, SSTFT)可以在一定程度上揭示非平稳信号的复杂时频特性，一些学者提出了SSTFT并将其应用于变速滚动轴承故障诊断[13-14]，而对FSW在线监测的研究较少.
针对FSW在线监测中神经网络计算量过大，在线响应时间过长，无法满足在线监测实时性要求的缺点，文中以Al-CFRTP为研究对象提出基于SSTFT和KSVD的FSW缺陷在线监测方法，应用KSVD算法取代神经网络，改善缺陷效率低的缺点，同时将同步压缩技术引入短时傅里叶变换中用于精确提取缺陷处的特征，弥补KSVD算法中单层矩阵结构所造成的缺陷，进而开展Al-CFRTP异种材料的FSW试验，利用SSTFT算法研究熔核塌陷和表面擦伤缺陷与AE信号之间的时频映射关系. 此外，以RMSE为指标对KSVD字典的维数进行了探索，并比较主流神经网络和KSVD的准确率和响应时间， 该算法在时间响应和缺陷监测精度方面可以满足Al-CFTRP异种材料的FSW在线监测要求.
1. FSW声发射检测试验
基于铝合金和CFRTP开展了 FSW 搭接试验，铝合金型号为6061-T6，是一种高强度、高硬度的合金材料，CFRTP是一种结合了碳纤维和热塑性树脂优点的复合材料，两种材料的力学性能见表1. 两种焊接试板的尺寸相同，长度150 mm，宽度100 mm，厚度2 mm，焊接前，用砂纸和乙醇清洁两种焊接试板的外表面，以去除表面污染物. 试验设备采用航天工程设备 (苏州) 有限公司生产的 HT-JM20 × 8/2 型搅拌摩擦焊机，额定功率 6 kW，最大转速 2 000 r/min，搅拌头由H13工具钢制成，搅拌针长度 2.5 mm，轴肩直径为 10 mm，焊接工艺参数见表2 . Al-CFRTP异种材料FSW声发射信号在线监测平台的硬件系统，主要由夹具和信号采集系统组成，如图1所示. 铝合金和CFRTP板放置在底板上，并通过焊接夹具固定，AE传感器通过磁吸座固定在距离焊接板边缘50 mm的一侧. 采集过程中使用了美国物理声学公司的声发射传感器R15α，采样频率为1 MHz. 在焊接过程中，由于试板的长度较短，不考虑焊接长度引起的AE信号衰减.
表 1 铝合金和CFRTP的力学性能Table 1. Mechanical properties of Al alloy and CFRTP材料 抗拉强度
Rm/MPa导热系数
γ/(W·m−1·K−1)初熔温度
T/℃6061-T6 260 167 652 CFRTP 53 4.42 280 表 2 FSW工艺参数Table 2. Experiment parameters of FSW试验编号 焊接速度
v/(mm·min−1)搅拌头转速
n/(r·mim−1)搅拌头下压量
h/mm1 10 1 800 2.5 2 15 1 800 2.5 3 20 1 800 2.5 4 25 1 800 2.5 ![]()
图 1 FSW声发射在线监测示意图Figure 1. Diagram of FSW AE online monitoring. (a) experimental equipment and signal acquisition platform for FSW; (b) schematic diagram of AE sensor2. SSTFT-KSVD缺陷预测方法
设计了基于SSTFT和KSVD的缺陷在线监测方法，算法基本流程图如图2所示. 基于SSTFT和KSVD的缺陷在线监测方法共分为两部分，分别为特征提取与字典构建阶段和FSW在线监测阶段. 在特征提取与字典构建阶段，利用SSTFT算法提取声发射信号时频特征，并通过谱相关算法对SSTFT特征值进行聚类以获得分类标签，进而以SSTFT数据集训练KSVD过完备字典，用于FSW在线缺陷诊断. 在FSW在线监测阶段，将SSTFT特征值乘以过完备字典的逆稀疏编码矩阵，以计算KSVD识别字典. 通过均方根误差(root mean square error, RMSE)和余弦相似度算法计算识别字典和过完备字典之间的相似度，以确定与AE信号相对应的焊接识别标签.
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图 2 SSTFT-KSVD缺陷预测方法的基本流程图Figure 2. Basic flow chart of SSTFT-KSVD defect prediction method2.1 同步压缩短时傅里叶变换与K-奇异值分解算法
短时傅里叶变换(short-time Fourier transform, STFT)是一种将时域信号映射到时频域的特征提取算法，将同步压缩算法引入短时傅里叶算法(SSTFT)中，提高短时傅里叶变换的时频域分辨率. SSTFT可以表示为
$$ {S}_{{\mathrm{SSTFT}}}\left(\omega \right) = {\int }_{{t}^{\mathrm{{'}}}}^{{t}^{\mathrm{{'}}} + \mathrm{\Delta }t} {e}^{j\varphi \left(t\right)}f\left(t\right){\mathrm{e}}^{-j\omega t}\mathrm{d}t $$ (1) 式中：$ {S}_{{\mathrm{SSTFT}}}\left(\omega \right) $为同步压缩短时傅里叶变换；$ f\left(t\right) $为时域信号；$ \varphi \left(t\right) $是相位函数；$ \omega $为傅里叶变换后频率；$ t{'} $为短时傅里叶变换起始时间；$ t $为时间；$ j $为虚数单位；$ \mathrm{\Delta }t $为窗的时间长度.
KSVD是一种基于稀疏表示的字典学习算法，是K-means算法的泛化形式，通过构建字典对数据进行稀疏表示，KSVD可以表示为
$$\langle {\boldsymbol{D}}, {\boldsymbol{A}}\rangle=\underset{D, A}{\arg \min }\|{\boldsymbol{Y}}-{\boldsymbol{D A}}\|_2^2$$ (2) 式中：$ \boldsymbol{D} $为m行K列的字典；A为字典的稀疏系数矩阵；$ \boldsymbol{Y} $为训练集.
2.2 混淆矩阵评价指标
混淆矩阵是评估模型准确性的常用指标之一.通过混淆矩阵计算准确率 (precision, P)、召回率 (recall, R)和F1-Score(F)评估指标对模型进行评估，这些评估指标从不同角度反映了模型分类的准确性. 各评价指标的计算式为
$$ P = \frac{TP}{TP + FP}\times 100\mathrm{\%} $$ (3) $$ R = \frac{TP}{TP + FN}\times 100\mathrm{\%} $$ (4) $$ F = \frac{2\times P\times R}{P + R}\times 100\mathrm{\%} $$ (5) 式中：TP为真正例；FP为假正例；FN为假负例.
3. 试验结果与分析
经过多次重复试验，基于4组参数选择具有代表性的焊接试验进行时域分析. 试验编号1 ~ 4的FSW结果和AE信号如图3所示. 在试验1中，AE信号时长为320 s，Ⅰ区和Ⅱ区的焊接相对稳定，AE信号振幅稳定在3 V，但在50 s时出现表面裂纹缺陷，随着焊接进行，热积累加剧，在Ⅲ区出现严重的熔核塌陷缺陷，AE信号的幅度在5 ~ 10 V快速变化；在试验2中，声发射信号时长为175 s，熔核塌陷略有改善，且Ⅲ区信号脉冲有所减少；在试验3中，AE信号时长为150 s，在Ⅱ区，AE信号幅值稳定在2.4 V附近，Ⅲ区出现了表面擦伤缺陷，导致信号突变至5 V以上；在试验4中，AE信号时长为125 s，在Ⅱ区中出现表面擦伤缺陷，AE信号幅值在3 ~ 4 V快速变化. 根据FSW机理和时域分析结果，将一个完整的FSW焊分为5个焊接区：噪声区、搅拌头下压(Ⅰ区)、正常焊接区(Ⅱ区)、缺陷区(Ⅲ区)和搅拌头抬起(Ⅳ区).
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图 3 4组试验焊接结果与声发射信号Figure 3. Welding results and acoustic emission signals of four experiments. (a) experiments of No.1; (b) experiments of No.2; (c) experiments of No.3; (d) experiments of No.43.1 声发射信号的SSTFT分析
SSTFT分帧时间长度设为 30 ms，窗重叠时间长度设为 15 ms. 对4组AE信号进行SSTFT分析，如图4所示，AE信号的频率集中在17 ~ 20 kHz和23 ~ 25 kHz两个频段，且随着不同的焊接阶段和缺陷，呈现出不同的功率变化和频段转移现象. 对这4组试验的具体分析如下.
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图 4 4组试验SSTFT分析结果Figure 4. Results of SSTFT in four experimental. (a) experiments of No.1; (b) experiments of No.2; (c) experiments of No.3; (d) experiments of No.4试验1的SSTFT时频谱如图4(a)所示，在Ⅱ区出现表面裂纹缺陷，17 kHz和23 kHz频段功率达到12 dBm，这是因为焊接速度较慢导致的焊接热输入较高，焊接材料在焊接过程中会剧烈振动，在Ⅲ区出现熔核塌陷缺陷，与表面裂纹缺陷不同的是，发生由23 kHz频带的功率转移到10 kHz频段的另一个频带转移现象；试验2的SSTFT时频谱如图4(b)所示，在Ⅱ区焊接良好，其17 kHz和23 kHz频段功率沿时间尺度具有明显的规律，然而，在Ⅲ区，焊接中出现了熔核塌陷缺陷，其23 kHz的功率急剧变化，在频谱中显示出明暗交替的条纹，同时10 kHz的功率降低，因为试验2中的熔核塌陷缺陷的程度没有试验1严重，10 kHz频率偏移的现象也不明显.
试验3的SSTFT时频谱如图4(c)所示，在Ⅱ区焊接良好，17 kHz频段功率稳定在12 dBm. 在Ⅲ区，由于焊接出现表面擦伤缺陷，发生频段转移现象，17 kHz频段的功率从12 dBm降低到8 dBm，25 kHz频段的功率由6 dBm增加到12 dBm. 在Ⅳ区中发生表面擦伤缺陷，17 kHz频段功率降低到6 dBm，25 kHz频段功率增加到15 dBm；试验4的SSTFT时频谱如图4(d)所示，在Ⅱ区、Ⅲ区、Ⅳ区表面擦伤严重出现裂纹缺陷，17 kHz频段的功率从7 dBm增加到27 dBm，这是因为焊接热输入不足，铝合金和CFRTP无法形成机械互锁的焊接效果.
基于上述分析，AE信号的频率成分在10 kHz，17 kHz，23 kHz和25 kHz 4个频段中. 当出现熔核塌陷缺陷时，23 kHz频段的功率转移到10 kHz，这是因为熔核塌陷在铝合金表面产生了焊瘤，AE信号在焊瘤中不断反射，使得材料应力波频率被减弱；当出现裂纹和表面擦伤缺陷时，23 kHz频段的功率转移到17 kHz，因为铝合金表面形成了多个裂纹，导致AE信号在裂纹处多次反射，降低了AE信号的材料应力波频率.
3.2 特征提取和数据集
SSTFT分析了AE信号的时频成分，AE频率成分集中在10 kHz，17 kHz，23 kHz和25 kHz频段，这些频率成分的功率值可以作为表征缺陷的特征值. 频谱的特征值以10 ms的平均功率(1 024个数据点)作为一个样本，以此构建SSTFT数据集，SSTFT数据集中每个类别包含2.5 × 103个样本，共计10 × 103个样本. 为了给数据集定义科学的标签，对归一化后的特征值进行谱相关聚类，聚类结果如图5所示. 聚类结果将焊接分为4个部分，紫色是噪声区，蓝色是搅拌头下压区(Ⅰ区)和搅拌头提升区(Ⅳ区)，绿色是正常焊接区(Ⅱ区)，黄色是缺陷区(Ⅲ区).
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图 5 谱相关聚类结果Figure 5. Results of spectral correlation clustering. (a) scatter diagram of spectral correlation clustering; (b) welding stage in experiment of No.33.3 基于SSTFT与KSVD的异种轻量化材料FSW在线监测
在KSVD字典训练时，将SSTFT数据集等概率同分布抽取其中70%作为训练集，10%作为验证集，20%作为测试集. 以迭代时间、稀疏惩罚系数和RMSE为指标，不同字典维度对字典性能的影响见表3. 字典训练需要满足过完备字典的训练要求，即字典列数大于4列，字典预设维度为4行n列. 字典中的行数表示分类类别，使用稀疏惩罚系数比较不同的列数带来的影响，通过对比5组字典维度，对比发现字典列数10列时，稀疏惩罚系数达到最低为5.1 × 10−6，将最优字典用于FSW过程预测. 4组试验的缺陷预测结果如图6所示.
表 3 不同字典维度对字典学习的影响Table 3. Influence of different dictionary dimensions on dictionary learning字典维度 训练次数
N1稀疏惩罚系数
a(10−6)均方根误差
RRMSE (10−18)4 × 4 217 6.2 13.8 4 × 8 304 5.8 8.6 4 × 10 344 5.1 3.1 4 × 12 383 6.1 8.5 4 × 16 461 6.5 14.2 ![]()
图 6 SSTFT-KSVD缺陷预测结果Figure 6. Result of the SSTFT-KSVD defect prediction. (a) experiments of No.1; (b) experiments of No.2; (c) experiments of No.3; (d) experiments of No.4从图6中颜色划分可以看出，不同参数的Al-CFRTP的FSW过程和缺陷识别准确，进而使用混淆矩阵算法对缺陷预测结果进行定量分析. 表4展示了通过混淆矩阵计算的准确率、召回率和F1-Score. 通过混淆矩阵评估指标，可以看出4种类别的准确率均达到了90%以上，SSTFT-KSVD缺陷预测方法可以准确预测缺陷区域并划分不同的焊接阶段.
表 4 混淆矩阵的评价指标.Table 4. Evaluation index of the confusion matrix.类别 准确率P 召回率R F1-Score评价指标F 噪声区 0.925 0.923 0.924 搅拌头动作区 0.900 0.898 0.898 缺陷区(熔核塌陷缺陷) 0.898 0.896 0.897 缺陷区(表面擦伤缺陷) 0.905 0.910 0.907 以准确率、迭代次数和响应时间作为指标的BP，RBF，ResNet和Res-GCM[14]与SSTFT-KSVD算法比较结果见表5. SSTFT-KSVD算法平均准确率达到90.7%，相比于BP，RBF和ResNet相差2% ~ 3%，相比于Res-GCM[14]算法(SOTA)相差5%，且响应时间达到10 ms级别，比BP和RBF快10倍，比ResNet和Res-GCM[14]快100倍，此外，算法响应时间受时间窗口大小的影响，选择合适的时间窗口可以使SSTFT-KSVD缺陷预测方法比主流的神经网络算法更快. SSTFT-KSVD方法可用于Al-CFRTP异种材料FSW的实时监测和缺陷诊断.
表 5 神经网络的比较Table 5. Comparison of multiple neural networks分类算法 平均准确率
mP(%)迭代次数
N2计算时间
t(毫秒级)BP 92.1 593 100 RBF 92.5 675 100 ResNet 93.3 832 1 000 Res-GCM [14] 95.6 1 357 1 000 KSVD(本文提出) 90.7 344 10 4. 结论
(1) AE信号的频率集中在10 kHz，17 kHz，23 kHz和25 kHz 4个频段中.
(2)熔核塌陷缺陷导致23 kHz频带功率转移到10 kHz，裂纹、孔洞和表面擦伤缺陷导致25 kHz频带功率转移到17 kHz.
(3) BP，RBF，ResNet，Res-GCM和KSVD预测模型的精度分别为92.1%，92.5%，93.3%，95.6%和90.7%，响应时间分别为100，100，1 000和10的毫秒级. KSVD的计算速度比BP和RBF快10倍，比ResNet和Res-GCM快100倍.
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图 1 FSW声发射在线监测示意图
Figure 1. Diagram of FSW AE online monitoring. (a) experimental equipment and signal acquisition platform for FSW; (b) schematic diagram of AE sensor
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图 2 SSTFT-KSVD缺陷预测方法的基本流程图
Figure 2. Basic flow chart of SSTFT-KSVD defect prediction method
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图 3 4组试验焊接结果与声发射信号
Figure 3. Welding results and acoustic emission signals of four experiments. (a) experiments of No.1; (b) experiments of No.2; (c) experiments of No.3; (d) experiments of No.4
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图 4 4组试验SSTFT分析结果
Figure 4. Results of SSTFT in four experimental. (a) experiments of No.1; (b) experiments of No.2; (c) experiments of No.3; (d) experiments of No.4
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图 5 谱相关聚类结果
Figure 5. Results of spectral correlation clustering. (a) scatter diagram of spectral correlation clustering; (b) welding stage in experiment of No.3
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图 6 SSTFT-KSVD缺陷预测结果
Figure 6. Result of the SSTFT-KSVD defect prediction. (a) experiments of No.1; (b) experiments of No.2; (c) experiments of No.3; (d) experiments of No.4
表 1 铝合金和CFRTP的力学性能
Table 1 Mechanical properties of Al alloy and CFRTP
材料 抗拉强度
Rm/MPa导热系数
γ/(W·m−1·K−1)初熔温度
T/℃6061-T6 260 167 652 CFRTP 53 4.42 280 
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表 2 FSW工艺参数
Table 2 Experiment parameters of FSW
试验编号 焊接速度
v/(mm·min−1)搅拌头转速
n/(r·mim−1)搅拌头下压量
h/mm1 10 1 800 2.5 2 15 1 800 2.5 3 20 1 800 2.5 4 25 1 800 2.5
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表 3 不同字典维度对字典学习的影响
Table 3 Influence of different dictionary dimensions on dictionary learning
字典维度 训练次数
N1稀疏惩罚系数
a(10−6)均方根误差
RRMSE (10−18)4 × 4 217 6.2 13.8 4 × 8 304 5.8 8.6 4 × 10 344 5.1 3.1 4 × 12 383 6.1 8.5 4 × 16 461 6.5 14.2
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表 4 混淆矩阵的评价指标.
Table 4 Evaluation index of the confusion matrix.
类别 准确率P 召回率R F1-Score评价指标F 噪声区 0.925 0.923 0.924 搅拌头动作区 0.900 0.898 0.898 缺陷区(熔核塌陷缺陷) 0.898 0.896 0.897 缺陷区(表面擦伤缺陷) 0.905 0.910 0.907
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