裂纹扩展试验-电磁谐振高频疲劳试验机

电磁谐振式高频疲劳试验机的裂纹扩展监测，其核心在于通过实时检测试样的动态响应（如共振频率、振幅衰减等）间接判断裂纹萌生与扩展。以下提供基于动态刚度法的C代码框架及关键算法解析，适用于嵌入式系统或上位机数据处理：

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核心算法原理

1. 动态刚度法：
   裂纹扩展 → 试样刚度下降 → 谐振频率偏移（Δf）
   通过FFT分析振动信号，追踪频率变化率Δf/Δt判断裂纹状态

2. 幅值-相位监测：
   裂纹扩展导致能量耗散 → 驱动电流恒定下振幅下降、相位角偏移

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C代码示例（简化版）

#include <stdio.h>
#include <math.h>
#include <stdbool.h>

// 硬件配置参数
#define SAMPLE_RATE   100000  // 采样率100kHz
#define WINDOW_SIZE   1024    // FFT窗口长度
#define FREQ_BASELINE 120.5   // 初始谐振频率(Hz)
#define THRESHOLD     0.03    // 频率偏移阈值(3%)

// 循环缓冲区存储振动信号
float signal_buffer[WINDOW_SIZE];
int buffer_index = 0;

// FFT计算当前主频
float compute_dominant_frequency() {
    // 实现FFT算法（需集成具体库如KISS FFT）
    // 返回当前窗口的主频值
    return current_freq;
}

// 裂纹状态判断逻辑
bool crack_detection_algorithm(float current_freq) {
    static float prev_freq = FREQ_BASELINE;
    float freq_shift = fabs(current_freq - prev_freq) / FREQ_BASELINE;

    // 动态更新基线频率（排除温度漂移干扰）
    if(freq_shift < 0.005) {  // 小扰动时更新基线
        prev_freq = 0.9*prev_freq + 0.1*current_freq;
    }

    return (freq_shift >= THRESHOLD);
}

// 主控制循环
int main() {
    while(1) {
        // 1. 采集振动信号（需硬件接口支持）
        signal_buffer[buffer_index] = read_vibration_sensor();
        buffer_index = (buffer_index + 1) % WINDOW_SIZE;

        // 2. 每满一个窗口执行分析
        if(buffer_index == 0) {
            float current_freq = compute_dominant_frequency();
            bool crack_detected = crack_detection_algorithm(current_freq);

            // 3. 触发保护动作
            if(crack_detected) {
                emergency_stop();  // 急停试验机
                log_event("Crack detected at frequency: %.2f Hz", current_freq);
            }
        }
    }
    return 0;
}

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关键优化方向

1. 实时滤波处理：
   添加数字带通滤波器（如IIR滤波器），聚焦谐振频段：

   // 二阶IIR带通滤波器示例
   float bandpass_filter(float input) {
       static float x[3] = {0}, y[3] = {0};
       // 系数计算（根据实际谐振频率设计）
       const float b0 = 0.02, b1 = 0.0, b2 = -0.02;
       const float a1 = -1.8, a2 = 0.85;
   
       x[2] = x[1]; x[1] = x[0]; x[0] = input;
       y[2] = y[1]; y[1] = y[0];
       y[0] = b0*x[0] + b1*x[1] + b2*x[2] - a1*y[1] - a2*y[2];
       return y[0];
   }

2. 多参数融合判断：
   结合振幅衰减率与相位角变化提高可靠性：

   typedef struct {
       float frequency;
       float amplitude;
       float phase;
   } VibrationState;
   
   bool advanced_detection(VibrationState vs) {
       float amp_ratio = vs.amplitude / AMP_BASELINE;
       float phase_diff = fabs(vs.phase - PHASE_BASELINE);
       return (amp_ratio < 0.85 || phase_diff > 15.0);  // 经验阈值
   }

3. 机器学习增强：
   集成轻量级AI模型（如TensorFlow Lite）进行模式识别：

   #include "tensorflow/lite/micro/micro_interpreter.h"
   
   bool ml_detection(float* feature_vector) {
       // 加载预训练模型（裂纹特征识别）
       TfLiteTensor* input = interpreter->input(0);
       memcpy(input->data.f, feature_vector, sizeof(float)*32);
       interpreter->Invoke();
       TfLiteTensor* output = interpreter->output(0);
       return (output->data.f[0] > 0.7);  // 置信度阈值
   }

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工程实施建议

1. 信号预处理：

   • 使用抗混叠滤波器（硬件+软件双重滤波）

   • 采用自适应基线校准消除环境漂移

2. 安全保护机制：

   void emergency_stop() {
       digital_write(RELAY_PIN, LOW);      // 切断励磁电源
       set_actuator_position(SAFE_POS);    // 机械保护动作
       trigger_alarm_system();             // 声光报警
   }

3. 数据可视化接口：
   通过UART/以太网输出JSON格式诊断数据：

   void send_diagnostic_data() {
       printf("{\"freq\":%.2f, \"amp\":%.3f, \"status\":%d}\n",
              current_freq, current_amp, crack_status);
   }

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完整工程代码需根据具体硬件平台（如STM32/ARM Cortex）调整外设驱动，建议配合以下开发工具：

• 信号处理：ARM CMSIS-DSP库

• 实时系统：FreeRTOS任务调度

• 硬件在环测试：National Instruments VeriStand

如需进一步讨论算法优化或获取完整参考设计，可私信提供具体试验机型号与技术指标，精力允许情况下提供定制化解决方案。