小波尺度谱在AE信号特征提取中的应用

通过分析典型声发射信号及其特征提取,将小波尺度谱引入到声发射故障诊断领域,首次提出了声发射信号的小波尺度谱分析法。给出了小波基函数及其参数的选取,克服了声发射信号小波尺度谱的时、频分辨率不能同时达到最好的缺陷。将小波尺度谱用于声发射检测的滚动轴承损伤类型及部件的识别,诊断结果十分直观、清晰、准确。仿真分析和实验研究均表明小波尺度谱能有效应用于基于声发射技术的状态监测与故障诊断。     

大型常压储罐底板的声发射在线检测

基于大型常压立式金属储罐底板在线声发射检测及定位的原理,针对声发射检测过程中因声源性质不明确导致的罐底完整性评价结果不准确的问题,采用小波分析方法对罐底声发射信号进行了分解．通过提取声发射信号在不同小波分解频带上的特征频谱系数,与声发射波形参数共同作为BP神经网络学习样本集的特征向量,对神经网络的模式识别性能进行了优化．采用该神经网络对罐底裂纹、腐蚀、泄漏、机械噪声和电磁噪声等不同性质的声发射源进行判别时,其正确识别率均在90％以上,使基于声发射在线检测技术的储罐底板结构完整性评价技术更趋于完善和实用化．     

破茬圆盘刀点蚀声发射信号的小波消噪方法的研究

分析了破茬圆盘刀点蚀声发射信号及小波变换的特点,以说明小波变换是适合于点蚀声发射信号处理的一种方法。利用小波的多分辨分析对声学信号中参杂的噪声进行抑制,使声发射数据满足"规则化"的要求;同时为减少声发射点蚀实验对环境的依赖发挥重要作用。实验结果证明小波分析对声发射信号具有良好的去噪效果。     

噪声环境下基于小波熵的声发射识别

针对声发射技术在旋转机械故障检测中的强噪声干扰问题,提出了一种基于小波熵的声发射检测算法.该算法首先给定一个合理的阈值.对声发射信号进行小波分解.然后进行分帧处理,使信号在较短的时间间隔内保持特性基本不变,从而求出每一帧信号的小波熵.通过比较每一帧信号的小波熵值与阈值的大小,判断该信号为声发射帧还是噪声帧.为了检验算法的检测效果,在转子实验台上获得碰摩声发射信号.并在测试数据上叠加不同信噪比的高斯白噪声和非平稳噪声,进行声发射识别.实验结果表明:该算法具有较高的识别正确率;在低信噪比环境下,通过调整阈值的可调参数可以有效提高识别的正确率.     

储罐底板钢点蚀过程中声发射信号的聚类分析

联合采用声发射和电化学技术研究储罐底板钢试样在w(NaCl)=3.0%,pH=2.0的酸性溶液中的点蚀特征,基于K-均值聚类算法对点蚀声发射信号特征参数进行聚类分析,从而提取各类信号的自身特征。将分类后的信号作为样本训练BP人工神经网络,成功对平行试验采集的声发射信号进行识别。研究结果表明,底板钢在酸性条件下的点蚀过程主要产生氢气泡、膜破裂和蚀坑生长这3类典型的声发射信号,通过聚类方法可以区分这3类信号,并能用神经网络对声发射源进行有效识别。这对现场常压金属储罐底板腐蚀声发射检测结果的解释和评价具有指导意义,有助于提高检测结果可靠性,降低储罐运行风险,保证其运行安全。     

基于小波分析的刨花板声发射信号降噪处理

应用MATLAB工具箱中小波函数对刨花板受压时产生的声发射信号进行了小波降噪处理,并比较了小波分析降噪和滤波器方法降噪的异同。结果表明:选取适当的小波分解级数,进行合理的阈值门限处理,可以大大提高重构后信号的识别度,对声发射信号采用小波方法降噪可达到较理想的效果。     

常压储罐声发射检测技术研究

声发射检测技术可用于常压储罐腐蚀评价.讨论了常压储罐中声发射信号产生的机制和传播过程,试验研究了液体介质中声发射源的定位、波速的计算及声发射信号的衰减规律,提出了声发射信号的分析方法以及结果评价方法,并给出一个工程实例.     

X60管线钢腐蚀过程的声发射监测实验

应用声发射(AE)技术对X60管线钢在质量分数为10%的FeCl3·6H_2O溶液中腐蚀过程进行了在线监测,通过AE信号特征参量分析、波形分析和小波分析相结合的方法处理信号,分析了X60管线钢在质量分数为10%的FeCl3·6H_2O溶液中声发射信号的变化规律及不同阶段的信号特征.结果表明:X60管线钢在质量分数为10%的FeCl_3·6H_2O溶液中腐蚀过程可以分为初始腐蚀期、加速腐蚀期和平稳腐蚀期3个阶段;不同腐蚀阶段的AE信号类型不同,信号频谱特征和能量比例也存在明显差异;3个腐蚀阶段的频率呈现低频、高频、低频的发展规律.结合AE信号的3种分析方法可以判定不同的腐蚀阶段,进而为X60管线钢腐蚀状态的安全性评价提供依据.     

氧化铝陶瓷磨削金刚石砂轮磨损的声发射监测

阐述了声发射监测工程陶瓷磨削的研究进展,发现目前对金刚石砂轮磨损监测研究基本上是选取声发射信号均方根(即有效值)进行分析,且金刚石砂轮磨损状态的声发射监测准确率不高.为提高金刚石砂轮磨损状态的声发射监测准确率,设计了氧化铝陶瓷磨削声发射实验,并采用支持向量机建立金刚石砂轮磨损状态的分类模型.分析发现氧化铝陶瓷精密磨削中声发射信号最强频谱能量在30~40kHz频段.金刚石砂轮轻度磨损、严重磨损钝化和修锐之后的磨削声发射信号频谱有明显不同;而且磨削声发射信号小波分解系数的方差值能够很好地反映金刚石砂轮磨损状态.结果表明采用磨削声发射信号的小波分解系数方差作为支持向量机判别金刚石砂轮磨损状态的输入特征,金刚石砂轮磨损状态分类测试的准确率达100%.     

基于小波包分析的声发射源定位方法

通过用小波和小波包对声发射信号进行分解,研究了声发射信号的频散现象,探讨了频散现象与声发射源距传感器距离的关系.为消除声速测量偏差给声发射系统带来的定位误差,利用该关系和在薄板中传播的Lamb波的频散现象,提出了一种在不知道发射源声速的情况下进行声发射源定位的新方法,且不必增加传感器的数量.以铅笔芯折断产生信号为模拟源进行了试验验证.结果表明,该方法可以比较准确地确定声发射源的位置,而且理论值与实际值相差很小.     

声发射信号处理技术及其在滚动轴承检测中的应用现状

声发射技术在滚动轴承的检测中得到了广泛应用,声发射信号处理是检测中的关键技术问题,常用的声发射信号处理技术有参数分析、波形分析、小波分析、模式识别等等。综述了21世纪以来声发射信号处理技术在滚动轴承检测中应用现状,国内外学者在将各种声发射信号处理技术应用于滚动轴承检测方面做了大量研究且取得了一定程度上的研究成果。需要进一步研究的内容是规范各种工况下声发射信号处理方法并设计标准的声发射信号处理平台。     

声发射信号通过螺栓紧固联接界面的试验研究

在声发射的实际应用中,采集的声发射信号很多都是经过不同界面传输的,其传播特性也受到不同程度的影响,其中通过螺栓紧固联接平面界面传播是最常见的一种。分析了引起声发射信号衰减的各种原因,采用成都动科信号采集卡及其相应的分析系统,模拟设计几组螺栓紧固联接平面试件来进行声发射信号传播特性研究。初步分析研究了在表面粗糙度、压力、接合面介质等不同条件下声发射信号通过螺栓紧固联接平面界面传播后的衰减情况,为声发射检测复杂结构设备具有重大参考意义。     

基于核密度估计方法的涤棉混纺纱拉伸断裂声发射信号分析

为了研究涤棉混纺纱拉伸断裂过程中各组分纤维的断裂情况,自主搭建了声发射信号采集装置,分别采集纯涤纶、纯棉和涤棉混纺环锭纱的拉伸断裂声发射信号,采用HHT和ICA分析方法将声发射信号的时域信号转换成频域信号,并提取特征量频率与幅值。基于核密度估计方法对涤棉混纺纱的拉伸过程中涤纶与棉纤维的声发射信号进行分析。结果表明:涤棉混纺纱拉伸过程中其组分纤维的声发射信号可以用特征频谱表征;在拉伸过程的每一个阶段,各种材料声发射特征频谱的不同可以由特征频率的核密度估计表达,并可推测其组分纤维的断裂次序。     

基于声发射信号的铣刀运行可靠性评估

研究了基于声发射方法的Logistic回归模型的铣削过程中刀具可靠性评估.从试验数据分析得出铣削过程的声发射信号和切削力信号,与刀具磨损量具有较强线性相关性,是刀具性能退化监测的有效方法.运用小波包分解提取声发射信号的能量,选取与刀具磨损相关的频带能量作为特征指标.将应用切削力和声发射两种监测方法建立的可靠性模型与仅用声发射监测的可靠性模型进行对比发现,两个模型都较为准确地评估出了刀具在铣削过程中的可靠度指标,而基于声发射可靠性评估模型更为方便,在实际切削力不易获得的情况下,运用此方法能够进行刀具的可靠性评估与寿命预测.     

磨削过程声发射信号传播特性研究

分析了磨削加工过程中声发射现象产生机理和声发射信号数学模型,利用新型流体声发射传感器监测磨削加工过程。方法讨论了磨削过程的声发射信号在流体声发射传感器的传播特性,并就液体喷射速度和角度等因素对其传播特性的影响进行了理论分析。     

声发射技术在管道泄漏检测中的应用

传统的管道泄漏检测法如负压波诊断法要求有很强的实时性,常因不能及时捕捉到泄漏信号而造成诊断失败,而声发射检测技术作为一种成熟的无损检测方法,可根据泄漏时流体与泄漏孔隙产生的声发射信号判断泄漏,实现对泄漏信号的连续捕捉,在检测原理上有很大的优势。利用声发射技术对管道泄漏检测进行了试验研究,通过对声发射信号进行时频域分析,实现了对泄漏信号的有效识别。试验结果表明,泄漏发生时的声发射能量主要集中在140-160 kHz,随着泄漏距离的增加,在200 kHz处的声发射能量将产生较大的衰减,从而验证了应用声发射技术进行管道泄漏检测的可行性。     

纤维混凝土试件拉伸损伤声发射监测

研究不同纤维长度和掺量的水泥基复合材料拉伸实验,材料内部微结构破坏的声发射特性。结果表明,加载初期,拉应力较小,试件处于弹性阶段,混凝土内部没有新增损伤,故未接收到声发射信号;加载中期,随着拉应力的增大,混凝土内部出现较少损伤,声发射信号逐渐增多;加载后期,拉应力继续增大,混凝土内部损伤程度加大,声发射信号急剧增加,至试件断裂时,声发射信号达到最大。相应的纤维混凝土断裂过程包括:弹性阶段、开裂阶段、裂缝发展阶段、断裂阶段。     

用声发射信号在线监测切削刀具的磨损与破损

通过监测金属切削过程中的声发射信号，判别切削刀具刃部的磨损状况．监测逐渐增大的声发射信号幅值大小，测量刀具后刀面的磨损情况；检测阶跃式声发射信号的幅值，监测刀具的破损情况．并用微机处理实验数据产生刀具破损的信号．还对刀具破损时声发射信号阀值进行了研究．