基于无监督深度学习的声发射信号聚类分析

为提高声发射信号检测诊断的自动化程度,直接从声发射波形出发,提出了一种基于深度神经网络与聚类分析的声发射信号分类方法。针对声发射信号标签数据难以获取的问题,采用无监督学习方式,根据大量声发射实测波形进行深度一维卷积自编码器训练,实现了声发射信号特征的自动提取,进而结合K均值聚类算法准确区分不同类型的声发射信号。铅芯在复合材料板上突然断裂和摩擦的声发射试验表明,提出的方法能自动识别不同类别的声发射信号,识别效果优于基于人为设定声发射信号特征的聚类方法。     

声发射信号特征分析中的小波变换应用方法

对声发射信号进行分析与处理是目前获取声发射源信息的唯一有效途径,也是声发射技术发展的难点和瓶颈。针对声发射信号的特点,对小波变换用于声发射信号的特征分析问题进行了研究,总结出了适用于声发射信号的小波变换信号特征提取方法,并对未来小波变换在声发射领域的应用与研究方向进行了探讨。     

碳纤维复合材料板的声发射源定位

与常规的无损检测技术相比,声发射技术对动态缺陷更为敏感,但在实际应用中,声发射技术却存在板结构中声发射源的定位精度不高、复合材料的各向异性等特性会对声发射信号造成干扰和影响等问题。以声发射技术在实际应用中存在的一些问题为出发点,以各向异性复合材料板为试验对象,探究复合材料结构中的声发射源定位原理,分析了复合材料板中声发射信号的传播特性,绘制了复合材料板中声发射信号传播速度的全向性曲线,最后通过布置传感器阵列实现了复合材料板中的声发射源定位。     

基于USB AE模块的便携式管道声发射泄漏检测系统开发

基于USB AE模块的便携式声发射仪是一种新型的声发射检测设备。阐述了采用声发射方法检测管道泄漏的原理、USB声发射设备的结构和特性,分析了现有USB声发射检测系统存在的局限性。以Visual Studio C++作为程序开发平台,设计了针对管道泄漏这一特定环境和对象的便携式USB声发射检测系统。通过管道泄漏模拟试验,验证了系统设计方案的合理性,实现了声发射信号采集、数据处理和声发射源定位等功能。     

模态声发射——声发射信号处理的得力工具

模态声发射是声发射信号处理技术的得力工具。介绍它在声发射源定位、复合材料损伤源识别、疲劳裂纹萌生和扩展的声发射监测以及日历损伤声发射评价等工程实践中的应用。     

基于模态理论降低声发射源定位误差的方法

以玻璃纤维复合材料为研究对象,对声发射波在玻璃钢中传播的频率变化规律进行了研究,发现距声发射源不同位置采集到的声发射波的主要频率范围并不相同;根据模态声发射理论中不同频率段声发射信号传播特性不同的结论,对声发射波经不同通频带滤波器滤波后到达各传感器的时间差的线性关系进行了比较分析,得出声发射波到达时间的精确提取方法,发现模态滤波定位误差明显低于传统时间提取定位误差。     

中国第13届声发射学术研讨会征稿通知

第12届声发射学术研讨会举办后3年来,我国在声发射技术研究方面取得了大量研究成果并保持国际先进水平。为提高我国声发射学术水平,展示我国近年来在声发射技术研究领域的学术成果,给广大声发射技术研究、使用单位和人员提供交流学习平台,中国机械工程学会无损检测分会声发射专业委员会决定于2012年8月上旬在济南举办中国     

压力容器无损检测--声发射检测技术

声发射技术是20世纪60年代开始,目前逐步成熟的一种无损检测方法,已被广泛应用在压力容器检测和结构的完整性评价方面。文中简要介绍了国内外压力容器声发射检测的发展史和现状。给出了压力容器用钢的声发射特性和压力容器声发射检测方法,综合分析了国内外压力容器声发射检测的标准、仪器和应用进展。最后指出了压力容器声发射检测的发展方向,即在线监测、声发射信号的模式识别和人工神经网络模式识别分析。     

基于谐波提取的焊接过程声发射信号特性分析

通过试验掌握焊接过程中声发射信号特性是实现焊接裂纹声发射在线检测的前提。提出了一种基于谐波提取的声发射信号特性分析方法,结合焊接过程中声发射信号测试试验,对焊接过程中的声发射信号进行有效提取与频谱分析,获取了焊接过程中摩擦激励源、焊接电弧冲击激励源和焊接结构裂纹激励源声发射信号的频域特性。为实现焊接过程中的结构裂纹声发射在线检测提供了基础数据及参考依据。     

基于HHT的预应力钢筋混凝土梁断裂AE信号分析

针对混凝土材料损伤所产生的声发射信号复杂的特点,提出了基于Hilbert—Huang变换的分析混凝土声发射信号的新方法。利用全波形声发射技术记录了预应力混凝土梁在三点弯曲荷载试验下整个破坏过程的声发射信号,研究了声发射累计能量随时间变化的关系曲线,分析了梁在不同破坏阶段产生的实测声发射信号,获得了信号的Hilbert谱。通过与小波分析结果进行比较,显示出该方法具有处理精度高、自适应性强的特点,能有效地提取声发射信号中损伤的主要特征,为声发射信号处理提出了一种新的途径。     

压力容器声发射信号人工神经网络模式识别方法的研究

采用人工神经网络模式识别技术对现场压力容器各种声发射源信号特征参数进行了模式识别分析,提出了采用人工神经网络分类方法对压力容器声发射源信号进行定量分析的概念,从而找到了评价声发射源严重程度的方法,设计和培训的人工神经网络可以给出一个多种因素产生的复合声发射源中裂纹扩展、氧化夹渣断裂、残余应力释放和机械摩擦信号所占的百分比,这一结果使声发射技术对压力容器安全状态的无损评价成为可能。     

声发射源多传感器数据融合识别技术研究

波形数字声发射技术的发展给声发射源的特性识别带来了可能。噪声的影响和声发射信号传播过程的复杂性给声源的识别带来一定的困难。为了解决干扰情况下声发射源的定性问题，提出了在决策层上的多传感器数据融合的识别方法。利用定位传感器组中各个传感器得到的数据，同时考虑在同一个定位组中各个传感器所得数据的置信度不同，来对声发射源性质进行识别。实验结果证明，数据融合后声发射源特性识别的可靠性明显大于单个传感器，表明了多传感器融合识别的可能性和有效性。     

岩石力学试验中的声发射源定位技术

在岩石力学实验中，声发射源定位的研究方法，是实验室声发射研究的重要方面。在总结前人关于声发射源定位在实验硬件和定位算法两方面工作的基础上，从定位算法上着重分析了当前几种地震模拟岩石力学实验室声发射定位方法的利弊，指出了未来声发射定位方法可能的发展方向，并从定位算法上阐述了提高AE定位精度所必须克服的障碍。     

声发射源定位技术

综述声发射源的定位技术，详细介绍基于声发射信号时差测量的线定位和面定位技术，并分析影响声发射源定位精度的因素。     

基于BP神经网络的混流式水轮机裂纹声发射源定位方法

提出使用基于BP神经网络的智能定位方法,用于混流式水轮机的裂纹声发射源定位。理论和实验证明,该方法较好地解决了声发射源定位问题,为进行混流式水轮机裂纹在线监测提供依据。     

飞机蜂窝复合材料板压缩过程的声发射定位研究

声发射检测的主要目的是发现声发射源和有关源的信息,声发射源定位是声发射检测中至关重要的指标,其准确程度反映了声源的检测位置与实际缺陷源位置的符合程度。本研究针对复合材料的特性,结合实际情况进行了声速和衰减测量实验,并通过断铅实验对复合板进行声发射定位。通过对复合材料板压缩实验的在线监测,基于声发射信号参数的提取及关联图分析,给出了各损伤阶段的参数特征,以及声发射监测区域内的裂纹萌生扩展断裂的时间和位置。研究结果表明,复合板实际断裂位置与声发射监测得出的位置相吻合。     

声发射源特性的神经网络模式识别研究

提出一种对声发射源活动情况进行模式识别的方法。该方法以裂纹的形成、扩展和断裂三个阶段为声发射源,通过对声发射的参数进行采样和分析,利用不同类型的人工神经网络进行模式识别,以判断理解纹的危害程度。该方法也可用于区别噪声、泄漏、裂纹等不同声发射源的声发射信号,以判断缺陷的类别。     

Pitting and uniform corrosion source recognition using acoustic emission parameters

Acoustic emission (AE) can be used to detect corrosion in various applications. In cases of severe background noise, good noise elimination techniques and source identification approaches are required to increase signal-to-noise ratio. In this paper, a new AE parameter is presented as an alternative to AE activity for classification of corrosion sources. The duration and frequency of AE signals are found to be helpful in identifying the source of pitting and uniform corrosion processes. Results are explained in terms of theories of corrosion mechanisms and AE, as well as using experiment results. Finally, new AE source-based approaches to monitor both corrosion processes are proposed.     

2.25Cr-1Mo材料在拉伸过程中的声发射信号聚类分析

声发射(AE)技术能用来区分发生在受载材料内的不同损伤模式,而聚类分析能在无先验知识的情况下通过揭示数据内部结构对数据进行分类。声发射波形包含了丰富的声发射源信息,而常规的特征参数并不能满足深层次的声源识别要求。文章尝试从波形的频率分布特征、形状特征和强度特征三个方面分别选取小波变换能量特征系数、波形裕度因子和幅值作为描述声发射波形的新参数。基于波形新参数的聚类分析能有效地区分加氢反应器材料2.25Cr-1Mo带裂纹和无裂纹试件拉伸过程中屈服阶段塑性变形信号、微裂纹扩展信号和断裂失稳信号。     

A self-calibrating piezoelectric transducer with integral sensor for in situ energy calibration of acoustic emission

Piezoelectric transducers are used as both transmitters and sensors in acoustic emission (AE) testing applications. However, the transducer outputs are significantly affected by the coupling between the transducer and the structure. This means that the coupling must be very carefully controlled or assessed if reliable AE calibration sources are to be generated, and be considered in the AE system calibration if reliable AE measurements are to be made. The paper shows that by integrating a piezoelectric AE sensor to the backing of a conical piezoelectric transducer acting as the transmitter, a self-calibrating AE energy point source can be obtained. There is a negative linear relationship between the AE signal energy from the backing sensor and the coupling efficiency for a constant electrical input to the transmitter over the frequency range of interest in AE measurements (100 kHz to around 1 MHz). This should enable the strength of the simulated AE point source to be determined using the AE measurement from the backing sensor, and hence to facilitate in situ energy calibration of AEs in structures.