基于VMD的故障特征信号提取方法

变模式分解(variational mode decomposition,简称VMD)能够将多分量信号一次性分解成多个单分量调幅调频信号(variational intrinsic mode function,简称VIMF),但对噪声比较敏感。利用VMD对噪声的敏感特性,提出了一种基于VMD的降噪方法。利用排列熵定量确定VMD分解后各分量的含噪程度,对高噪分量直接剔除,对低噪分量进行Savitzky-Golay平滑处理,然后重构信号。运用该方法降噪后,对重构信号进行变模式分解,能够有效提取故障特征信号。仿真和实例分析表明,基于VMD的降噪方法的降噪效果优于小波变换降噪方法,VMD能有效提取故障特征信号。     

流体管道超声导波无损检测

研究工程中流体管道的结构损伤识别技术具有现实的意义。以实现管道损伤定位为目的,探讨超声导波检测技术在流体管道的结构损伤识别中的可行性以及其识别精度。选择材料为20#碳钢的圆管为研究对象,根据频散方程利用数值法求解其各个模态频散曲线。以管中导波的传播原理为基础,从管中导波的模式、频散特征、避开截止频率、传播速度等方面因素选择激励信号,通过Abaqus有限元仿真分析导波在流体管道中的传播机理,利用概率密度函数法实现流体管道损伤定位。最后通过在管道上引入切槽损伤和孔损伤进行实验,对定位方法进行验证,实验结果与仿真分析基本吻合,证明了该方法的工程实用价值。