声发射模糊神经网络

在声发射BP神经网络的基础上,通过添加模糊输入层和模糊输出层,构筑成声发射模糊神经网络.对原先的声发射信号进行模式识别,既提高了神经网络训练的收敛精度,又改善了收敛速度和稳定性.从而进一步提高了声发射信号模式识别的实用价值.     

声发射神经网络模式识别

利用工件在加载与卸载时所产生的声发射信号,作为神经网络模式识别的输入特征,并对输出量进行模糊化隶属度计算,用BP学习法对连接权重系数进行优化,成功地实现了对工件样本组的训练和分类.     

基于声发射和神经网络的风机叶片裂纹识别研究

提出一种对风力机叶片裂纹声发射信号进行模式识别的方法。该方法以叶片无裂纹、萌生裂纹、扩展裂纹和断裂四个阶段为声发射源的四个模式,基于声发射信号含有丰富的发射源信息的特点,通过大量采样获得叶片裂纹声发射信号参数,并依照叶片裂纹声发射参数分析的数值特点确定BP神经网络,用选定的网络对叶片裂纹阶段进行模式识别,以判断裂纹的危害程度。仿真结果表明,利用BP神经网络可以对声发射信号进行有效识别,识别准确率达到90%以上。     

岩体损伤破坏过程三维定位声发射试验分析

岩石类材料的破坏是一种能量累积损伤过程,在力学上是宏观缺陷产生与扩展的累积过程。对完整岩石先进行了单轴压缩试验,在压缩试验的同时,使用声发射试验仪器记录下岩样的声发射参数。试验测试了不同岩性试样的损伤破坏过程,试验结果表明,岩石的应力和声发射变化率之间的关系具有三个阶段:不明显变化阶段、明显变化阶段、破坏前阶段。与此相对应,岩石声发射事件数和加载时间也具有三个阶段:声发射事件缓慢增长阶段、声发射事件稳定增长阶段、声发射事件高速增长阶段。在不同尺寸岩石的声发射试验中,发现不同尺寸对岩样的破坏形态影响不明显。尺寸较小的岩样进入声发射事件明显变化阶段的时间比尺寸较大的岩样早。     

基于声发射信号的铝合金点焊裂纹神经网络监测

铝合金热加工过程的冶金行为比较复杂,在电阻点焊快速加热和冷却条件下,极易产生裂纹缺陷。基于虚拟仪器技术,以Lab VIEW为软件平台,结合Matlab数值分析软件,构建了电阻点焊过程声发射信号采集分析及铝合金点焊裂纹监测系统。以2A12铝合金电阻点焊熔核冷却结晶过程,即点焊焊接循环维持阶段的声发射信号为研究对象,提取与声发射信号强度相关的振铃计数、能量、有效电压及5层小波分解125~250 k Hz频带能量系数4个特征参数作为输入矢量,裂纹作为输出矢量,建立3层BP神经网络铝合金点焊裂纹的监测模型,并利用测试样本对该模型进行验证。结果表明,裂纹监测的正确率达到89.1%,为监测铝合金电阻点焊裂纹提供了一种有效的方法。     

玻璃纤维/环氧树脂复合材料损伤与断裂过程的声发射特性

研究了几种不同的玻璃纤维增强的树脂基复合材料在承受拉伸栽荷时的损伤与断裂行为。结果表明：损伤与断裂的不同阶段，可用声发射信号的几种关联图进行区分。     

基于FBG和BP神经网络的声发射定位方法

针对传统基于神经网络的声发射定位选择的样本不具有广泛代表性的问题,提出了基于光纤布拉格光栅(fiber Bragg grating,简称FBG)传感和反向传播(back propagation,简称BP)神经网络的声发射定位技术。该方法使用提取的窄带信号间时差作为样本,无需考虑损伤特性及波速对定位的影响,同时使用Levenberg-Marquardt(简称LM)算法训练样本,提高了BP神经网络的训练速度。在500mm×500mm的铝合金板上进行实验,声发射定位的平均误差为6.65mm,验证了该方法的有效性和准确性。     

基于声发射信号的金属铣削过程研究

为了对铣削过程进行状态监测,避免在铣削工作过程中产生突发损伤,从铣削加工中的声发射现象入手,采集整个铣削过程中产生的声发射信号,利用声发射计数进行数据分析,得到铣削过程中不同阶段所对应的声发射计数的变化规律,从而进一步对整个铣削过程的稳定性进行分析研究。结果表明,主轴转速设置在1600 r/min～3200 r/min时,随着主轴转速增大,主轴转速与声发射计数呈正相关关系,随着主轴转速设置的增大,相应的各个时刻所对应的声发射计数值也发生增大,系统越不稳定。声发射计数对主轴转速这一铣削参数的变化非常敏感,能够很好地反映金属铣削过程的稳定性,很好地描述整个铣削过程。在每次铣削试验中,铣削初期阶段,声发射计数值呈阶跃性增大,然后逐渐保持平稳的特征;而当铣削进行到试件中段时,声发射计数继续增大,达到峰值。因此,铣削过程中,铣削的加工试件中间位置时需要重点关注,此时铣削状态最不平稳,最容易发生失效。在实际铣削过程中,重点监控好声发射计数,能避免刀具等加工件发生损伤破坏,提高加工质量及加工效率。     

基于BP神经网络的金属裂纹声发射信号特征参数的提取

金属裂纹声发射信号特征提取是根据其进行故障诊断的关键,提出了BP神经网络和模式识别相结合的提取金属材料疲劳声发射信号特征的新方法,并利用美国PAC公司SAMOS声发射检测系统采集到声发射的各种参数,应用该方法选择出一些对分类识别最有效的特征参数;并采用可分离性判据进一步验证其正确性。     

基于声发射和小波神经网络的机械密封状态分类新方法

采用声发射方法监测得到的复杂机械密封的声发射信号往往信噪比很低,对其工作状态进行分类存在一定的困难。提出一种基于声发射和小波神经网络的机械密封工作状态分类的方法。该方法将小波与神经网络结合,基于声发射信号时域和小波包能量分析的特征提取方法,充分利用声发射信号中的有用信息,能很好地表征机械密封的工作状态。以旋转轴用动密封装置为例,采用上述方法对其工作状态进行监测。实验证明,该方法能够有效地对复杂机械密封的工作状态或故障类型进行分类。     

基于声发射 Ib 值分析的渗铝 321 钢损伤特性研究

太阳能热发电换热管主要材料渗铝321钢的损伤会导致换热管的寿命缩短甚至断裂,因此必须进行损伤检测。采用声发射方法对渗铝321钢的损伤特性进行分析,实现对换热管性能的在线动态监测。通过采用声发射Ib值特征来表征渗铝321钢的损伤程度,并运用自组织映射(SOM)神经网络算法进行声发射特征参数聚类,以分析材料的损伤模式。结果表明,力学塑性阶段的声发射事件数量剧增,能量和振铃计数的峰值标志着试件的断裂。此外,在试件失效前,Ib值显著降低且密度变密集,表明Ib值的变化特征可以作为材料临界失效的预警信号。通过SOM算法对特征参数进行聚类分析得到4个簇及其对应的特征频率,并使用扫描电子显微镜(SEM)观察试件的断口形貌,得出4个簇分别对应于孔洞生长与汇合、微裂纹成核、宏观裂纹扩展和纤维状断裂4类损伤模式。这项研究旨在探索金属管材的损伤演化行为,并为管材的损伤分析和健康监测提供依据。     

基于声发射的阀门泄漏检测及标定方法的研究

基于阀门泄漏产生声发射信号的原理,建立了可用于测试阀门泄漏率低于0.1Pa.m3/s的微小泄漏状态的声发射检测系统,采用气泡法对阀门微小泄漏进行标定。针对声发射信号在检测中易受环境噪声干扰的问题,设计了信号调理电路来降低各种噪声,并编制了LabVIEW程序对采集的声发射信号进行分析和处理。以手动球阀为被测对象,在建立的系统上进行了大量泄漏检测实验,结果表明,该系统能快速方便地对阀门微小泄漏做出定性分析。     

Accumulated damage process of thermal sprayed coating under rolling contact by acoustic emission technique

The accumulated damage process of rolling contact fatigue (RCF) of plasma-sprayed coatings was investigated. The influences of surface roughness, loading condition, and stress cycle frequency on the accumulated damage status of the coatings were discussed. A ball-ondisc machine was employed to conduct RCF experiments. Acoustic emission (AE) technique was introduced to monitor the RCF process of the coatings. AE signal characteristics were investigated to reveal the accumulated damage process. Result showed that the polished coating would resist the asperity contact and remit accumulated damage. The RCF lifetime would then extend. Heavy load would aggravate the accumulated damage status and induce surface fracture. Wear became the main failure mode that reduced the RCF lifetime. Frequent stress cycle would aggravate the accumulated damage status and induce interface fracture. Fatigue then became the main failure mode that also reduced the RCF lifetime.     

基于BP神经网络的管道泄漏声信号识别方法研究

针对城市供水管网泄漏检测需求,进行了泄漏声信号识别方法研究。分析了泄漏信号的时域、频域及波形特点,提取出可用于泄漏信号表征的20种特征参数;基于提取的泄漏声信号特征参数,构建了泄漏声信号BP神经网络识别系统;研究了神经网络结构(隐含节点数、传递函数、学习率)及输入参数的数量和种类对泄漏信号识别效果的影响,并优化出最佳的神经网络结构及输入参数。在以上研究基础上,利用优化后的神经网络对实验室及现场管道泄漏信号进行了交叉训练和识别,结果表明,提出的基于泄漏特征参数的神经网络系统具有较高的可靠性和普适性,可以很好地实现不同场景下泄漏信号的交叉识别,整体识别率达92.5%,为解决不同工况下泄漏信号识别做了有益的探索。     

基于分式聚合过程神经网络的发动机气路参数偏差值预测

为解决航空发动机气路参数偏差值时间序列中突变值难以预测的问题,基于有理式函数具有更好的非线性逼近能力的理论,提出一种分式非线性聚合过程神经网络模型.该网络结构在隐层中存在一个过程神经元对偶层,通过分式非线性空间聚合的方式,分别实现信号对神经元的激励和抑制作用.根据采样点离散化的特点,采用离散Walsh变换对的内积运算替代积分算子,在简化计算过程的同时消除了数据拟合中的精度损失.采用基于离散Walsh变换LM算法进行网络训练,将训练好的模型应用在气路参数偏差值时间序列预测中.从预测结果可以看出,该模型对存在突变值的时间序列预测具有更高的效率和灵敏性.     

基于信息优化的加工过程神经网络控制

为了提高加工过程生产率和保证加工精度,以加工过程的恒切削力控制作为研究对象,将信息论原理和神经网络智能控制理论应用于加工过程控制,以信息熵作为加工过程智能控制系统的性能测度能统一各级性能指标,将神经网络作为加工过程控制输入和系统输出的信息传输通道,确定了神经网络基于信息优化的目标函数,推导出了信息优化的三层BP神经网络学习算法,提出了恒力切削过程中基于信息优化的神经网络控制系统框架.通过加工过程的仿真实例证明,与传统自适应神经网络控制方法相比,基于信息优化的神经网络控制方法收敛精确,速度快,振荡小,系统超调量小,具有较好的综合性能.研究结果为信息理论应用于加工过程控制提供了有效途径.     

基于过程神经网络的航空发动机性能参数预测

针对传统方法难以对性能参数进行有效预测的问题,提出一种基于过程神经网络的性能参数预测方法。为解决反向传播学习算法收敛速度慢、易陷于局部极小点等问题,开发了一种基于正交基函数展开的Leven-berg-Marquardt学习算法。为提高过程神经网络的泛化能力,从提高训练样本的质量和规模入手,研究了实际测量数据的预处理方法,并提出一种基于样条函数拟合和相空间重构理论的训练样本集构造方法。最后,将该方法用于某型航空发动机性能参数的预测,获得了满意的结果。     

基于多输出支持向量回归的声发射源平面定位

为了解决直升机动部件疲劳损伤定位问题,提出了基于多输出支持向量回归算法的声发射源平面定位方法.以声发射信号的多个时域参数作为输入,破损点的平面坐标(x,y)作为输出,用支持向量回归机逼近输入输出之间的非线性映射关系,然后利用支持向量回归机的泛化推广能力,实现声发射源的平面定位.通过碳纤维材料试件断铅定位试验结果表明:该方法有效的实现了声发射源的平面定位,并且在收敛速度和定位精度上优于RBF神经网络.