储罐声发射检测信号的聚类分析

聚类分析作为一种先进的无监督模式识别技术,能在无先验知识的情况下对数据进行分类并揭示数据内部结构。通过优化K均值聚类算法,并应用浮动门槛值重新计算声发射检测波形数据的常用特征参量作为聚类算法的输入向量,采用浮动门槛计算得到的特征向量更能反映声发射波形特征,取得良好的聚类效果。通过现场储罐声发射检测数据实例的聚类分析,结果表明K均值聚类能有效地区别不同声源和传播途径的声发射信号,具有很好的去噪效果,能有效提高罐底声发射检测评价准确度。     

防喷器材料在拉伸过程中的声发射信号特性

用声发射技术研究防喷器材料ZG25CrNiMo裂纹试件的拉伸损伤与断裂行为。声发射仪器记录了ZG25CrNiMo裂纹试件在拉伸破坏过程中的声发射信号,运用声发射参数分析方法和波形分析方法对zG25crNiMo裂纹缺陷试件的声发射数据进行分析,得出材料在拉伸过程中的损伤类型以及各阶段所呈现的特性。试验结果表明,拉伸过程中破坏机制对声发射信号的特征具有显著影响,不同损伤阶段的信号频谱特征存在差异。     

HHT在声发射信号模态分析中的应用

根据模态声发射理论,携带大量结构或材料缺陷信息的声发射信号在结构中传播时,存在频散和多模态现象,因此声发射信号属于非平稳随机信号,利用传统的傅里叶谱分析无法有效提取声发射信号中蕴含的丰富信息。采用一种新时频信号处理方法——希尔伯特黄变换法,对频率突变的声发射信号进行了分析,显示了该方法相对其他信号分析方法的有效性和优越性。通过对薄板中的断铅信号进行希尔伯特黄变换分析,精确地获得了结构中声发射传播特性的信息。     

胶合板拉伸过程中的声发射特征

针对传统的力学试验方法对胶合板破坏过程的表征不足,提出了用声发射检测技术全程监测胶合板拉伸破坏过程。试验表明,材料的损伤破坏具有阶段性,不同阶段的声发射信号特征有明显的区别。研究发现声发射特征参数能够表征材料受载过程中的损伤演化规律和损伤类型,能直观地反映材料的损伤特征。因此,声发射检测技术可作为材料测试、质量评定的有效手段,也是传统力学方法的有益补充。     

电梯钢丝绳拉伸过程中的声发射特征

采用声发射技术对电梯钢丝绳拉伸过程进行监测,获取钢丝绳断丝信号,并对断丝信号进行参数分析和波形分析。试验结果表明:声发射检测技术能很好地定性辨识断丝信号。断丝信号具有高幅值高能量的特点,信号幅值在80~100 dB之间或绝对能量在2×10~6 mV·s以上的信号可定性认定为断丝信号。通过对具有这些特征的信号进行统计,可对钢丝绳断丝情况定量计算,从而推断出钢丝绳的剩余强度。钢丝绳断丝信号为突发型信号,对信号进行快速傅里叶变换可得知断丝信号的频率主要分布在0~220 kHz之间,且在25~50 kHz之间有明显的能量峰值。     

小波变换在声发射检测中的应用

在综合描述声发射信号特点和小波变换基本原理的基础上，结合实例介绍同时在时域和频域具有局部分析能力的信号处理方法-小波变换在声发射信号的特征提取、时频分析和噪声去除等方面的应用。     

防喷器壳体材料拉伸过程的声发射特性试验

采用声发射技术研究了防喷器主壳体材料ZG25GrNiMo的拉伸破坏过程。运用声发射参数分析方法分析了该材料在不同破坏阶段的声发射特性。分析结果表明,在材料屈服、塑性变形及断裂过程中的声发射特性具有明显的不同,且不同损伤模式的信号频谱存在明显的差异。     

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。     

小波包变换和能量分析在声发射信号降噪中的应用

材料或结构受外力或内力作用下产生的声发射信号,其频率成分复杂,包括一些能量相对微弱的高频信号和低频干扰信号,而研究中往往只针对某些频率段信号进行分析。小波包变化可以将复杂频率成分的信号分解到不同的频率段,通过频率和能量筛选,可以将感兴趣的相对高能量的频率段信号提取分离出来。以Q235试件拉伸试验中采集到的声发射为例进行小波分析,证实了小波分析方法在声发射信号降噪中的实用价值。     

小波包-AR谱在钛合金材料声发射监测技术中的应用

鉴于钛合金材料的声各向异性和高声波衰减系数使疲劳试验过程中的声发射监测十分困难。提出了小波包与AR谱相结合对钛合金材料声发射信号进行分析的方法。即对输出信号进行小波包分解,然后分频段对信号进行重构得到包含不同频率成分的时域信号,再进行AR谱分析,从而提取出频谱特征。分析表明,该方法对利用声发射信号分析钛合金材料部件的损伤和裂纹扩展是有效的。可为钛合金部件损伤和裂纹扩展的识别提供可靠的依据。     

声发射信号特征参数分析方法在镁铝合金拉伸试验分析中的应用

介绍了声发射信号特征参数及简单参数分析方法。用声发射技术监测了镁铝合金的拉伸过程,对比分析了拉伸特性曲线和声发射分布图随时间的变化规律,发现声发射事件计数和幅值能很好地反映拉伸的不同阶段。对信号参数进行关联分析,事件计数和能量关联在时间上的分布能很好地区分拉伸过程中的声源,也能很好地区分拉伸的不同阶段。     

缺陷试板拉伸过程声发射信号特性的相关性分析

为了研究含不同缺陷的16MnR焊接试样的声发射信号特征参数的分布特点及相关性,制作了板状焊接试样。分别进行了含气孔、条渣、未焊透及无缺陷试样的拉伸试验。对试验中声发射信号的计数、能量和幅值的分布特点及其相关性进行了分析,得出了不同缺陷的特征参数分布特点和各参数之间的相关性。提出了运用特征参数的分布特点、相关性分析及特征参量累积分析可以确定某一类型含缺陷材料的声发射特性。但由于缺陷的形状特征、尺寸及混合特性不同,得出的特性曲线和特征点也会不同。尽可能建立多种缺陷的声发射信号特性参数的试验数据,利用各种方法对试验数据进行分析,才能为检测人员更好地评估设备的完整性提供支持。     

冲压过程中冲压速度对声发射信号幅度的影响

冲压速度对冲压成形工艺影响很大,为此利用声发射技术来检测不同速度下的冲压过程。以不同速度下的冲压过程产生的声发射信号幅度为研究对象,研究两者之间的关系。结果表明,冲压速度对冲压成形过程中产生的声发射信号幅度影响非常大。即随着速度的增大,声发射信号幅度随之增大。     

基于声发射信号模式的齿轮特征识别研究

鉴于声发射信号对齿轮早期裂纹具有独特的敏感性,对早期齿轮声发射信号的特征识别具有重要意义。介绍小波变换理论及其原理,建立齿轮疲劳试验平台,利用小波阈值降噪对不同工况下齿轮声发射信号进行预处理,获取高能量频段的信号并提取时域、频域特征参数,将其作为BP神经网络的输入,以识别不同工况下的声发射信号。实验结果表明：与去噪后的全频段信号相比,基于高能量频段信号所提取的特征参数具有更高的识别率,为早期齿轮故障信号分析和检测提供借鉴。     

基于声发射信号的转子碰摩故障诊断方法

利用声发射信号的高频特性采集转子碰摩故障信息，采用小波分析技术把所得声发射信号分解在不同频带，对信号进行重构，从而消除背景噪声，并用小波包络谱分析方法识别故障信息。分析结果证明，基于声发射信号的小波包络分析可以检测出微弱的转子碰摩故障，是一种有效的早期故障诊断方法。     

金属塑性成型过程中摩擦声发射信号特征

在金属塑性成型的过程中,在较大的正压力作用下,变形金属与模具之间存在着摩擦力,导致除了浪费能源以外,还会使金属坯料的变形不均匀。采用声发射技术,检测了模拟金属滑块和滑板在三种匀速运动及三种正压力的情况下,产生的塑性变形摩擦声发射信号的变化。试验结果表明,在特定条件下,随着正压力的增加,声发射信号的计数和幅度减少。     

高聚物粘结炸药热冲击过程中的声发射现象研究

通过水浴冲击对高聚物粘结炸药（PBX）进行热冲击试验，由于材料在热冲击下产生的热应力来不及释放，从而导致材料内部产生裂纹。利用声发射仪器对热冲击过程进行监测，获得炸药材料在热冲击过程中的声发射信号。研究结果表明，声发射信号能够很好地反映热冲击过程中PBX损伤的产生和演变，并能够对损伤位置进行准确的定位，从而为研究材料的热冲击损伤机理和模式提供可靠的试验数据和理论依据。     

手工焊接过程声发射实时监测可行性研究

利用俄制MAES声发射系统对手工焊接过程进行实时监测,对焊接过程的不同时段采集到的声发射信号特征进行分析,以寻找出现裂纹时的声发射信号的特点,从而确定声发射实时监测手工焊接过程的可行性。     

不同拉伸条件下碳／环氧复合材料损伤的声发射特性

为了研究复合材料在动载荷和恒载情况下的损伤机理,在不同加载速度和恒载情况下,对T700／环氧复合材料进行了拉伸损伤声发射试验研究。从其损伤过程和声发射特性发现,在较低速率下,该复合材料断裂强度对拉伸速率变化不够敏感;但随着拉伸速率的增大,基体及界面损伤的高峰出现时间逐渐提前,断裂时损伤越来越不完全;恒载声发射效应反映了复合材料抗蠕变损伤的能力,而其收敛能力的大小反映了复合材料构件历史损伤的严重程度。