滚动轴承故障声学信号小波分析方法研究

采用小波分析方法,对非接触式声学测试中的滚动轴承故障声学信号进行多尺度分解,计算分解后每层信号的能量系数,结合噪声信号频率特性,去除能量较低的频段信号,对能量集中的频段进行波形重构,得到最能代表声发射源特征的信号,并利用功率谱分析了其频域特性。     

基于小波和EMD的滚动轴承非接触声发射诊断方法

采用声发射技术对滚动轴承进行非接触检测,利用小波分解把故障轴承信号分解在不同频段,然后依照各频带能量重构信号,消除背景噪声,对降噪信号进行EMD分解,对分解后感兴趣的IMF进行边际谱分析,观察特征频率,得到清晰的故障信息,以此诊断轴承故障。     

一种基于小波分解的储罐声发射源定位波形滤波算法研究

小波分解是以小波基为基础,对信号进行多层分解的一种数学方法。近年来,小波分解逐步应用于声发射源定位计算中,根据小波分解后信号时域不变的特性,可以对声发射源的位置进行计算。目前,小波分解定位精度的主要影响因素是声发射信号中的噪声信号。因此,在小波分解前对声发射信号进行降噪,对提高信号小波分解源定位的精度有重要意义。引入了一种基于阈值的降噪方法,结合小波分解,尝试研究了声发射信号降噪算法对定位精度的影响。     

岩石声发射信号处理方法及频谱分析研究

通过对红砂岩试样的单轴压缩声发射试验,结合试验所获得的声发射累积能量曲线,分别选取试样低应力水平和高应力水平时所释放的声发射原始波形信号,基于小波分析理论,分别采用小波阈值去噪方法中的rigrsure、heursure、sqtwolog和minimaxi阈值规则对所选取的声发射原始波形信号进行去噪处理,并通过快速傅里叶变换对去噪后的信号进行相应的频谱分析。结果表明,rigrsure阈值规则对声发射原始波形信号的去噪效果最好,去噪后所获得的二维频谱图,不含因噪声存在而形成的零乱小峰值;声发射信号的二维频谱图,在低应力水平时多表现为单峰,在高应力水平时多表现为双峰或多峰。     

随机激励下小波包能量谱的钢框架结构损伤识别研究

本文采用小波包能量谱的方法进行钢框架结构损伤研究,通过有限元模拟得到结构损伤前后的加速度响应信号,进行小波包分解,提取对结构损伤敏感的特征频带,在此基础上建立结构损伤识别指标,并研究指标的损伤敏感性和噪声鲁棒性.研究表明:结构的自振频率对钢框架结构的损伤不敏感,而能量比变化和损伤识别指标能够有效地发现钢结构不同程度的损...     

输油管道小泄漏特征信号提取方法研究

针对管道发生小泄漏时产生微弱信号难以识别的难题,提出采用小波包分解的频带能量特征提取方法,根据不同工况下和小泄漏产生时信号的频带能量不同,建立管道运行状态的特征向量和模式库,从而提高了对管道运行的监测能力。     

基于小波包与PCA遗传神经网络相结合的齿轮箱故障诊断方法

针对风电机组齿轮箱振动信号非平稳、不确定的特点,提出基于小波包与PCA遗传神经网络相结合的风电机组齿轮箱故障诊断方法。该方法选取振动信号的峭度和峰值作为时域特征值,利用小波包算法提取频带能量和二范数作为时频域特征值。考虑到特征值之间的相关性,利用主成分分析法确定主成分,从而减少神经网络的输入变量。利用遗传算法对BP神经网络权值和偏置进行优化,建立遗传神经网络的故障诊断模型。仿真测试结果证实了算法的有效性。     

管道振动故障三维识别方法

针对传统的管道单通道故障诊断存在的局限性,提出将全信息小波包技术和支持向量机技术相结合的管道振动故障识别。用小波包变换对三通道信号分别分解,用能量法求出分解后各频带信号对应的能量,并构建三维全信息能量特征向量,作为支持向量机分类器的训练样本和测试样本。经验证,训练后的分类器能够对管道振动进行识别和诊断,并且提高了故障识别的效率和精度。     

304控氮不锈钢应力腐蚀过程中声发射信号聚类分析

研究了304控氮不锈钢试样在酸性氯化钠溶液中慢应变速率拉伸过程的声发射特征.采用基于自组织映射神经网络和K-均值聚类算法对长时间慢拉伸实验的声发射信号进行聚类分析,通过分析各类信号的持续时间、上升时间、振铃、能量、幅值、波形、频带能量等特征,从中找出了裂纹信号.将分类后的信号作为样本训练神经网络,对短时间慢拉伸实验检测...     

基于谐波小波包和支持向量机的风机叶片损伤识别研究

为了解决风机叶片损伤类型识别的问题,提出了一种基于谐波小波包和支持向量机相结合的声发射源识别方法。由叶片损伤产生的声发射信号经过4层谐波小波包分解后,提取各频段的能量作为特征向量构建支持向量机分类器,通过支持向量机判别叶片损伤类型。在对叶片损伤进行识别时,分别采用谐波小波包和Daubechies小波包分解声发射信号,并进行比较。实验结果表明,采用谐波小波包和支持向量机相结合的方法可以得到良好的识别效果。     

喷嘴释放单气泡的声发射特性

利用声发射技术在单气泡发生实验装置中研究了气液两相流中单气泡的动力学特性,使用自行开发的采集处理程序进行气泡声信号的参数提取,采用统计分析、小波变换和快速傅里叶变换对声信号进行时域和频域范围的分析。分析结果表明,声发射技术可以检测到管内气泡的声信号,具有较高的信噪比,且声信号随着喷嘴尺寸的增大而增大,随着液相表面张力的减小而减小。比较不同喷嘴直径下气泡的频率谱,发现喷嘴释放气泡发出的声信号频率为150～200 kHz,且随着喷嘴直径的增大,峰值频率相应增大,提出了声信号峰值频率与气泡尺寸之间的关联式。同时得到了气泡上升过程中的连续形态变化,分析了气泡产生声音的机理。研究表明,声发射技术是一种灵敏度高、测量手段方便的方法,可用于气液两相流气泡运动特性的检测。     

填料塔液泛的声发射测量

利用声发射技术采集填料塔在不同操作状态下壁面处的声发射信号,结合标准差分析、频谱分析和小波分析研究填料塔在不同操作状态时的声发射信号特征,提出填料塔液泛气速的声发射测量判据。以空气-水体系为例考察不同液体流量下的液泛气速,发现声发射信号标准差对液泛气速的预测值与压降法的预测值接近。比较不同操作条件下的声发射信号的功率谱,发现填料塔发生液泛时功率密度最大的峰从50 kHz 和60 kHz 转移到在25 kHz附近;进一步将声发射信号在0~300 kHz 频率范围内做7 尺度小波分解,当气速到达液泛气速时特征信号频段G₁(d₄、d₅)的声发射信号能量分率迅速增大。G₁尺度声发射信号能量分率对液泛气速的预测值与压降法的预测值接近。声发射技术作为一种非侵入式的检测手段,能够实现液泛的实时监控,具有良好的应用前景。     

Characterization of an ultrasonic system using wavelet transforms

A new method has been developed for the determination of the spatial distribution of the cavitation intensity in an ultrasound processor. The method uses wavelet transform analysis of the acoustic emission profiles. The periodic modulation of the acoustic pressure field in an ultrasound processor causes unsteady radial motion of the bubbles, resulting in non-stationary acoustic emission profiles that cannot be analyzed by Fourier transform. The cavitation intensity has been judged experimentally and numerically. The experimental method used the “cavitation noise coefficient” defined as the sum of the energy at different scales (or levels) in the wavelet transform of the measured signal containing the subharmonic and harmonics of the fundamental frequency. The numerical method involved the simulation of the radial motion of a bubble and the pressure waves radiated by it, applying experimentally measured acoustic pressure signals as the forcing function. The numerically predicted spatial variation of the cavitation intensity was in agreement with the experimental measurements. It is proposed that the conical divergence of the acoustic waves from the transducers and the differences in the electrical and acoustical characteristics of the adjacent transducers in the bath give rise to a non-uniform cavitation intensity distribution.     

基于小波包分析和BP神经网络的滚动轴承非接触声发射诊断方法

采用声发射技术对滚动轴承进行非接触诊断,以小波包分析方法提取故障信号的能量特征向量,作为BP神经网络的输入向量进行模式识别,区别完好轴承和各类故障轴承。     

声波的多尺度分解与气固流化床故障检测

引言 在流化床乙烯气相聚合过程中,由于传热速率较低(与淤浆工艺相比),聚合物小颗粒容易聚集在一起形成结块,若不及时采取措施,将影响流化状态.而不良的流化状况经常导致装置不能满负荷、长周期地运转,严重时会"熔床",继而停产.为了保证流化床长期稳定的运行,聚合物颗粒结块的监测就变得十分重要.目前工业生产中主要根据流化松密度、反应温度、床高等参数的突变和γ射线法来检测结块.前者多依赖人为经验的判断,漏报、误报的情况时有发生.而γ射线法则对人体存在致命的伤害.因此,发展一种简单快捷、灵敏准确、安全环保的结块测量技术成为当务之急.     

声波测量在搅拌釜中固体颗粒临界悬浮转速测定的应用

基于声发射测量技术,结合声信号的频谱分析、小波分解和R/S分析,获得了代表颗粒运动的特征信号频段（d₁、d₂频段）。同时,根据声波特征信号频段能量随搅拌转速的规律性变化,以固体颗粒碰撞壁面产生信号高频区域的声能量分率值为特征参数,提出了搅拌釜临界悬浮转速的测量判据,即声能量分率快速减少并开始趋于稳定时所对应的搅拌转速为临界悬浮转速。以水-玻璃珠体系为例,与目测法相比,声波法测量值的平均相对误差为3.51%,具有较高的精度。利用经典的Zweitering临界悬浮转速计算公式对声波法测得的实验数据进行拟合,计算值与测量值之间的平均相对误差为3.17%,表明公式对于临界悬浮转速的计算具有较高的准确性。由此获得了一种快速、准确、安全的搅拌釜反应器临界悬浮转速测量技术,有利于工业生产流程的优化和控制。     

基于声发射技术的垂直管气液两相流动检测方法

声发射（AE）作为一种无损检测手段,用于气液两相流的测量具有非侵入式、测量不破坏被测管道及流场分布,信号强、灵敏度高等优点。利用声发射技术在河北大学垂直管气液两相流管道上进行了大量实验,运用现代信息数据处理方法对气液两相流垂直管道流型特征参数进行了提取。分析结果表明利用声发射手段提取出的流型特征参数可以反映出典型流型下的动力学特征。垂直管道中,泡状流、弹状流、环状流以及过渡状态下的乳沫状流在时域和频域信号中有着明显区别,小波能量和小波包分解后的信息熵的值也存在较大的差异性,从另一角度验证了在不同流型下两相流体在管道内部不同的运动状态,利用模式识别的思想,对垂直管4种典型流型进行了流型识别,取得了较好的效果,研究结果表明声发射技术可以作为一种技术手段用于气液两相流流动的检测。     

Q235均匀腐蚀过程声发射监测实验研究

应用声发射技术分别对Q235均匀腐蚀过程中的气泡产生与金属溶解两个过程进行了监测,获取了Q235均匀腐蚀过程中的气泡产生与金属溶解声发射信号。并应用特征参量分析法,分析了气泡产生与金属溶解过程的声发射信号特性。研究发现应用能量、质心频率和峰值频率3种特征参量能准确区分两种不同的腐蚀信号。研究结果为Q235均匀腐蚀过程的声发射研究和噪声信号的分离提供了参考。