基于小波包能量谱的结构损伤预警方法试验研究

摘 要：通过钢梁损伤试验,验证基于小波包能量谱的结构损伤预警方法在实际结构上应用的有效性。对钢梁进行完好工况和三个损伤工况的动力响应测试,对得到的响应进行小波包分解,考察损伤前后各个特征频带的能量变化。试验结果显示,损伤预警指标ERV和ERVD能够对三种损伤工况做出有效预警;同一工况的多次测试得到的损伤预警指标ERVD虽有变化但变化不大。基于小波包能量谱的结构损伤预警指标对结构损伤具有敏感性、对测试噪声具有鲁棒性,可以用于实际结构损伤预警。     

基于小波包能量谱的声发射信号处理技术

为实现材料早期结构疲劳损伤程度的监测与评价,提出采用小波包能量谱的声发射信号处理方法.首先,搭建金属疲劳损伤在线声发射监测系统,采集金属材料早期结构疲劳损伤产生的裂纹扩展与闭合的声发射信号;其次,选取适用于该声发射信号的小波函数和小波包分解层数,从而得到小波包分解后的各个频带的能量随疲劳周期数增加的变化情况的小波包能量谱图.实验表明:上述信号处理方法可获得能表征金属材料随着疲劳周期数增加的早期结构疲劳损伤程度变化的频带特征,为桥梁结构、建筑工程结构构件中常用钢材疲劳过程的声发射监测及早期疲劳损伤程度的加剧提供参考依据.     

基于小波变换与统计分析的转子碰摩声发射特性研究

为解决转子碰摩损伤声发射信号分类及解释难题,应用PCI-2声发射系统和WS-ZHT1型多功能转子实验台组成转子碰摩声发射检测系统,采集转子局部碰摩声发射信号,通过理论分析声发射信号特征和小波基函数性质,dB8小波适合提取声发射信号特征;碰摩产生大量声发射信号,大量声发射信号的统计特性蕴涵较多碰摩信息。对不同转速条件下不同检测位置碰摩声发射信号的统计分析表明,声发射信号的功率谱密度集中在100～400 kHz。声发射信号平均幅值、平均能量可作为区分转子碰摩程度特征参数;功率谱主频可作为区分声发射相对位置特征参数,结论与碰摩类型无关。     

利用声发射信号的特征分析对冲压模具的状态判别

根据冲压模具失效产生声发射信号的特点,确定失效信号的特征参数;以小波包分析技术提取模具信号的能量特征向量,把各频带内的能量与总能量之比为特征参数;再对各频带的特征参数进行遗传算法生成新的优化特征参数,以概率一致性原理为基础,通过模糊数学可能性理论得到特征参数的隶属度函数,进而对冲压模具的工作状态进行判定,实验证明,该方法能可靠地对模具进行状态的判别,具有很强的实用性。     

基于提升小波包和模糊模式识别的结构有限元模型修正

该文提出了基于提升小波包特征提取和模糊模式识别的结构有限元模型修正方法，首先建立以节点固结系数表示的空间网架单元刚度矩阵，然后利用提升框架，将结构振动测试信号进行提升小波包分解，提取小波包信号分量能量作为特征向量，以此建立模糊模式识别的模糊子集，最后利用模糊模式识别方法对结构进行有限元模型修正，并研究了噪声对该算法的影响。为了证明该方法，对一个二层网架结构模型进行了数值仿真，结果表明该方法能够有效的修正结构的有限元模型。     

基于噪声水平自适应估计的往复压缩机振动信号局部投影降噪方法

局部投影降噪算法在其应用过程中,邻域的选择对降噪效果有较大影响。提出了改进算法以解决传统算法中邻域难以选取的问题。该方法利用小波包分解技术,依据频带能量的差异将原始信号分解为噪声频带和系统信号频带,将噪声频带能量占原始信号能量的比值估计为噪声水平。在一定程度内逐步增加分解层数,直至该噪声水平收敛。根据收敛时的噪声水平估计相空间中相点的邻域半径,此外利用该噪声水平可实现对原始信号的盲信噪比估计。对含噪的Lorenz和Rossler序列进行数值仿真,结果表明该方法的降噪效果优于一些传统方法和基于定量递归分析的局部投影降噪算法。对实测往复压缩机振动信号的降噪研究,进一步表明了该方法的有效性。     

碎片云撞击声发射信号能量特征小波包分析

利用小波包分析技术对碎片云撞击载荷作用下铝合金板声发射信号的能量分布特征进行了研究。首先,介绍了碎片云撞击信号的获取方案及撞击引起的损伤情况;其次,对获取的声发射信号进行小波包分析,得到了信号在频率带上能量分布特征图。最后,讨论了碎片云撞击损伤特征与声发射信号能量分布的关系。分析结果发现,对于相同质量的弹丸,随着其破碎程度的提高,形成的碎片云对后板的损伤程度减少;弹丸具有的初始速度越大,弹丸破碎越完全,碎片云撞击声发射信号中的能量越小;当弹丸破碎程度低时,碎片云撞击引起的声发射信号能量集中在约488kHz以下;弹丸破碎程度越高,信号中488kHz以上的能量所占总能量的比例越大。     

基于时序分析的拉深件成型裂纹的特征参数提取

研究金属拉深制件声发射信号特征参数的提取对判断成型制件的质量尤为重要。研究采用时序分析和MATLAB对经过小波包分解的声发射信号进行特征参数的提取。在此过程中利用时间序列的自相关系数和偏相关系数的拖尾性及截尾性来判断模型的类型;采用FPE (final prediction error,最终预测误差0029准则对模型进行定阶;以最小二乘估计法对模型的参数进行估计。最后,根据所建立的自回归谱模型提取声发射信号的特征参数。研究结果是通过此方法成功提取到了金属拉深制件声发射信号的特征参数及其分布图,为成型制件质量的判断提供了有利的依据。     

基于声发射信号与BP神经网络的煤粉粒径识别研究

煤粉粒径的测量是燃煤电站一项重要的工作。针对目前筛分法存在的缺点,提出了一种结合声发射信号与BP神经网络在线识别煤粉粒径的方法。在频域中对噪声信号与煤粉声发射信号进行比较,确定了信号中反映煤粉粒径的频率区间,并利用小波包置零方法对信号进行去噪,在信噪比与信号平滑度方面比较了几种常用小波函数的去噪效果。通过功率谱分析发现了信号能量随煤粉粒径的变化特征。最后提取信号能量特征,利用BP神经网络对煤粉粒径进行识别。研究结果表明,结合声发射信号与BP神经网络识别煤粉粒径,可以获得良好的效果。     

局域波法在海洋平台结构声发射信号监测中的应用

摘要：将局域波用于分析导管架海洋平台模型的声发射信号,以获得声发射信号的时频特征和频率能量分布。通过局域波分解将声发射信号分解为一组基本模式分量（IMF）,对每一个IMF分量进行希尔伯特变换获得信号能量随时间频率的变化;由局域波时频谱得到边际谱,反映声发射信号的能量频率分布特征。通过分析导管架海洋平台模型模拟声发射信号,获得了特征,运用局域波分析方法监测到导管架海洋平台预制裂纹声发射信号的出现。因此,局域波法可以用于分析导管架海洋平台的声发射信号,在声发射信号处理领域将会有广阔的应用前景。     

基于小波包特征提取和模糊熵特征选择的柴油机故障分析

船舶动力设备因故障监测信号样本少、变化缓慢、数据特征呈非线性,使得设备故障模式的准确识别和状态预测比较难。尤其是柴油机振动信号的故障诊断,由于柴油机振动信号噪声多,诊断信号难以进行特征选择的问题,提出了基于小波包能量谱特征提取和模糊熵特征择的柴油机故障诊断方法。利用模糊熵对小波包能量谱提取出的特征集进行特征选择,将选择后的特征参数输入LS-SVM进行故障模式识别。试验结果表明,该方法可以提高故障识别准确率。在该试验中,故障识别准确率达到了99.36%,相比于未进行特征选择的特征集,识别准确率提高了0.72%。     

基于小波包时频图特征和卷积神经网络的水声信号分类

水下声信号分类是水声学研究的一个重要方向.一个有效的特征提取和分类决策方法对水声信号分类技术至关重要.文章将鱼声、商船辐射噪声和风关噪声三类实测的水声信号在小波包分解的基础上提取时频图特征,并搭建了一个七层结构的卷积神经网络作为分类器.研究结果表明:三种水声信号的小波包时频图特征结合卷积神经网络在不同测试集可达到(98...     

基于RQA与SVM的声发射信号检测识别方法

针对裂纹声发射信号检测问题,提出基于递归定量分析与支持向量机相结合的新型检测方法。利用小波阈值去噪原理,对采集的声发射信号进行去噪,将递归定量分析引入声发射信号检测,提取递归定量分析的量化特征参数,结合支持向量机对模拟裂纹声发射信号进行识别。并实验验证该方法的可行性。     

基于小波包变换和时变频率的结构地震损伤评估

基于频率变化的结构地震损伤评估方法具有机理明确和精度较高等特点,但传统信号分析方法在时频分辨率上不能同时满足精度要求,导致时变频率不能直接从响应信号中精确获取,影响频率法损伤评估的应用。依据时频边缘条件提出时频谱分析精度评价标准,通过对比不同的信号分析方法,确认具有特定基函数的小波包变换是获取精确时变功率谱的有效工具。提出基于小波包脊的时变频率提取方法,在此基础上依据结构频率的变化可计算结构时变损伤指标,并最终实现结构多维地震损伤评估。算例表明基于小波包变换和时变频率的结构地震损伤评估方法可以较准确地反映结构的整体损伤演变过程和最终损伤程度。应用该方法时仅需要结构的位移时程,在结构动力分析、抗震验算以及实际结构的震害评估中均具有良好的适用性。     

听觉小波包在舰船噪声分解与重构中的应用

舰船噪声的分解和重构对于舰船噪声特征提取与听音分析都具有重要作用。采用多分辨分析理论对噪声进行分解和重构只能对低频进行精细化处理,但对高频却难以达到理想效果。正交小波包分析可以在任何欲处理的频带内进行可允许的任意层次分解,但分解的小波包树的结构难以确定,没有明确的构造导引方法。将Bark频率群的理论引入小波包树结构的选择,提出构造听觉小波包树结构的方法,构建了基于db6小波的采样率为44.1 kHz的听觉小波包。采用该听觉小波包结构对四型舰船噪声信号进行分解、子带加权和重构,频谱分析和听音分析都表明重构噪声特征更加清晰。     

用1(1/2)维谱结合小波包能量提取地震动信号特征

针对车辆（轮式车、履带式车）引起的地震动信号中,具有非平稳、非高斯性特征相互重叠的实际情况,研究了地面活动目标产生的地震动信号特性;从理论上说明了1(1/2)维谱可消除车辆引起的地震动信号中的高斯白噪声或有色噪声,在将[112]维谱分析和小波包能量谱相结合的基础上,提出一种特征提取方法,以便区分不同的车辆目标。在时频域构建以[112]维谱和小波包能量谱作为地震动信号的联合特征向量,建立以训练误差为目标的BP神经网络模式分类器;然后对两类车辆信号进行识别。地震动信号的车辆实测数据表明,该方法能够准确和有效地识别车辆引起的地震动信号。     

基于小波包能量谱的结构损伤预警方法研究

基于小波包分析推导了结构动力系统在不同分析尺度上的状态方程和观测方程,在此基础上研究了结构动力响应在不同分析尺度上的时-频特性以及系统矩阵和测量噪声在各个分析尺度上的递推性.理论分析证明,采用结构动力响应的小波包能量谱进行结构损伤预警具有较好的损伤敏感性和噪声鲁棒性.根据瞬态激励的特性提出对激励和响应的时域互相关序列进行小波包分解得到小波包能量谱,并在此基础上计算结构损伤预警指标.通过一钢筋混凝土板静力承载力的振动试验分析,对板不同受力阶段的损伤状态进行了判别,并与实际损伤程度进行了比较.     

基于声发射信号的钢桶泄漏检测

目的研究基于声发射信号的钢桶泄漏检测方法。方法利用声发射传感器、前置放大器、采集卡和计算机搭建采集系统,分析漏孔直径为0.2 mm和无泄漏状况下泄漏频率特点。对采集的声发射信号采用小波包分解,提取了泄漏信号的3个特征频段(16~30 kHz,33~47 kHz,95~102 kHz)的能量特征,将其作为支持向量机的输入特征向量,对已经训练好的支持向量机进行测试,判断钢桶是否泄漏。结果经试验测试,判断准确率达100%。结论通过小波包能量与支持向量机相结合的方法,可以成功地对直径0.2mm及以上漏孔的钢桶泄漏进行检测。