基于小波包改进算法的管道泄漏特征信号提取

在管道泄漏检测时,标志泄漏发生的特征信号相对较弱,这为泄漏特征信号的提取带来了极大困难。首先基于有限元仿真软件ANSYS研究声发射波在管道上的传播特性,分析泄露特征信号提取算法研究的必要性;然后提出一种泄露特征信号提取的改进小波包分解与重构算法;最后基于改进后的算法对实验室里采集到的泄漏声发射信号进行泄露特征信号提取实验。实验结果表明,改进算法可以准确提取出泄漏特征信号。它克服传统小波包算法分解和重构中的上采样与下采样带来的混频,为后续的定位分析创造了良好的条件。     

基于声发射技术的管道泄漏检测系统

根据管道泄漏时产生声发射信号的现象,构建了一种管道泄漏与泄漏点定位的检测系统。重点介绍系统软、硬件设计中的关键问题及其解决方法,现场测试表明,该系统在泄漏的识别和定位上有着良好的效果。     

基于多通道声发射检测系统的管道气体泄漏位置定位方法研究

为了自主开发基于声发射检测原理的管道气体泄漏位置定位系统,研制了基于四通道声发射检测系统的管道气体泄漏模拟实验装置。在测定声波沿管壁传播速度基础上开展了管道气体泄漏检测实验,通过改变声发射传感器与泄漏孔的在管道壁面的相对位置来模拟泄漏孔位置的变化。采用小波去噪和滑动平均滤波方法对所采集的泄漏信号进行了处理,利用互相关算法求取了各传感器之间的延迟时间,进而基于时间差提出了泄漏孔的定位算法。实验结果表明模拟管道上泄漏孔的定位结果相对误差低于4.0%,该系统对泄漏位置的定位精度满足行业标准和国家标准的要求。通过优化设计声发射信号的采样频率、管道材质、管道壁厚和传感器端面面积等能够进一步提高定位的准确度。     

木材缺陷声发射信号的小波包分析处理

在简要介绍小波包分析的分解和重构算法基础上,通过木材声发射实验采集声发射信号;利用小波包分析技术对三种不同缺陷类型的木材试件的原始数据进行消噪预处理,然后对信号进行分解,并对分解的信号进行小波包重构;运用“小波包-能量”法提取木材声发射信号特征值,实现了木材缺陷状态和声发射信号特征向量之间的映射关系。结果表明：用小波包分析确定木材缺陷程度是一种有效的方法。     

小波包分析在刀具声发射信号特征提取中的应用

分析了刀具的切削状态,介绍了刀具的声发射信号检测系统和小波、小波包分析技术,以及小波包频带能量分解方法,提出了小波包分解功率监测特征量提取技术.通过在刀具声发射的一个实例信号中的应用,有效地区分了刀具的两种切削状态,验证了小波包分解功率监测特征量提取方法的可行性.     

基于多声学传感器融合的管道泄漏检测方法研究

针对单一类型传感器检测管道泄漏的局限性,本文提出了一种基于多声学传感器融合的管道泄漏检测方法.它将振动传感器和声音传感器相结合以获取泄漏点声波信号,通过对这两种声波信号提取某种特征量进行相应的融合计算推断出管道泄漏是否发生.实验结果表明,该种方法能有效地提高管道泄漏检测的准确性.     

用于监测阀门泄漏的超高动态范围全光纤超声传感系统

本文提出了一种超高动态范围的全光纤超声传感系统,针对阀门发生泄漏时伴随产生的声发射现象,利用光纤的光弹效应,将声发射现象产生的超声信号转换为光纤中传输的光信号的相位变化,由光路干涉结构将光信号的相位改变量转换为两路干涉输出信号的幅度量,通过相位解调还原算法和功率谱分析,实现对超声信号的探测和提取。经过阀门泄漏实地测试验证了全光纤超声传感系统的实用性和可行性,并在实验室条件下对系统的动态范围进行了具体的测试分析。     

不同充放电倍率下的锂电池声发射信号分析

锂离子电池充放电倍率是影响电池老化的主要外部应力之一,充放电倍率过大可能使电池内部电流分布不均,导致锂沉积或电极活性材料结构疲劳变形。基于声发射方法研究了不同充放电倍率下的电池状态。通过设计锂离子电池声发射信号试验平台,采集了不同充放电倍率下的电池声发射信号。对声发射信号进行参数与波形分析,发现声发射信号主要存在两个突发型的波形,且充电与放电的声发射信号波形的初次穿越阈值的采样点符号相反。锂离子电池声发射信号的幅度和波形时间间隔都与电池的充放电倍率相关,电池充放电倍率越大,声发射信号幅度越高,波形时间间隔越小。     

基于小波包分析木材声发射信号消噪处理

由于目前的滤噪技术在检测木材声发射信号时还存在一定的缺点,本文根据木材声发射信号的特征,基于小波包分析研究了利用信号的小波包分析、计算和最佳小波包基的选取.采用默认阈值方法处理小波系数,通过小波包重构得到消噪后的木材损伤声发射信号,噪声得到较好的抑制.结果表明用小波包变换进行消噪处理,噪声消除彻底,提高了损伤缺陷检测的准确性.     

管道泄漏检测支持向量机的方法实验研究

提出一种基于支持向量机的锅炉管道泄漏声发射检测技术。首先对管道泄漏声发射信号进行特征参数提取,然后将提取的特征参数作为特征向量输入支持向量机进行分类处理,并进行训练。训练后的支持向量机可以利用测量的声发射信号来判断泄漏信号的类别,实现了对泄漏信号的有效识别。试验结果表明该方法在管道泄漏诊断中是有效可行的,验证了声发射技术应用于管道泄漏检测的可行性。