基于小波包分析的模拟天然气管道泄漏声发射定位

开展了模拟天然气管道泄漏检测与定位研究,研究利用小波包分析技术,首先对声发射信号进行分解,再对衰减的信号在不同频率段内进行有效的补偿,然后对分解的信号进行小波包重构,利用互相关技术计算两个声发射传感器接收到的声发射信号的时差,进而进行声发射源定位。对模拟天然气管道泄漏的声发射信号的处理结果表明该方法能够有效实现管道泄漏检测与泄漏源定位,并且泄漏源的定位精度高,误差〈8%。如能将这一技术改进并实现长距离管道泄漏检测与定位,将具有广阔的应用前景。     

基于EMD和小波包降噪的压力管道微泄漏源定位研究

为实现对压力管道裂纹微泄漏源的声发射信号降噪处理与准确定位,采用经验模态分解(EMD)和小波包变换相结合的方法对微泄漏源声发射信号进行降噪处理。结果表明,该方法能够很好地解决连续型声发射信号降噪问题。该方法首先对泄漏源声发射信号进行EMD分解,细化泄漏源信号中掺杂的高频背景噪声,然后根据EMD分解产生的各个固有模态函数(IMF)与原信号相关程度确定主要包含泄漏源信号特征的各IMF分量进行EMD重构,并进行小波包降噪,以进一步削弱背景高频噪声的干扰,最后对降噪并重构后的信号进行互相关计算,实现对压力管道微泄漏源的精确定位。     

振动环境中法兰连接结构状态的声发射辨识

在法兰连接结构振动试验的基础上,利用MATLAB对采集到的声发射信号进行处理,主要对重构后的信号进行分析。用特征频带与优势频带的概念,确定出小波包分解层数,得到声发射信号的频带分布特征。利用小波包能量百分比定量给出优势频带及其与扭矩之间的关系,发现能量随扭矩变化具有一定规律性,并提出用小波包能量谱变化率这一指标来表达其规律特征,从而实现对连接结构状态的辨识。     

基于小波包分析的声发射源定位方法

利用小波包分析技术，先对信号进行分解，再对衰减的信号在不同频率段内进行有效的补偿，然后对分解的信号进行小波包重构，利用互相关技术计算出时差，进而进行声发射源定位。此定位方法能有效地减小声发射源定位的误差，提高定位精度。     

小波包算法在电力变压器局放信号检测中的应用

分析了电力变压器局部放电信号检测现场的各种干扰,设计了用于计算机模拟并仿真现场干扰的局部放电检测信号．在对小波及小波包算法介绍的基础上,将小波包分解与重构算法用于强载波及无线电干扰下的变压器局部放电信号检测问题,并对模拟的局部放电信号进行了小波包分解与重构的计算机模拟．模拟结果表明,小波包分解与重构算法可以从强载波及无线电干扰中检测出局部放电信号并且具有良好的性能．     

小波包算法在电力变压器局放信号检测中的应用

分析了电力变压器局部放电信号检测现场的各种干扰,设计了用于计算机模拟并仿真现场 局部放电检测信号,在对小波及小波包算法介绍的基础上,将小包分分解与重构算法用于强载波及无线电干扰下的变压器局部放电信号检测问题,并对局部放电信号进行了小波包分解与重构的计算机模拟,模拟结果表明,小波包分解与重构算法可以从强载波及无线电干扰中检测出局部放电信号人有良好的性能。     

岩石声发射测量地应力信号处理技术研究

针对目前岩石声发射信号处理存在的问题,在对岩石声发射技术和信号处理技术归纳的基础上,对比了目前各种信号处理的方法,指出了小波分析理论满足岩石声发射信号处理的要求;接着,利用频谱分析等找出岩石声发射信号的频率范围;进而,通过分析研究得到合适的小波基、阂值形式;最后,对信号进行分解、去噪、重构和压缩．经理论分析和实例结果说明,借助Matlab软件,应用小波分析和小波包分析理论,可有效进行岩石声发射信号分析和处理．     

损伤声发射信号小波包神经网络特征识别方法

在材料损伤的检测和评价时,为了在大量接收信号中识别有效声发射信号,提出了一种基于小波包特征提取的损伤声信号神经网络识别方法,首先利用小波包全局分解的优势,准确提取非平稳信号的特征信息,建立相应特征向量,对有效声发射信号和干扰噪声信号进行表征;然后根据特征向量和识别输出要求,建立了3层结构的反向传播神经网络对信号进行分析和识别,滤除噪声信号,保留有效声发射信号;最后,在玻璃钢复合材料的声发射实验中,采集了400组信号对该方法进行验证,准确性达到97.5%,能够满足工程需要.     

基于小波包分析的道路信号加速度特征谱提取

道路信号是一个复杂的含有多种成分的时域波形, 具有非平稳性, 同时信号中还存在各种干扰和噪声. 应用小波包的分解与重构算法, 将由加速度传感器测得的离散时域信号的频带进行多层次划分, 并根据被分析信号的特征, 选择相应的频带, 使之与信号频谱相匹配, 从而提高了时-频分辨率, 最后提取出加速度信号的特征谱. 实验结果表明, 小波包分析可以有效地用于分析处理道路信号.     

基于小波包LVQ网络的传感器故障诊断

提出小波包分解提取各个节点特征能量与LVQ神经网络进行故障模式分类的传感器故障诊断方法.小波包三层分解得到各个节点的分解系数,通过一定的削减算法使得故障瞬态信号的特征得到加强,再根据重构的时域信号计算各个节点对应的能量,作为特征向量训练LVQ神经网络.通过正常状态及各种故障模式下的特征数据训练,LVQ网络具有了传感器故障诊断的功能.最后,通过火箭发动机试车台液氢管路流量传感器数据对训练之后的LVQ神经网络进行检验,验证了这种方法的实用性和有效性.     

定向钻穿越孤东辛输气管线黄河段的应用

针对孤东辛输气管道穿越黄河段更新工程的需要,根据输气管线穿越黄河段特殊的地质条件,提出管道穿越段的曲率半径、穿越强度以及回拖力轨迹的计算方法,通过计算结果确定了输气管道穿越过程中采取的技术方案和技术措施,解决了定向钻导向孔难、预扩孔难的问题,使管线回拖一次性成功,更新工程顺利完成。     

长输管道盗油孔弱磁检测

为了确保油气长输管道的安全运行,针对管道上盗油孔的检测问题,研究了盗油孔处剩磁检测信号的变化特征.采用磁畴模型对盗油孔漏磁信号的分布特征进行了研究,利用有限元分析方法对铁磁性试件进行了静力学分析和静磁学分析,模拟了盗油孔处剩磁信号的变化规律.研究结果表明:在应力集中区域存在着漏磁信号,其分布规律随应力的变化而变化;在弱磁场作用下,可以较好地检测到由应力引起的自发漏磁信号.     

基于改进LMD及LSTSVM的管道泄漏检测与定位

在管道泄漏检测中,管道首末两端采集压力信号的噪声会影响泄漏检测的准确性和泄漏定位的误差。为了最大程度地降低噪声的干扰,提出改进局域均值分解(LMD)方法,该方法在外界噪声特征未知的情况下,有效提取与泄漏信号相关的乘积函数(PF)。根据测试信号的PF和参考信号相关分析的峰值,获取包含主要泄漏信息的PF分量并进行信号重构,重构信号再经过小波分析进一步消噪。在此基础上,按照时域特征和波形特征提取信号特征值输入最小二乘双支持向量机(LSTSVM)中,用以区分不同工况。根据经过小波消噪后的重构信号,采用广义相关分析法获取泄漏信号到达首末两端负压波信号的时延估计,并结合泄漏信号传播速度实现泄漏点定位。通过环道现场实验,对管道各种工况信号进行处理分析。结果表明,该方法能有效识别不同工况及泄漏定位。     

声发射检测气液两相段塞流特性

采用声发射技术对水平管内气液两相段塞流声信号进行非侵入式、实时检测。通过设定时间窗和长气泡定义时间计算声发射信号参数,分析段塞单元声信号特点,利用双通道声发射传感器,根据同一液塞到达前后两个传感器的时间差来计算段塞速度,测试结果与双平行电导探针、Nicklin经验公式对比。结果表明,段塞单元信号特征明显,液塞头部、液塞体和长气泡声信号依次减弱,长气泡区信号低于阈值。声发射技术可以检测液塞速度,具有油田现场工程应用价值。     

基于经验模态分解和小波变换声发射信号去噪

为了解决声发射信号去噪问题,在分析经验模态分解去噪和小波阈值去噪优缺点的基础上,提出将二者相结合的去噪方法,包括IMF-Wavelet方法,EMD-Wavelet方法和Wavelet—EMD方法．利用标准信号及断铅模拟声发射信号对所研究方法进行了去噪性能分析．结果表明：对于标准信号,Wavelet—EMD方法无论在高信...     

光纤声发射源定位实验平台的研究与实现

为了研究固体中声发射源定位问题,开发了一套成本低廉,适用范围广,检测灵敏度高的声发射源定位实验系统.采用Sagnac光纤干涉仪作为点传感器构成传感阵列,给出了Sagnac光纤干涉仪超声检测及声源定位的原理;光纤传感器布置在矩形钢板上构成阵列,用模拟声源激励钢板上的任意位置,基于单片机的数据采集电路将四路声发射信号发送给计算机,计算机通过VB编写的软件平台对四路信号进行解调处理.根据四路信号的时间差得到声源的位置,并采用时差修正法提高了定位精度.结果表明,此系统利用光纤传感器实现了钢板中声发射源的定位,为材料结构健康检测与监控的研究提供了一种新的方法.     

基于希尔伯特-黄变换测量搅拌釜临界分散转速

基于希尔伯特-黄变换（HHT）分析搅拌釜壁产生的声发射（AE）信号,获得了代表气液体系运动的特征频段(10～80 kHz),将其对AE信号进行重构.以重构信号能量为特征参数,根据其随搅拌转速的规律性变化,提出搅拌釜临界分散转速的测量判据,即重构信号能量由平稳突然增大时所对应的搅拌转速为临界分散转速.与目测法相比,该方法平均相对偏差小于2.86%,具有较高的精度.研究发现,外循环破坏了搅拌釜内的径向流动,不利于气液分散,导致临界分散转速变大.根据不同外循环条件下的实验结果,建立外循环搅拌釜临界分散转速的预测关联式,平均相对偏差小于0.65%.该研究结果表明,声发射结合HHT的方法可以准确实现临界分散转速的测量.     

Acoustic emission source location method and experimental verification for structures containing unknown empty areas

Acoustic emission (AE) localization plays an important role in the prediction and control of potential hazardous sources in complex structures. However, existing location methods have less discussion on the presence of unknown empty areas. This paper proposes an AE source location method for structures containing unknown empty areas (SUEA). Firstly, this method identifies the shape, size, and location of empty areas in the unknown region by exciting the active AE sources and using the collected AE arrivals. Then, the unknown AE source can be located considering the identified empty areas. The lead break experiments were performed to verify the effectiveness and accuracy of the proposed method. Five specimens were selected containing empty areas with different positions, shapes, and sizes. Results show the average location accuracy of the SUEA increased by 78% compared to the results of the existing method. It can provide a more accurate solution for locating AE sources in complex structures containing unknown empty areas such as tunnels, bridges, railroads, and caves in practical engineering.