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。     

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。     

声发射信号的参数分析方法

系统地介绍声发射信号简化波形特征参数的定义和分析方法，包括列表显示和分析、单参数分析、经历图分析、分布图分析和关联图分析等。     

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。     

多层包扎高压氢气储罐的声发射检测

根据多层包扎４ｍ＾３高压氢气储罐的结构特点，分析研究了多层包扎４ｍ＾３高压氢气储罐声发射信号的特征，并采用神经网络技术对信号进行处理分析。     

常压储罐声发射检测技术

声发射检测技术可用于常压储罐腐蚀评价。讨论了常压储罐中声发射信号产生的机制和传播过程,试验研究了液体介质中声发射源的定位、波速的计算及声发射信号的衰减规律,提出了声发射信号的分析方法以及结果评价方法。指出由于信号传播路径的不确定,使定位分析较困难,而从每个通道单位时间的撞击数来判断更有实际意义,并给出了工程实例。     

立式成品油储罐底板缺陷的声发射检测

为掌握某已平稳运行12 a的20 000 m~3立式成品油储罐的底板缺陷情况,对其加载压力并在底部壁板上安装12个传感器,采集并分析该储罐底板的声发射数据,确定罐底板的腐蚀点坐标,并根据检测结果评价该储罐底板的腐蚀状态等级。经过清罐和喷砂作业后,开罐检查罐底板腐蚀缺陷的尺寸、相对坐标和形貌特征,并进一步基于储罐的建设情况和运行情况分析腐蚀缺陷产生的具体原因。调查结果表明,罐底板同时存在施工损伤缺陷和点蚀缺陷,但所有已知的缺陷深度都在可接受的范围内;开罐检查找到的罐底板腐蚀缺陷全被声发射检测所标记,证明了声发射检测技术在成品油储罐检测方面的适用性和准确性。     

声发射技术在储罐底板腐蚀检测中的应用

对4座储罐的底板进行了腐蚀声发射检测评价,并通过与开罐检测结果对比,研究了罐底板腐蚀声发射检测评价结果的可靠性.结果表明:声发射检测评价结果与开罐检测结果具有很好的一致性.因此声发射技术可用于储罐底板腐蚀的在线检测评价,为储罐检修周期提供科学依据.     

储罐底板声发射在线检测技术的研究现状

原油储罐底板是罐内腐蚀最严重的区域。声发射检测技术可实现储罐底板的在线检测,避免了开罐检测停产、清罐等造成的损失。从声发射检测的原理、国内外的研究现状、影响因素及降噪措施等方面,介绍了储罐底板声发射在线检测技术的研究现状,并指出声发射检测技术效率高、成本低、无需停产、适用面广,是未来储罐罐底检测的主要发展方向。     

腐蚀条件下储罐底板泄漏的声发射检测

为了研究腐蚀条件下储罐声发射检测泄漏信号的特征,利用具有一定腐蚀程度的储罐模型,分别在无泄漏、滴漏、线状泄漏三种工况下进行声发射检测试验并对信号进行分析。试验结果表明,有泄漏时撞击数和事件数会明显增加,并且在定位图中会出现明显的事件聚集,泄漏信号的参数范围与腐蚀信号基本相同。因此在实际检测中,虽然泄漏信号与腐蚀信号难以区分,但是从定位图以及撞击数、事件累积数可以综合评定储罐的腐蚀和泄漏情况。     

连续声发射信号的源定位技术

介绍连续型声发射信号的区域定位方法、衰减测量定位方法、互相关式时差定位方法和干涉区定位方法，分析影响连续型声发射信号源定位精度的因素。     

一种新的声发射刀具磨损小波分析方法

提出了一种新的声发射刀具磨损小波判析方法，该方法通过多层小波分解对信号主能量所处频段进行局部特性刻画，利用小波分解系数特征统计值在统计量与刀具状态间建立物理联系。实例表明，该方法能有效地判断刀具状态，比常用的利用神经网络进行状态分析的方法更具有理论直观性与操作的时效性。     

基于小波的金属材料裂纹声发射信号特征

为对车载CNG气瓶因裂纹引起的安全事故进行控制,研究了气瓶裂纹声发射信号的特征。分析了气瓶失效的机理,提出在实验室条件下拉伸金属试件的方法,并对之进行模拟与声发射信号采集。通过对信号的分析显示出其时域与频域分析在特征分析时所具有的局限性,从而引出小波分析的信号分析方法,结果得出不同类型的声发射信号在相同频率段内所占的能量比例系数不同的结论。因此利用信号能量比例作为该信号的特征值,并在此基础上进行神经网络识别,取得了理想的结果,表明基于小波的金属材料信号特征能够对信号进行较好地表征。     

常压储罐声发射及漏磁检测技术

在我国,常压储罐没有纳入特种设备的管理,不是强制检验的对象,与压力容器等领域的检测技术手段相比,我国在常压储罐方面的检测技术水平与发达国家的差距很大。经验表明,储罐底板下表面的严重腐蚀是造成罐底极强度下降甚至穿孔泄漏的主要原因。本文系统分析了无损检测技术在常压储罐中的发展现状,重点介绍了声发射检测技术、漏磁检测技术的原理、仪器使用状况以及在常压储罐中的应用情况。对使用中存在的问题进行探讨,并提出一套储罐综合检测与评价的流程。     

储罐底板腐蚀声发射源的识别定位

基于储罐底板声发射源定位的基本理论,提出在储罐内部介质中放入传感器,与布置在罐外壁上罐底附近的传感器共同对储罐底板腐蚀缺陷声发射源进行识别的方法;分别进行了模拟储罐底板声源识别定位,模拟储罐声发射衰减特性与储罐底板腐蚀声发射源识别试验。结果表明,该声源识别定位方法可提高任意三角形定位中的检测对声源的识别度,增加罐底区域定位的面积,减少由于声波衰减而造成的漏检;另外,罐内传感器较罐外传感器对腐蚀声源的识别更为敏感,并可减小气候等因素带来的外界干扰对声源识别定位的影响。因此,该方法可提高声发射对储罐底板声源识别定位的可靠性,为储罐底板的声发射检测评价提供理论和试验依据。     

基于SMOTE-GWO-SVM模型的储罐底板腐蚀声发射检测智能评价

将储罐宏观特征和声发射特征相结合,以“可能的腐蚀状况”为导向对储罐宏观数据进行处理。同时针对储罐声发射判级数据样本数量少、分布不平衡的情况,采用合成少数类过采样技术(SMOTE)和灰狼算法优化支持向量机(GWO-SVM)相结合的模型进行储罐的安全状态等级智能预测。结果表明该模型能有效提高小样本、不平衡数据识别的准确率和可靠性。     

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。     

铝合金腐蚀声发射信号小波剔噪技术研究

对利用小波变换剔除腐蚀声发射信号中的噪声成份进行研究,根据小波变换的原理建立小波剔噪的步骤,合理选择小波函数及分解层数,根据现场噪声水平确定小波分解高频层系数的阈值,结果证明小波变换对腐蚀声发射信号具有很好的剔噪效果。     

液氨储罐的声发射在线检测

广州某公司有3台30m^3液氨储罐（内部编号为A、B、C）,材质16MnR,直径2800mm,长5286mm,厚度25mm,操作压力为0．90MPa,工作温度为35℃（无保温）,液氨作为生产原料。由于该公司生产任务较重,设备投入使用后到第一次全面检验周期不能立即停用,经相关部门共同协商,参照《压力容器定期检验规则》,本次安排一次延期检验。     

储罐底板声发射在线与开罐检测对比

对某输油站5 000m3原油储罐采用PAC SAMOS-32检测系统进行底板声发射在线检测,对声发射检测信号进行分析处理,经滤波、聚类、选取等方式去除干扰,依据单位时间内有效的事件数及事件的平均能量得到储罐底板的腐蚀状况。然后,对储罐进行开罐验证,通过常规无损检测方式得到储罐底板的真实腐蚀状况。经对比研究,二者对罐底板腐蚀程度检测结果在总体上具有较高的一致性,而在局部存在一定的偏差。对出现偏差的部位进行深入研究,分析总结出了存在偏差的原因,从侧面验证了声发射检测技术应用于储罐底板在线检测的可靠性。