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。     

基于声发射的输油管线破坏点定位方法研究

针对国内油田石油输送管线上频繁的钻孔盗油,且常规互相关检测法定位误差较大的情况,基于声发射信号的传播和改进小波包分解算法,提出了一种钻孔破坏点精确定位方法.根据管道两端声发射(AE)传感器的采样数据,采用改进小波包算法将信号分解到不同的频段,并结合快速傅立叶分析对高、低频的不同情况分别进行处理,再提取能量较丰富的小波包作为特征包进行重构,对特征包的重构信号进行相关分析来确定破坏信号到达两端传感器的延时,进而确定破坏点的位置.实验研究表明该方法可消除小波滤波器组造成的频谱混叠现象,提高了互相关分析定位的准确性,有助于实时检测埋地管线上的钻孔破坏信号.     

基于小波包分析的结构损伤定位方法

提出了基于小波包节点能量（WPCE）相对变化量的结构损伤定位方法，采用其斜率向量和曲率向量2个指标作为损伤定位的依据，从而做到对于结构损伤的无模型定位，最后通过数值算例验证了该方法的可行性。     

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.     

树脂基碳纤维复合材料板声发射源定位方法研究

复合材料具有比重小、耐疲劳、比强度大、化学稳定性高等诸多优点,随着相关技术的不断成熟和完善,复合材料的应用领域也有了进一步拓展。树脂基碳纤维复合材料（CFRP）主要应用于航空航天领域,因此对其质量安全有着严格的要求。目前,业内通常采用声发射源定位检测方法来检测复合材料中的缺陷,包括材料性质、缺陷程度以及缺陷位置等,从而为后期复合材料的修复提供参考依据,保障了构件整体的安全。     

基于时间反转法的单传感器复合材料声发射源定位研究

复合材料由于具有介质的不均匀性、各向异性的特点,常规声发射定位方法检测难以实现对其进行声发射源定位,作者提出利用单个声发射传感器(acoustic emission,AE),基于时间反转法(time reversal,TR)实现复合材料声发射源定位。在测试过程中,基于散射场条件和声场的互易性,时反和互易性时反(inverse filtering,IF)方法均较准确实现复合材料板材(100cm×100cm×3mm)表面的声发射源定位。相对常规多传感器声发射源定位,时反方法定位精度可提高34.8%,并且不需要各向异性介质的相关先验知识(声速等)。互易性时间反转定位法在TR的基础上可进一步提高AE源信号的聚集效果,其第二匹配系数可提高36.4%。     

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.     

基于小波变换的金属材料声发射特性研究

以Q235-B碳钢和0Cr18Ni9不锈钢为研究对象,分别对其在塑性变形和裂纹扩展时产生的声发射信号进行检测,运用小波变换分析检测信号来研究材料的声发射特性。结果表明,碳钢产生声发射信号经db5小波6级分解后,d5级信号占的能量比例最大,其峰值对应频率基本在166-176kHz内,裂纹扩展时这一级信号所占能量比例较塑性变形时高;不锈钢产生声发射信号经同样变换后,d6级信号占的能量比例最大,其峰值对应频率基本在88-112kHz内,裂纹扩展时这一级信号所占能量比例较塑性变形时高。     

三维编织复合材料声发射源定位分析研究

采用声发射检测技术,基于声发射波的传播特性和最小二乘法理论确立了三维编织复合材料性能分析和内部缺陷的定位方法.通过实验对比了工业CT扫描和声发射检测两种方式确定损伤源位置的差异,表明声发射源定位具有一定的准确性.     

天然气管道阀门内漏声发射信号特征研究

通过理论分析的方法建立阀门内漏过程中气体体积泄漏率与声发射信号特征参数均方根(AERES)函数关系,利用研制的实验平台进行了阀门气体内漏检测实验,利用小波包变换方法分别对球阀和截止阀内漏过程产生的声发射信号进行频谱特性分析研究,实验结果表明,经过3层小波包分解后的信号能量主要集中在12.5～75kHz。且声发射信号特征参数均方根(AERES)能有效反映气体体积泄漏率,因此可以利用声发射技术检测阀门是否内漏并估算其泄漏率。     

基于小波变换与BP神经网络的声发射信号识别

针对现有声发射信号识别参数分析法的不足,提出利用小波变换特征提取与BP神经网络结合的声发射信号识别方法。利用db2小波对声发射信号进行6层分解,将细节特征空间的能量作为声发射信号特征向量;结合声发射信号特点设计和训练BP神经网络,通过实验确定隐层神经元数;用BP和RBF神经网络分别对腐蚀、裂纹和冷凝声发射信号进行分类测试。实验结果表明,提取的声发射信号特征具有较好的区分性能,BP网络在识别声发射信号方面优于RBF网络,这对储油罐安全状况的定量分析具有一定意义。     

小波包分析在GPS数据处理中的应用

本文利用小波包分析对GPS观测值进行分解,提出了基于小波包变换的信号消噪与周跳的检验和修复方法。通过实测数据进行了有关分析,分析结果显示了该法在GPS数据处理中的有效性。     

基于小波包分析的空间杆系结构损伤诊断

针对结构损伤诊断的需要,采用小波包分析方法提取了结构损伤的特征信号。首先通过小波包分析将振动信号分解到各个频带,然后以各频带能量作为识别故障的特征向量进行损伤识别。数值算例表明,小波包分析具有较强的抗噪声干扰能力,能够有效地识别结构的损伤。     

基于小波包分析特征的直升机识别新方法

旋转部件的多普勒调制信息具有良好的姿态角稳定性，是雷达识别直升机的主要信息来源．为了从直升机主旋翼（含叶毂）回波中提取与直升机主旋翼结构和运动参数有关的分类特征，提出了一种基于小波包分析的主旋翼回波特征提取新算法，并进行了计算机仿真．仿真结果表明，该算法具有较好的目标识别性能．     

小波包分析在滚动轴承信号消噪处理中的应用

对滚动轴承的故障特点进行了分析.根据小波包变换能将信号按任意时频分辨率分解到不同频段的特性,提出了小波包分解和重构用于滚动轴承信号消噪处理的概念及其算法,建立了滚动轴承加速度信号实时测试系统.通过实验研究得出,用小波包分解并通过重构可使分解后的数据长度不变,使分解层数不受限制,证明小波包分析方法应用于滚动轴承信号消噪的有效性,并取得了较好的效果.