小波分析和相平面在声发射信号处理中的应用

为了精确地获取声发射源信息,必须采取有效手段对声发射信号进行分析。小波分析同时具有时-频局部化的优良特性,用小波自适应地对声发射信号进行多分辨率的分解,在相平面中绘制系数能量图可以同时直观地观察声发射信号的频率、时间、能量等信息。同时,相平面系数能量图也为小波重构声发射信号提供了理论依据,在此基础上重构的声发射信号排除了其它信号的干扰,更能表征声发射源信息,对声发射源的分析有重要的意义。     

声发射信号在导波杆中传播的放大规律实验研究

根据弹性动力学理论关于弹性波经过变截面杆其位移透射系数增加的原理,设计一系列杆底部为阶梯形或圆锥形接头的新型导波杆,通过实验证明,与普通导波杆相比,其可以起到放大声发射信号而不改变其类型的作用,为后续波形分析提供方便,提高检测精度。实验还证明：导波杆的放大系数与杆的大小面积比值有关,小端面面积一定时,增加大端面面积,将使阶梯杆和圆锥杆放大系数都增加;大小端面面积相同的圆锥杆和锥度大的圆锥杆放大系数大。考虑实际金属,除了弹性外还有粘性和塑性,内部还有杂质和缺陷,会引起能量的衰减和频散效应,建议实际检测中选用大小面积比比值大的,并且锥度大的圆锥形导波杆,同时选择均匀和弹性好的材料,以得到清晰的信号波形。     

几种典型接合界面对声发射信号衰减的影响

为研究声发射信号经过各种不同接合界面的传输衰减特性,设计了声发射信号经过螺栓紧固联接面、大小界面接合面、焊接面、法兰连接面等四组典型接合界面传播时的模拟试验来分析研究其声衰减特性。试验结果为实际应用中分析不同接合界面对声发射信号衰减的影响提供了重要参考。     

水管泄漏互相关法检测技术的实验研究

本文首先系统介绍了互相关法检测泄漏的基本原理 ,由此设计并进行了水管泄漏的模拟实验 ,通过对模拟实验测试信号的互相关分析估计时间延迟、检测泄漏点位置。实验研究表明水管泄漏互相关法检测技术是适用可行的。     

自来水管网泄漏检测方法的研究

本文根据管网泄漏的实际情况设计并进行了管网水泄漏的模拟实验 ,对泄漏产生的信号进行了测试分析 ,采用互相关分析估计时间延迟来检测泄漏点位置 ,根据泄漏信号特征构造了人工神经网络模型 ,并用于泄漏点的检测 ,实验研究表明水管泄漏互相关法检测技术是适用可行的 ,但需要两个以上的传感器 ,而神经网络模型则只需一个传感器即可实现泄漏点的检测 ,体现了单传感器实现定位检测的良好前景     

圆度及圆柱度误差的CAT系统的研制

本文首先建立了以绝对坐标法检测国度、圆柱度误差的理论模型，分析了测量系统误差对测量结果的影响，最后介绍了ＣＡＴ系统的软、硬件组成。     

对金属跌落零件报警的人工神经网络方法

针对在核电站一回路系统中检测金属跌落零件误报警率高的问题，提出了基于信号时频域二维特征的人工神经网络报警模型，并对人工神经网络的学习算法进行改进，在模拟跌落零件试验中应用，表明该报警方法是可行的。     

基于核主成分分析及支持向量机的水轮机叶片裂纹源定位

结合核主成分分析(KPCA)以及支持向量机对水轮机转轮叶片裂纹源的声发射信号进行定位。结果表明,利用核主成分分析提取的特征参数进行定位的精度高于原始参数的定位精度,即输入9个特征参数时,支持向量机在叶片区域的识别率为100%,在裂纹源对焊缝距离的支持向量回归分析中的最大误差为20cm。因而结合KPCA和支持向量机对复杂的大尺寸结构进行定位是一种较好的方法,既减少了输入信号的维数,又提高了定位精度。     

水轮机转轮动应力测量系统的密封措施

某大型水电站的混流式水轮发电机组,自投产运行以来,每次大修检查发现,其转轮叶片一半以上都产生裂纹,裂纹大部份发生在叶片与上冠或下环连接处附近,呈贯穿性发展,最长的有680mm叶片频繁出现裂纹,对机组安全运行有较大威胁,经常补焊给电厂带来巨额经济损失.为了寻找裂纹产生的原因,要测试水轮机叶片的动应力,这就必须解决测试应变片和信号引线的防水密封问题.测试应变片和信号引线要随着转轮旋转,并经受大流量高速水流的连续冲刷,对其进行防水密封并非易事.我们设计的防水密封措施,确保了测试应变片牢固地粘贴在转轮叶片上,确保了测试信号引线稳固可靠,不受潮,不脱落;使转轮叶片工作动应力测试得到成功.     

基于声发射信号衰减特性的材料成分分数检测

针对传统的材料成分分数检测方法需损坏被测材料这一问题,提出一种基于声发射信号衰减特性的材料成分分数检测新方法。选取微晶石墨/聚乙烯醇(PVA)复合材料为对象,从声发射原信号和声发射信号特征小波包两个方面,建立其衰减特性与材料成分分数间的关系,并对该关系进行验证和两方面的验证结果的对比。结果表明:本研究选取信号的特征小波包为125~171.85 k Hz频段时,对于原矿微晶石墨/PVA复合材料以此特征小波包计算原矿微晶石墨质量分数误差为2.2%,比用原信号计算误差低1.6%;对于提纯微晶石墨/PVA复合材料以此特征小波包计算提纯微晶石墨质量分数误差为2.4%,比用原信号计算误差低2.0%,检测结果与材料实际成分分数吻合度较高。因此,该方法为材料成分分数无损检测提供了一种新的研究手段。