排序方式: 共有9条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1
1.
利用光纤光栅传感器和边缘滤波原理构建传感系统,结合小波分解与重构和支持向量机算法,对铝合金板声发射定位进行了研究。根据划分区域进行声发射实验,探索声发射源所在区域与信号特征之间的关系。在对声发射信号进行小波分解的基础上,使用近似系数和细节系数进行重构,并对重构后的各信号计算其振荡能量作为信号特征,进行声发射区域识别。以重构信号的振荡能量作为输入、声发射区域位置类别作为输出构建支持向量机多分类模型,实现了声发射区域定位识别。实验结果表明,在400mm×400mm×2mm的铝合金板上对36个测试样本进行了多次声发射区域定位识别,在180次模拟实验中实现了176次声发射区域准确定位,正确率达到97.78%,声发射区域识别精度为30mm×30mm。该研究结果为机械结构的声发射区域定位检测提供了有效方法。 相似文献
2.
基于数据模板匹配算法的FBG冲击定位系统 总被引:2,自引:1,他引:1
利用光纤Bragg光栅(FBG)构建传感网络,结合其频谱特性和数据模板匹配处理方法,对碳纤维复合材料(CFRP)板低速冲击区域定位进行了研究。对同一测点进行等能量两次冲击,结果表明,同一测点的两次冲击信号幅频特性之间具有高度相似度。改变冲击位置,观测冲击位置与信号特征之间的关系。依据冲击信号幅频特性,构建低速冲击数据模板库。采用数据模板匹配算法,寻找最大相似度,实现冲击位置识别。实验结果表明,在500mm×500mm×2mm的CFRP板上对任意10个待测点进行低速冲击试验,均实现了准确定位,区域定位精度为80mm×80mm。研究结果为CFRP板的冲击定位检测提供了一种可靠的方法。 相似文献
3.
4.
利用光纤布拉格光栅(FBG)构建传感器网络,结合小波变换、频谱分析和支持向量机分类算法,对碳纤维复合材料板低速冲击区域定位进行了研究。根据划分区域进行冲击试验,探索冲击区域与信号特征之间的关系。在对低速冲击信号进行小波变换去除基线干扰的基础上,采用傅里叶变换提出提取冲击信号幅频特性作为信号特征进行低速冲击区域定位识别的方法,将提取的信号幅频特性作输入、冲击区域类别作输出构建支持向量多分类机实现低速冲击区域定位识别。实验结果表明:在500mm×500mm×2mm的碳纤维复合材料板上对36个测试样本进行低速冲击区域定位识别,实现33个低速冲击区域准确定位,正确率达90%以上,低速冲击定位系统的区域识别精度为40mm×40mm,且每个区域定位时间小于1011ms。研究结果为碳纤维复合材料板的低速冲击区域定位检测提供了一种科学可靠的方法。 相似文献
5.
基于光纤光栅(FBG)传感器网络构建了声发射检测系统,并提出了最小方差无失真响应(MVDR)的声发射源定位方法。构建的系统由7个FBG传感器组成传感器线阵列,采用未经平坦的放大自发辐射(ASE)光源边缘滤波实现信号解调。利用Shannon小波变换从频散复杂的声发射信号中提取窄带信号,并基于MVDR算法扫描整个监测区域获取空间谱。根据空间谱函数计算输出值,并将计算的输出值作为像素值。最后,通过提取空间谱中的最大值的坐标确定声发射源的位置。在LY12铝合金板上进行了实验验证。结果表明,该方法在400mm×400mm的区域内,声发射定位的最大误差为9.4mm,平均误差为7.2mm,耗时小于3s。该系统具有较高的实时性和定位精度,是一种声发射源定位的新方法。 相似文献
6.
利用光纤布拉格光栅(FBG)构建了传感器网络;结合小波分解与重构算法、频谱分析和支持向量多分类机算法研究了碳纤维复合材料板损伤的模式识别算法。首先,对带有不同损伤模式的复合材料结构进行冲击试验,探索损伤模式与信号特征之间的关系。然后,对信号进行小波分解与重构去除基线干扰;采用傅里叶变换频谱分析提取信号幅频特性,构建了复合材料结构损伤模式识别方法。最后,将提取的信号幅频特性作输入,复合材料结构损伤模式作输出,利用支持向量多分类机,实现了复合材料结构损伤模式识别。在500mm×500mm×2mm的碳纤维复合材料板中心,选定200mm×200mm的实验区域,对30组测试样本进行了损伤模式识别。实验结果表明:29组损伤模式得到了准确识别,正确率为96.7%。研究结果为碳纤维复合材料板的损伤模式识别提供了一种可靠的方法。 相似文献
7.
针对传统声发射定位系统存在的结构复杂、难以组网、定位精度低等问题,设计了一种基于光纤布拉格光栅(FBG)传感器网络和时间反转聚焦成像的声发射定位方法。在对时间反转聚焦定位原理分析的基础上,利用四个FBG传感器构建四点定位系统,并采用窄带激光边缘滤波技术实现信号解调。利用Morlet小波提取信号中特定频率成分,并计算模值和时差。通过建立时间反转聚焦模型实现声发射源定位,并在铝合金板结构上对整套成像定位方法进行验证。实验结果表明,该方法能有效地对400mm×400mm监测区域进行声发射定位成像,定位误差小于20mm,耗时小于2s。为声发射检测和定位提供了一种新的方法。 相似文献
8.
针对传统冲击监测系统存在无法定位多源冲击、组网难和精度低等问题,设计了一种基于光纤Bragg光栅(FBG)传感网络和时间反转聚焦成像冲击定位方法。在分析时间反转聚焦成像定位原理的基础上,建立由4个FBG组建的传感网络监测系统,通过窄带激光边缘滤波实现信号解调。利用Shannon小波变换提取特定频率的窄带信号,并计算信号模值及速度。通过建立时间反转聚焦模型实现多源冲击搜索定位及成像,并在监测区域为400mm×400mm的航空铝合金板结构上进行验证。结果表明,本文方法可实现冲击定位,定位误差小于15mm,为冲击监测提供了一种新的高精度方法。 相似文献
9.
利用互相关分析算法估计出声发射信号到达不同传感器时由于传输距离不同而引起的时间差,是实现声发射源定位的关键技术。在理论分析互相关时差定位算法的基础上,提出了一种基于加权函数的广义互相关声发射定位方法。分析比较了GCC,PHAT,Roth,SCOT四种不同加权函数用于声发射信号时差估计的效果,选定信号波动少、噪声抑制能力高的PHAT加权函数进行声发射源定位实验。在800mm×800mm×5mm的大理石板上,采用断铅作为声发射信号激励源进行定位实验研究,选取6个测点,每个测点测试10组。结果表明,60组测试数据中55组数据相对于测点的定位绝对误差均小于37 mm,相对误差(相对于两传感器间的距离750 mm)小于5%(约占90%)。单测点十次平均后绝对误差均小于20 mm,相对误差小于3%。 相似文献
1