近年來,隨著工業(yè)的快速發(fā)展,對(duì)鋼材的使用量逐年增加,而鋼結(jié)構(gòu)的金屬疲勞斷裂也成為不可避免的問題。工業(yè)中的金屬的工作強(qiáng)度往往都比較大,所以就很可能發(fā)生金屬的疲勞損傷斷裂,對(duì)工業(yè)生產(chǎn)造成很不好的影響。由于金屬疲勞斷裂是在長期的損傷累計(jì)后的突發(fā)性事件,所以以靜態(tài)檢測為主的常規(guī)無損檢測方法很難實(shí)現(xiàn)長期的監(jiān)控檢測。運(yùn)用聲發(fā)射技術(shù)能夠快速,實(shí)時(shí)的檢測到疲勞斷裂的產(chǎn)生,對(duì)損傷處進(jìn)行快速定位,從而減少疲勞斷裂帶來的損失。為了減少相關(guān)的損失,快速的確定疲勞損傷的具體位置,給出了一種基于三角時(shí)差法的聲發(fā)射源定位方法。在此定位方法的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步改進(jìn)并提出了一種Z陣列聲發(fā)射源定位方法。該定位法不受材料各向異性的限制,不需要知道材料內(nèi)的聲速分布,只需分析Z形陣列分布的四個(gè)傳感器所接收到的聲信號(hào),獲得信號(hào)之間的時(shí)間差,之后便能夠很快的通過數(shù)據(jù)分析計(jì)算得到聲發(fā)射源的位置。并與多種定位法做詳細(xì)的分析比較,經(jīng)過分析比較能夠得知,Z形陣列聲發(fā)射源定位法只需采用更少的傳感器,通過簡單的計(jì)算分析即可,而且與其他定位方法比較,這種方法具有操作難度較小,占用的面積較小的優(yōu)點(diǎn)�？紤]到背景噪聲對(duì)聲發(fā)射定位有較大影響,提出了通過基于... 

【文章來源】：遼寧工程技術(shù)大學(xué)遼寧省

【文章頁數(shù)】：61 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

加噪后的含噪信號(hào)Fig.3.2Noisecontainingsignalafternoise

將特征值進(jìn)行差分，差分結(jié)果如圖3.4 所示。將圖放大可以得知，第一個(gè)峰值的階數(shù)為 2，所以將 2 階后的奇異值統(tǒng)統(tǒng)歸零并進(jìn)行 hankel 矩陣的重構(gòu)。圖 3.4 奇異值能量差分譜Fig. 3.4 Singular value energy difference spectrum將重構(gòu)矩陣的有用元素提取并轉(zhuǎn)化為波形圖（圖 3.4），可以看到使用奇異值降噪法得到的降噪結(jié)果。如圖 3.5，從波形圖可以看出，奇異值分解降噪法對(duì)噪聲的消除以及原信號(hào)的還原效果較好，峰值處的圖像會(huì)有些一些鋸齒狀但整體波形以及相位都基本沒有偏差。圖 3.5 奇異值分解降噪后的波形圖Fig. 3.5 The waveform diagram of singular value decomposition and noise reduction

圖 3.4 奇異值能量差分譜Fig. 3.4 Singular value energy difference spectrum重構(gòu)矩陣的有用元素提取并轉(zhuǎn)化為波形圖（圖 3.4），可以看到使用奇異值降噪降噪結(jié)果。如圖 3.5，從波形圖可以看出，奇異值分解降噪法對(duì)噪聲的消除以及還原效果較好，峰值處的圖像會(huì)有些一些鋸齒狀但整體波形以及相位都基本沒有

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]小波包變換和EEMD結(jié)合的信號(hào)去噪方法[J]. 易軍,代堯,王競琪,錢磊,張道德.  湖北工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2018(02)
[2]電廠熱力設(shè)備金屬防護(hù)及監(jiān)督的實(shí)際應(yīng)用[J]. 劉晨.  山東工業(yè)技術(shù). 2016(21)
[3]Q345R疲勞裂紋擴(kuò)展過程的聲發(fā)射研究[J]. 柴孟瑜,段權(quán),張?jiān)缧?  工程科學(xué)學(xué)報(bào). 2015(12)
[4]礦用拉伸件裂紋聲發(fā)射信號(hào)的SVD降噪研究[J]. 張仰明,駱志高,趙俊麗.  礦山機(jī)械. 2015(12)
[5]金屬疲勞裂紋聲發(fā)射特性分析及檢測概率研究[J]. 韓暉,肖迎春,白生寶,劉國強(qiáng),黃博.  科學(xué)技術(shù)與工程. 2014(23)
[6]基于小波分析及奇異值差分譜理論的滾動(dòng)軸承故障診斷[J]. 邵克勇,蔡苗苗,李鑫.  制造業(yè)自動(dòng)化. 2013(08)
[7]奇異值分解降噪的改進(jìn)方法[J]. 張磊,彭偉才,原春暉,劉彥.  中國艦船研究. 2012(05)
[8]基于中值濾波-奇異值分解的膠合板拉伸聲發(fā)射信號(hào)降噪方法研究[J]. 徐鋒,劉云飛.  振動(dòng)與沖擊. 2011(12)
[9]基于小波分解和SVD降噪的齒輪箱特征提取研究[J]. 朱云博,馮廣斌,孫華剛.  起重運(yùn)輸機(jī)械. 2011(04)
[10]概述金屬疲勞產(chǎn)生的原因及影響因素[J]. 郝富杰.  山西建筑. 2011(11)

碩士論文
[1]鋼結(jié)構(gòu)疲勞裂紋擴(kuò)展聲發(fā)射監(jiān)測及預(yù)警參數(shù)的研究[D]. 王振京.南昌航空大學(xué) 2017
[2]Q235A鋼材在拉伸過程中的聲發(fā)射特性和定位分析[D]. 杜冕.湘潭大學(xué) 2017
[3]基于SVD與ELM的齒輪故障診斷技術(shù)研究[D]. 魏超.沈陽理工大學(xué) 2017
[4]基于聲發(fā)射技術(shù)的損傷檢測應(yīng)用研究[D]. 梅明星.東南大學(xué) 2016
[5]基于弱磁技術(shù)的鈦合金疲勞監(jiān)測試驗(yàn)研究[D]. 楊晗.南昌航空大學(xué) 2016
[6]基于LabVIEW的巖土聲發(fā)射信號(hào)采集與信號(hào)源定位[D]. 葉青霖.山東大學(xué) 2016
[7]基于應(yīng)變映射技術(shù)的振動(dòng)疲勞壽命分析[D]. 趙麗茹.南京航空航天大學(xué) 2016
[8]金屬材料疲勞損傷的聲發(fā)射特性研究[D]. 冷亞波.南昌大學(xué) 2013
[9]聲發(fā)射信號(hào)的激光檢測和分析[D]. 姜曉玉.南京理工大學(xué) 2012
[10]聲發(fā)射技術(shù)在電站高壓加熱器檢漏中的應(yīng)用[D]. 王洪偉.吉林大學(xué) 2011



本文編號(hào)：3250923