聲發(fā)射(AcousticEmission,AE)是無(wú)損檢測(cè)和評(píng)估中的一種重要方法,可廣泛應(yīng)用在石油化工、航天航空、材料實(shí)驗(yàn)和交通運(yùn)輸?shù)阮I(lǐng)域。大型工業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施的運(yùn)行安全性和可靠性是當(dāng)前研究的熱點(diǎn)問(wèn)題,如果不能對(duì)其在服役過(guò)程中的性能和壽命給予有效的檢測(cè)和評(píng)估,就很難避免災(zāi)難性事故的發(fā)生。本文針對(duì)聲發(fā)射檢測(cè)過(guò)程中的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了研究,主要包括以下幾個(gè)方面的工作:(1)從聲發(fā)射信號(hào)的共性出發(fā),分析聲發(fā)射信號(hào)的傳播、衰減和散射模型,以及噪聲對(duì)特征參數(shù)分形維的影響。基于快速獨(dú)立分量分析算法(FastICA)降噪理論,對(duì)比分析4種不同判據(jù)的FastICA模型對(duì)降噪結(jié)果的影響。與其它降噪算法比較,結(jié)果表明FastICA降噪效果更好,并將FastICA降噪后的聲發(fā)射特征參數(shù)和原信號(hào)的特征參數(shù)進(jìn)行比對(duì),進(jìn)一步驗(yàn)證FastICA算法在聲發(fā)射信號(hào)降噪中的可行性和有效性。(2)針對(duì)聲發(fā)射檢測(cè)過(guò)程中事件判定不準(zhǔn)的問(wèn)題,本文采用基于聚類分析的聲發(fā)射信號(hào)處理方法,提高了聲發(fā)射事件提取準(zhǔn)確率。根據(jù)聲發(fā)射定位要求,研究三角定位算法和超定定位算法,并根據(jù)算法不同特點(diǎn)采用牛頓迭代法和信賴域法對(duì)定位方程進(jìn)行求解。通過(guò)蒙特卡洛模擬實(shí)驗(yàn)對(duì)比研究?jī)煞N算法在理想和非理想情況下的計(jì)算性能和定位性能,并分析速度誤差和時(shí)間誤差對(duì)兩種算法的影響。通過(guò)斷鉛實(shí)驗(yàn)比較了 AEWin、三角定位和超定定位的定位結(jié)果,分析結(jié)果表明,基于超定定位算法具有更高的定位精度和更好的算法穩(wěn)定性。(3)設(shè)計(jì)完整和V型槽兩種Q235B板材試樣的彎曲實(shí)驗(yàn),采用時(shí)頻歷程和相關(guān)分析對(duì)損傷過(guò)程中的聲發(fā)射信號(hào)特征參數(shù)進(jìn)行分析。通過(guò)機(jī)理分析得出,當(dāng)材料存在損傷時(shí)AE信號(hào)的活性會(huì)增強(qiáng)的更迅速,更易達(dá)到屈服點(diǎn),并且會(huì)伴隨新的特征頻率出現(xiàn);AE特征參數(shù)之間的相關(guān)關(guān)系只對(duì)聲發(fā)射源敏感,而與產(chǎn)生該信號(hào)的結(jié)構(gòu)損傷形式無(wú)關(guān)�；贏R模型對(duì)Q235材料拉伸過(guò)程中的聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行特征提取,將AR模型參數(shù)作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,實(shí)現(xiàn)了試樣在不同損傷階段的識(shí)別。通過(guò)與其它方法進(jìn)行對(duì)比分析,發(fā)現(xiàn)基于AR和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模式識(shí)別方法識(shí)別率更高。(4)自主開(kāi)發(fā)一套“聲發(fā)射檢測(cè)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)”的軟件,其主要功能包括:聲發(fā)射信號(hào)采集模塊、信號(hào)處理模塊、顯示模塊和文檔保存模塊。該系統(tǒng)能夠完成聲發(fā)射信號(hào)波形分析,聲發(fā)射源定位和模式識(shí)別等工作。
【學(xué)位單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2017
【中圖分類】：TH878
【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 課題背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 聲發(fā)射信號(hào)處理研究現(xiàn)狀
        1.2.2 聲發(fā)射源定位方法研究現(xiàn)狀
    1.3 主要研究?jī)?nèi)容
第2章 聲發(fā)射信號(hào)處理
    2.1 聲發(fā)射傳播特性和噪聲分析
        2.1.1 聲發(fā)射信號(hào)的散射和衰減
        2.1.2 聲發(fā)射噪聲來(lái)源及其對(duì)分形維的影響
    2.2 小波降噪原理和方法
    2.3 ICA降噪原理和方法
        2.3.1 ICA基本模型
        2.3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
        2.3.3 FastICA算法
    2.4 斷鉛實(shí)驗(yàn)分析
    2.5 本章小結(jié)
第3章 聲發(fā)射源定位
    3.1 聲發(fā)射信號(hào)事件判定
        3.1.1 初始聲發(fā)射事件判定
        3.1.2 多目標(biāo)聲發(fā)射事件判定
            3.1.2.1 聚類測(cè)度計(jì)算
            3.1.2.2 聚類過(guò)程
        3.1.3 實(shí)驗(yàn)分析
    3.2 三角定位算法
        3.2.1 直線定位算法
        3.2.2 三角定位算法
    3.3 超定定位算法
    3.4 定位性能評(píng)價(jià)
        3.4.1 研究平臺(tái)
        3.4.2 理想情況下兩種算法的計(jì)算性能比較
        3.4.3 非理想情況下兩種算法的計(jì)算性能
    3.5 實(shí)驗(yàn)及對(duì)比分析
        3.5.1 樣本制作和傳感器布置
        3.5.2 實(shí)驗(yàn)過(guò)程
        3.5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    3.6 本章小結(jié)
第4章 聲發(fā)射信號(hào)特征分析與模式識(shí)別
    4.1 Q235B彎曲損傷聲發(fā)射監(jiān)測(cè)實(shí)驗(yàn)
        4.1.1 實(shí)驗(yàn)試樣
        4.1.2 實(shí)驗(yàn)儀器與參數(shù)設(shè)置
        4.1.3 實(shí)驗(yàn)方案
        4.1.4 薄板彎曲損傷過(guò)程
    4.2 聲發(fā)射信號(hào)特征分析
        4.2.1 聲發(fā)射信號(hào)時(shí)域參數(shù)特征
        4.2.2 聲發(fā)射信號(hào)頻域參數(shù)特征
    4.3 聲發(fā)射信號(hào)相關(guān)分析
    4.4 聲發(fā)射信號(hào)模式識(shí)別
        4.4.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理
        4.4.2 試樣制備與實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)
        4.4.3 基于AR時(shí)序建模進(jìn)行特征提取的BP網(wǎng)絡(luò)識(shí)別
    4.5 本章小結(jié)
第5章 聲發(fā)射檢測(cè)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)開(kāi)發(fā)
    5.1 系統(tǒng)性能需求分析
    5.2 系統(tǒng)總體框架設(shè)計(jì)
    5.3 系統(tǒng)功能模塊設(shè)計(jì)
        5.3.1 聲發(fā)射信號(hào)數(shù)據(jù)獲取模塊
        5.3.2 聲發(fā)射數(shù)據(jù)處理模塊
        5.3.3 聲發(fā)射數(shù)據(jù)顯示模塊
        5.3.4 結(jié)果文檔提交模塊
    5.4 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)和展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文

【參考文獻(xiàn)】

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