聲發(fā)射(AcousticEmission,AE)是無損檢測和評估中的一種重要方法,可廣泛應用在石油化工、航天航空、材料實驗和交通運輸?shù)阮I域。大型工業(yè)基礎設施的運行安全性和可靠性是當前研究的熱點問題,如果不能對其在服役過程中的性能和壽命給予有效的檢測和評估,就很難避免災難性事故的發(fā)生。本文針對聲發(fā)射檢測過程中的關鍵技術進行了研究,主要包括以下幾個方面的工作:(1)從聲發(fā)射信號的共性出發(fā),分析聲發(fā)射信號的傳播、衰減和散射模型,以及噪聲對特征參數(shù)分形維的影響�；诳焖侏毩⒎至糠治鏊惴�(FastICA)降噪理論,對比分析4種不同判據(jù)的FastICA模型對降噪結果的影響。與其它降噪算法比較,結果表明FastICA降噪效果更好,并將FastICA降噪后的聲發(fā)射特征參數(shù)和原信號的特征參數(shù)進行比對,進一步驗證FastICA算法在聲發(fā)射信號降噪中的可行性和有效性。(2)針對聲發(fā)射檢測過程中事件判定不準的問題,本文采用基于聚類分析的聲發(fā)射信號處理方法,提高了聲發(fā)射事件提取準確率。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)算法不同特點采用牛頓迭代法和信賴域法對定位方程進行求解。通過蒙特卡洛模擬實驗對比研究兩種算法在理想和非理想情況下的計算性能和定位性能,并分析速度誤差和時間誤差對兩種算法的影響。通過斷鉛實驗比較了 AEWin、三角定位和超定定位的定位結果,分析結果表明,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)設計完整和V型槽兩種Q235B板材試樣的彎曲實驗,采用時頻歷程和相關分析對損傷過程中的聲發(fā)射信號特征參數(shù)進行分析。通過機理分析得出,當材料存在損傷時AE信號的活性會增強的更迅速,更易達到屈服點,并且會伴隨新的特征頻率出現(xiàn);AE特征參數(shù)之間的相關關系只對聲發(fā)射源敏感,而與產(chǎn)生該信號的結構損傷形式無關。基于AR模型對Q235材料拉伸過程中的聲發(fā)射信號進行特征提取,將AR模型參數(shù)作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入,實現(xiàn)了試樣在不同損傷階段的識別。通過與其它方法進行對比分析,發(fā)現(xiàn)基于AR和BP神經(jīng)網(wǎng)絡的模式識別方法識別率更高。(4)自主開發(fā)一套“聲發(fā)射檢測數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)”的軟件,其主要功能包括:聲發(fā)射信號采集模塊、信號處理模塊、顯示模塊和文檔保存模塊。該系統(tǒng)能夠完成聲發(fā)射信號波形分析,聲發(fā)射源定位和模式識別等工作。
【學位單位】：東南大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：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 國內外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 聲發(fā)射信號處理研究現(xiàn)狀
        1.2.2 聲發(fā)射源定位方法研究現(xiàn)狀
    1.3 主要研究內容
第2章 聲發(fā)射信號處理
    2.1 聲發(fā)射傳播特性和噪聲分析
        2.1.1 聲發(fā)射信號的散射和衰減
        2.1.2 聲發(fā)射噪聲來源及其對分形維的影響
    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)預處理
        2.3.3 FastICA算法
    2.4 斷鉛實驗分析
    2.5 本章小結
第3章 聲發(fā)射源定位
    3.1 聲發(fā)射信號事件判定
        3.1.1 初始聲發(fā)射事件判定
        3.1.2 多目標聲發(fā)射事件判定
            3.1.2.1 聚類測度計算
            3.1.2.2 聚類過程
        3.1.3 實驗分析
    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 定位性能評價
        3.4.1 研究平臺
        3.4.2 理想情況下兩種算法的計算性能比較
        3.4.3 非理想情況下兩種算法的計算性能
    3.5 實驗及對比分析
        3.5.1 樣本制作和傳感器布置
        3.5.2 實驗過程
        3.5.3 實驗結果分析
    3.6 本章小結
第4章 聲發(fā)射信號特征分析與模式識別
    4.1 Q235B彎曲損傷聲發(fā)射監(jiān)測實驗
        4.1.1 實驗試樣
        4.1.2 實驗儀器與參數(shù)設置
        4.1.3 實驗方案
        4.1.4 薄板彎曲損傷過程
    4.2 聲發(fā)射信號特征分析
        4.2.1 聲發(fā)射信號時域參數(shù)特征
        4.2.2 聲發(fā)射信號頻域參數(shù)特征
    4.3 聲發(fā)射信號相關分析
    4.4 聲發(fā)射信號模式識別
        4.4.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡原理
        4.4.2 試樣制備與實驗數(shù)據(jù)
        4.4.3 基于AR時序建模進行特征提取的BP網(wǎng)絡識別
    4.5 本章小結
第5章 聲發(fā)射檢測數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)開發(fā)
    5.1 系統(tǒng)性能需求分析
    5.2 系統(tǒng)總體框架設計
    5.3 系統(tǒng)功能模塊設計
        5.3.1 聲發(fā)射信號數(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 結果文檔提交模塊
    5.4 本章小結
第6章 總結和展望
    6.1 總結
    6.2 展望
參考文獻
致謝
攻讀碩士學位期間發(fā)表的學術論文

【參考文獻】

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本文編號：2867263