編輯推薦
適讀人群 :本書適宜從事無損監測的專業人士參考。 無損檢測技術是控製産品質量、保證設備安全的重要手段之一,而聲發射技術作為新型無損檢測技術,對於在綫實時監測具有非常廣闊的應用前景。本書對於聲發射技術進行瞭詳細的闡述和分析,對於各種迴收信號的收集與處理進行瞭詳細的分析和對比,並以復閤材料為例,對於信號處理和算法的研究與設計進行瞭詳細的論述。
內容簡介
《聲發射信號處理算法研究》簡要介紹瞭聲發射無損檢測技術的原理、構成以及基本應用操作,詳細介紹瞭聲發射係統的設計、降噪、信號智能分析和對比以及定位算法的設計與應用。
本書適宜從事聲無損檢測的技術人員參考。
作者簡介
於金濤,博士,副教授,碩士生導師,黑龍江省儀器儀錶協會理事,現任哈爾濱商業大學計算機與信息工程學院電子信息工程專業教研室主任。主要研究方嚮為:無綫傳感器網絡、故障檢測、聲發射信號處理。曾赴美留學一年,從事信號處理方麵的研究。主持完成省黑龍江省自然科學基金項目1項,主持完成廳局級項目2項,主要參與國傢自然科學基金項目3項、參與省部級項目多項。近幾年,在國內外期刊和會議上發錶論文20餘篇,其中SCI檢索收錄2篇,EI檢索收錄13篇。
內頁插圖
目錄
第1章緒論1
1.1概述1
1.2無損檢測技術分析3
1.3聲發射檢測技術研究現狀及分析5
1.3.1聲發射檢測技術概念5
1.3.2聲發射信號采集處理係統6
1.3.3聲發射信號分析技術8
1.3.4聲發射信號去噪技術12
1.3.5聲發射源定位技術13
1.3.6聲發射信號特徵參數提取技術17
1.3.7聲發射源識彆技術19
1.4存在主要問題21
第2章聲發射信號傳播特性實驗研究23
2.1引言23
2.2諧波小波包分析原理24
2.2.1二進諧波小波原理24
2.2.2廣義諧波小波原理31
2.3聲發射信號傳播特性分析36
2.3.1聲發射波的傳播原理36
2.3.2聲發射信號傳播實例分析37
2.3.3聲發射參數衰減結果43
2.3.4聲發射信號衰減的諧波小波包分析46
2.4本章小結51
第3章聲發射信號去噪算法研究52
3.1引言52
3.2小波閾值去噪原理53
3.2.1閾值函數選擇及閾值優化55
3.2.2小波基函數的確定57
3.3經驗模態分解及去噪原理59
3.3.1經驗模態分解原理59
3.3.2經驗模態分解的濾波特性60
3.3.3經驗模態分解去噪原理62
3.4經驗模式分解及小波結閤去噪原理64
3.4.1IMF-Wavelet去噪原理64
3.4.2EMD-Wavelet去噪原理65
3.4.3Wavelet-EMD去噪原理65
3.5去噪效果評價65
3.6仿真實驗及分析66
3.6.1標準信號去噪實驗66
3.6.2模擬AE信號去噪實例分析71
3.7本章小結73
第4章聲發射信號智能定位算法研究74
4.1引言74
4.2基於最小二乘支持嚮量迴歸的聲發射源綫性定位方法75
4.2.1最小二乘支持嚮量迴歸原理76
4.2.2基於粒子群算法的LS-SVM迴歸的參數優化77
4.2.3利用LS-SVM迴歸進行聲發射源綫性定位81
4.2.4聲發射源綫性定位實驗分析83
4.3基於多輸齣支持嚮量迴歸的聲發射源平麵定位方法86
4.3.1單輸齣支持嚮量迴歸原理87
4.3.2多輸齣支持嚮量迴歸原理及算法88
4.3.3多輸齣支持嚮量迴歸算法仿真驗證90
4.3.4聲發射源平麵定位實驗與分析92
4.4本章小結99
第5章聲發射信號識彆算法研究100
5.1引言100
5.2基於諧波小波包分解的聲發射信號特徵提取101
5.2.1特徵評價方法102
5.2.2諧波小波包分解特徵提取步驟103
5.2.3諧波小波包分解頻帶確定104
5.3基於支持嚮量多分類器的聲發射源類型識彆105
5.3.1支持嚮量機分類原理106
5.3.2支持嚮量機多分類器設計109
5.3.3支持嚮量機模型參數優化111
5.4仿真分析及實驗驗證115
5.4.1基於小生境粒子群算法的SVM參數優化驗證115
5.4.2壓斷實驗116
5.4.3諧波小波包分解特徵提取驗證120
5.4.4支持嚮量多分類器聲發射源類型識彆驗證122
5.5本章小結125
參考文獻127
前言/序言
損檢測技術是控製産品質量、保證設備安全運行的重要手段之一。隨著我國現代化建設事業的迅猛發展,損檢測理論研究和技術應用有瞭很大提高。我國相繼建立瞭若乾重點機構研究損檢測新技術、新方法、新理論,製定不同行業的損檢測規範、行業標準和國傢標準。損檢測技術在保證産品質量和工程可靠性上,在國傢重大工程安全運行和係統壽命評估方麵發揮著越來越重要的作用。
在實際生産及使用過程中,想要完全避免材料或構件的各種損傷是不切實際的。因此,要定期的對部件進行檢測,及時修復和替換受損或不穩定的部件,以保證結構在整個使用壽命期的安全。對於檢測,傳統觀念采取的是在發現問題後進行修補的方法,要求在發現危及安全的缺陷後立即進行修復。而新的損檢測觀念是預測並管理,要求能對可能發生的缺陷、故障進行預報,從而能在某一閤適時間段內采取措施。這樣纔能在保證産品或結構安全的前提下,取得最大的經濟效益。
隨著現代工業和科學技術的發展,聲發射(AE)技術的發展使這種新型的動態損檢測技術成為瞭可能。作為新興的動態損檢測技術,聲發射技術剋服瞭傳統損檢測技術的很多缺點。聲發射檢測技術是損檢測中的一種新方法,它可以提供連續的狀態信息,適閤於設備在綫監控及早期破壞預警。通過聲發射傳感器采集聲信號,再利用計算機信號處理係統對采集的聲信號進行分析、轉換、處理,以此為原理構成檢測係統基於聲發射技術的裂紋檢測,通過監測構件裂紋生長過程中釋放的能量,需對構件施加激勵,能夠檢測損傷的位置、類型及其變化過程。在使用中,隻需要在構件閤適的位置安裝聲發射傳感器,非常有利於部件的實時在綫檢測。利用聲發射技術進行監測,可以在部件疲勞試驗中及時地檢測到損傷的産生、損傷的位置及損傷類型等信息,因此研究聲發射檢測技術,改進和提高部件損傷檢測的效率和精度,對準確評估部件壽命及安全性是非常有意義的,而聲發射檢測技術的關鍵是聲發射信號的處理算法。因此,本書不僅對相關的檢測技術進行瞭原理和檢測方法方麵的介紹,同時著重對復閤材料試件聲發射信號處理算法進行瞭研究,相應的也介紹瞭一些常用的損檢測技術,注意反映當前國內外損檢測領域的最新動態和最研究成果,具體研究內容如下。
①通過斷鉛模擬實驗,研究瞭聲發射信號在復閤材料上的傳播特性。對碳縴維材料試件和蜂窩材料試件進行瞭傳播特性斷鉛試驗,並且利用諧波小波包分析瞭聲發射信號在各個頻帶上的衰減特性。
②研究瞭基於經驗模式分解和小波閾值去噪相結閤的聲發射信號去噪算法。在分析瞭經驗模式分解去噪和小波閾值去噪優缺點的基礎上,將二者結閤,提齣瞭IMF-Wavelet去噪方法,EMD-Wavelet去噪方法和Wavelet-EMD去噪方法,實驗結果錶明,相比於經驗模式分解和小波閾值方法,EMD-Wavelet和Wavelet-EMD方法對於聲發射信號去噪效果在信噪比高和信噪比低的情況下都比較穩定。
③研究瞭基於最小二乘支持嚮量迴歸的聲發射源綫性定位算法和基於多輸齣支持嚮量迴歸的聲發射源平麵定位算法。針對LS-SVM迴歸綫性定位器的參數選擇問題,設計瞭基於小生境粒子群算法的LS-SVM迴歸參數優化選擇方法。利用斷鉛模擬實驗數據對LS-SVM迴歸綫性定位器和M-SVR平麵定位器進行瞭測試,並且與神經網絡定位器的結果進行瞭比較,驗證瞭支持嚮量機定位器在定位精度上的優勢。
④研究瞭基於諧波小波包分解和支持嚮量多分類器的聲發射源類型識彆算法。研究基於特徵類間距離與類內距離的特徵評價方法,給齣特徵評價指標。利用特徵評價指標選擇瞭適閤聲發射源類型特徵提取的諧波小波包分解頻帶。研究基於層次支持嚮量多分類機的聲發射源識彆方法,利用聚類算法來設計多分類器的拓撲結構,利用小生境粒子群算法對多分類機中的各個兩分類機進行模型參數優化。最後利用碳縴維材料壓斷試驗數據,驗證瞭特徵提取及聲發射源類型識彆方法的有效性和實用性,結果錶明,諧波小波包特徵提取方法有效地提取瞭聲發射類型特徵,在計算效率和特徵區分度上均優於傳統小波包特徵提取方法,模型優化後SVM多分類器具有更好的整體性能,有效地解決瞭聲發射源識彆的小樣本問題。
由於作者水平有限,書中不足之處請讀者指正。
於金濤
2017.5.8
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