应用小波分析法对马尾松胶合木表面声发射信号特征检测

针对胶合木损伤的声发射(AE)无损检测问题,研究胶合木表面AE信号波形特征及其沿顺纹和横纹方向的传播规律。首先,采用铅芯折断的方式在马尾松胶合木表面产生人工AE源,通过采样频率为500 k Hz的4通道高速采集系统收集原始AE信号。然后对采集的原始信号进行5层小波分解,通过对各层高频信号的分析获取AE信号的频域特征并进行AE信号重构。最后,根据信号相关性分析和时差定位方法研究AE信号沿顺纹和横纹方向的传播速度。试验结果表明AE信号在胶合木表面传播时,不仅信号幅值明显衰减,而且信号频率也会发生改变,并且AE信号在顺纹和横纹两个方向上的传播速度存在明显差异。     

基于信号相似度小波重构与时差的胶合木表面声发射源定位

针对声发射（acoustic emission,AE）信号在胶合木表面各向异性传播时的AE源定位问题,提出一种基于信号相似度小波重构与时差的表面AE源定位算法。首先,依据ASTM-E976标准通过铅芯折断在试件表面产生AE源,并采用NI高速采集设备构建基于LabVIEW的3通道AE信号采集平台,采样频率设定为500 kHz。其次,设计一种基于信号相似度的自适应小波重构算法,对原始信号进行降噪并重构AE信号波形。最后,依据试验结果拟合得到AE信号在胶合木表面360°范围内的传播速度公式,结合AE信号的传播规律设计AE源定位算法,并产生AE源以测试定位效果。结果表明,2组胶合木表面的AE源定位误差分别为5.2%、5.3%,基于信号相似度小波重构与时差的胶合木表面AE源定位算法能够有效地确定声发射源的位置。     

应用小波谱白化对胶合木表面AE源定位算法的改进

针对声发射(AE)信号在胶合木板表面各向异性传播时的AE源定位问题,提出一种小波谱白化与信号相关性分析相结合的胶合木板表面AE源定位算法.首先,根据ASTM-E976标准在橡木胶合木板表面产生AE源,并在橡木胶合木板表面相距固定距离的4个位置采集原始AE信号,设置采样率为500 kHz.其次,采用小波谱白化算法减少胶层的影响以及合理补偿AE信号的高频缺失,为降低噪声信号的影响,提出一种自适应的小波重构算法.最后,依据试验结果拟合得到AE信号由胶合木板顺纹理方向到横纹理方向的传播速度变化公式,在此基础上根据信号相关性分析法计算信号到达各传感器的传播时差,并采用基于时差的定位算法确定AE源的位置.结果表明:使用原始、自适应小波重构法、小波谱白化法重构的3种AE信号进行定位时,两处AE源的定位结果为100.0％、67.1％、6.0％和41.5％、66.3％、2.8％.AE信号的重构算法直接影响基于时差的AE源平面定位算法精度,特别是使用小波谱白化法能够有效降低噪声信号、胶层的影响,合理补偿AE信号的高频缺失,提升信号分辨率,同时提升计算时差的准确性进而提升AE源定位精度.     

花旗松胶合木梁声发射信号及其传播特征研究

针对胶合木梁声发射无损检测问题,研究花旗松胶合木梁声发射信号时频域特征及其传播规律,以及微弱声发射信号的小波分析方法。首先采用NI高速数据采集设备及LabVIEW软件构建木材声发射信号采集平台,然后通过铅芯折断模拟声发射源,分析声发射信号在表面和厚度方向上的时频域特征及传播速率,最后针对铅芯滑动引起的微弱声发射信号,采用小波分析方法重构声发射信号波形。研究表明,采用铅芯折断模拟声发射源时,花旗松胶合木梁表面和厚度方向的声发射信号频率都集中在70kHz左右,且声发射信号沿表面传播速率更大,但沿厚度方向的信号衰减更加明显。对于"淹没"在噪声中的微弱声发射信号,采用小波分析的方法能够有效重构声发射信号波形。研究结果为花旗松胶合木梁声发射无损检测提供必要的基础理论依据。     

基于小波分析的樟子松表面和内部声发射信号频域研究

为准确计算樟子松断裂时在表面和内部传播的声发射（acoustic emission,AE）信号传播速度，对樟子松表面和内部传播AE信号的有效频段进行研究。为得到樟子松断裂时候产生的AE信号，使用万能力学试验机进行三点弯曲压断试验，并在试件表面相距固定距离的2个点采集原始AE信号。为得到不同频段的AE信号，对原始AE信号进行小波分解并重构AE波形。针对不同频段的AE信号，采用信号相关性分析法计算信号到达2个传感器的传播时差，以此计算AE信号的传播速度。根据AE信号在不同介质中的传播规律以及AE信号的传播速度判断AE信号的传播介质和AE信号的主要频率。结果表明，当AE信号在樟子松表面传播时，AE信号的有效频段为15~62 kHz。当AE信号在樟子松内部传播时，AE信号的有效频段为125~250 kHz。使用有效频段内信号计算AE信号的传播速度，可显著提升计算得到的AE信号传播速度的准确性。     

L型结构木材中声发射信号传播特征

针对木材结构尺寸及介质改变对应变能传播的影响,研究应力波在变结构的L型试件中的声发射（acoustic emission,AE）特性。首先,参照ASTM-E976标准,在樟子松L型试件表面不同位置产生AE源,并利用采样频率为500 kHz的AE采集系统获取试件表面4个固定位置的AE信号。其次,依据小波分析原理对原始AE信号进行降噪并重构AE波形,进而研究木材结构变化对AE信号频域特征的影响。最后,基于对比分析,研究空气介质对于信号传播特性的影响。结果表明,当AE源位于锯材处时,信号以纵波和横波混合的形式单向传播,木材的结构变化主要影响低频信号成分,使得信号呈现高频带分布;而空气介质对于其时频域均有显著影响;当AE源位于薄板时,木材结构变化、传播路径及空气介质对于AE信号时频域特性均有显著影响。     

防腐处理胶合木的层间界面断裂韧性研究

以云杉-松木-冷杉(SPF)防腐胶合木为研究对象,运用双悬臂梁(DCB)及端部切口三点弯曲(ENF)试验法研究防腐胶合木层间界面断裂韧性.结果表明:铜唑防腐剂不利于层板复合,防腐胶合木层间界面Ⅰ型及Ⅱ型断裂韧性均明显降低,降低幅度分别为18.0％和11.5％;层板表面刨切处理可提高防腐胶合木的层间界面断裂韧性;胶黏剂对...     

木材裂纹尺寸及分布对声发射横波传播特性的影响研究

为探究木材表面裂纹尺寸与分布对声发射横波(transverse wave component of acoustic emission, AE_TW)传播特性的影响,通过锯切方式制作不同尺寸的裂纹,研究沿木材顺纹理方向传播的声发射横波的传播特性。首先,在试件表面锯切出4条具有相同长度而宽度与深度不同的规则裂纹,分别采用铅芯折断和信号发生器模拟产生突发和连续的AE源,并且通过等间距分布在试件表面的5个传感器采集AE信号,采样频率设置为500 kHz。然后,在铅芯折断试验的基础上,依据驻波成分的基频,对原始AE信号进行高通滤波处理,截止频率设置为7 kHz,再采用相关性分析的方法确定AE_TW在固定距离上的传播时差,进而依据时差定位的原理计算其传播速度。最后,通过信号发生器产生不同电压等级的150 kHz脉冲串作为AE源,研究不同裂纹尺寸下的AE_TW能量随距离的衰减规律。结果表明,在无裂纹试件中,AE_TW的平均传播速度为824.4 m·s^-1。而仅改变裂纹深度时,随着裂纹数量的增加其速...     

木材模拟声发射源的产生与特性

针对如何人为模拟木材损伤声发射(AE)源信号问题,采用折断铅芯、薄木条2种方式分别在樟子松、榉木试件中产生模拟AE源.通过小波处理、信号相关性分析,研究不同模拟AE源的信号特征和传播速度.其中折断铅芯试验依照ASTM-E976标准;折断薄木条产生模拟AE信号试验是在试件端面施加冲击力,引起断裂,以模拟木材发生点断裂时产生的AE信号.所有试验的AE信号采样频率均设定为500 kHz.依据木材AE信号的频率范围,采用5层小波分析的方法重构AE信号波形,进而分析2种模拟AE源信号的频率组成与分布.最后,采用两点时差定位法计算2种AE信号在试件顺纹理方向的传播速率.结果表明:2种方式产生的AE信号的频率组成和分布没有明显差异.折断樟子松、榉木试件端面薄木条产生的AE信号在断裂初期、断裂阶段的平均传播速度分别为786.5、1085.1 m·s-1和1145.2、1557.6 m·s-1;折断铅芯时,AE信号在樟子松、榉木试件中的平均传播速度分别为760.9、1120.5 m·s-1.折断铅芯产生的模拟AE源能够较好地反映木材在特定损伤阶段产生的AE信号频率特征,但在研究木材AE信号传播规律时,折断薄木条试验方法更为客观.     

基于小波谱白化与自适应小波重构的木材损伤声发射源直线定位法研究

针对木材断裂声发射（acoustic emission,AE）信号源定位问题,提出了一种基于小波谱白化与信号相关性分析的木材表面AE源直线定位算法。首先,为得到木材断裂时产生的AE信号,使用万能力学试验机进行三点弯曲加载试验,在试件表面相距固定距离的3个位置采集试件断裂时产生的AE信号,设置采样率为500 kHz。然后,为合理补偿AE信号在传播过程中损失的高频部分提升信号分辨率,提出一种小波谱白化算法。为降低噪声信号的影响,提出了一种自适应的小波重构算法。最后,通过信号相关性分析法,计算信号到达各传感器的传播时差,并采用基于时差直线定位算法进行AE源定位。结果表明,木材断裂过程中,AE信号通过木材表面和木材内部2种途径传播,由于传播介质不同造成不同的传播速度。使用原始、小波谱白化重构、自适应小波重构的3种AE信号进行AE源定位时,木材表面AE源的定位误差为11.3%、2.6%、3.7%,木材内部AE源的定位误差为10.7%、2.9%、4.5%。AE信号的重构算法直接影响基于时差的AE源定位算法精度,特别是使用小波谱白化法能够显著提升AE信号分辨率同时提升计算时差的准确性进而提升AE源定位精度。     

基于声发射技术的木材害虫信号特征检测

针对木材害虫声发射（AE）信号检测问题,研究杨树木段中麻点豹天牛幼虫AE信号波形特征及其信号的能量,为钻蛀害虫声音的监测提出一种新的方法。取一段具有麻点豹天牛幼虫的杨树木段,通过采样频率为500 kHz的2通道木材蠕变声发射信号采集系统采集原始AE信号。对采集到的原始信号滤波后进行小波分解,通过对各层高频信号的分析获取AE信号的频域特征,并对其进行重构与信号解析。结果表明,麻点豹天牛幼虫AE信号的主频主要集中在30 kHz附近,其信号的能量在16:00最高,反映了该幼虫在15:00-16:00较活跃。     

基于瞬时频率的木材声发射事件辨识与损伤监测

为了从能量的角度客观评价木材损伤程度,依据应变能释放产生的声发射（AE）信号特征,提出一种基于信号瞬时频率的AE事件辨识方法,并依据AE事件的发生密度从能量的角度进行损伤动态监测。采用小波分析的方法对原始信号进行降噪预处理,用经验模态分解（EMD）进行波形重构。依据AE信号的频率分布特征将AE信号分为2类,并对应地定义DAE和FAE 2类AE事件。通过Hilbert变换获得AE信号的瞬时频率,依据瞬时频率计算2种AE事件发生的密度,依此判断和预测木材的应力变化及损伤趋势。结果表明,FAE信号频率明显高于DAE信号频率,并且当DAE事件密度维持较高水平时,意味着材料以弹性形变为主;相反当FAE事件密度维持较高水平时,说明材料正在发生频繁的断裂,从而为木材损伤程度的研判提供评价依据。     

依据瞬时频率的木材损伤过程声发射信号辨识

针对木材损伤断裂过程中声发射(AE)信号识别的问题,提出一种基于瞬时频率的AE信号辨识方法。首先,采用三点弯曲的方式对马尾松试件做损伤试验,利用采样频率为500 kHz的4通道NI USB-6366采集卡收集原始AE信号。然后,通过小波分析的方法对采集的原始信号降噪处理,并对降噪后的信号进行频率分析,再根据频率范围及产生原因的不同定义了两类AE信号。最后,通过Hilbert变换分别获得两类AE信号的瞬时频率,并统计两类AE事件频率。试验结果表明,基于瞬时频率统计的AE事件频率能够客观反映试件的应力水平,同时,木材损伤过程中主要产生断裂AE和变形AE信号,且断裂AE信号的频率范围明显高于变形AE信号的频率范围。     

基于声发射信号信息熵的木材损伤断裂过程研究

为获得木材在弯曲破坏过程中的声发射（acoustic emission,AE）信号特征,从AE信号的随机性出发,利用AE信号信息熵辨识木材的损伤过程,并研究木材在不同损伤断裂水平下的AE信号分布特性。首先,对气干状态的榉木和樟子松试件进行三点弯曲试验,并通过谐振频率为150 kHz的AE传感器采集原始AE信号,采样频率设置为500 kHz。然后,采用小波变换重构AE信号波形,依据无AE发生时的信号幅值确定AE阈值,统计每秒内超过阈值的次数并作为AE活动计数,再以活动计数为随机变量定义AE信息熵。最后,依据信息熵值确定应变能释放的转折点,并结合三点弯曲试验的载荷-时间曲线,将木材损伤断裂过程划分为线性变形、非线性变形、宏观断裂3个阶段。以10 ms为间隔分析并统计AE信号的频率,获得木材弯曲破坏过程的AE信号频率分布情况,从而揭示不同损伤阶段的AE信号特征。结果表明,线性变形阶段,AE信号表现为低幅值、低频率,主要集中在30~55 kHz频段内;非线性变形和宏观断裂阶段,AE信号中既存在大量的30~55 kHz低频信号成分,又存在100~110 kHz和115~130 kHz的高频信号。研究提出的基于AE活动数信息熵能够准确反映应变能释放的集中程度,为木材损伤断裂水平评价提供了客观依据。     

基于奇异谱和相关性分析的木材声发射源直线定位算法研究

针对木材声发射（acoustic emission,AE）信号的随机特性,提出了一种基于奇异谱和信号相关性分析的木材表面AE源直线定位算法。首先,依据ASTM标准通过折断铅芯的方式分别在樟子松和榉木试件表面产生AE源,并在顺纹理方向布置2个AE传感器,其中采样频率设置为500 kHz。然后,采用奇异谱分析（singular spectrum analysis,SSA）算法提高AE信号的信噪比,再分别基于信号相关性和最大值分析2种方法计算AE信号在木材表面顺纹理方向的传播速度。最后,依据AE信号传播时差和计算速度,基于时差定位原理设计AE源定位算法。并针对SSA处理前后的AE信号,采用不同定位算法进行比较试验。结果表明,直接对原始AE信号采用基于信号相关性和最大值分析方法确定信号传播速度时,樟子松试件2个不同位置AE源的定位误差分别为51.8%、55.7%和75.7%、46.6%;榉木试件2个不同位置AE源的定位误差分别为52.0%、44.8%和37.7%、45.5%。而对于经SSA处理后的AE信号,樟子松试件相应的定位误差分别为5.1%、33.2%和2.6%、31.7%;榉木试件相应的定位误差分别为3.1%、54.9%和5.1%、22.9%。因此,对原始AE信号进行SSA降噪处理后,再基于信号相关性分析方法确定信号传播速度,能够显著提高木材表面AE源的定位精度。     

管道泄漏声发射信号的传播特性

对管道泄漏声发射信号进行传播特性研究,可以为工程上进行传感器布设和采集参数确定提供参考依据.介质类型、压力、流量与泄漏孔径对产生的泄漏声发射信号幅值影响较大,对泄漏声发射信号传播衰减规律无影响.泄漏介质为气体时,产生的声发射信号幅值较大;随着压力的增加,泄漏声发射信号幅值增大;随着泄漏孔径的增大,泄漏声发射信号幅值先变大后变小.应用FFT变换和小波包分解等理论方法,分析泄漏声发射信号在传播过程中经过法兰、阀门时的频率变化特征.研究结果表明：泄漏声发射信号经过法兰后,主要引起信号幅值衰减,衰减值为11～15 dB,而信号频率分布变化不大.泄漏声发射信号经过阀门后不仅信号幅值衰减27～35 dB,且信号的高频成分（187.5～312.5 kHz）也出现较大幅度的衰减.     

工程陶瓷高速深磨中声发射的实验研究

建立了工程陶瓷高速深磨中声发射的实验系统,自主开发了其中的声发射信号虚拟仪器采集系统.对部分稳定氧化锆(PSZ)和氧化铝进行了高速深磨声发射的实验研究,分析了磨削参数和工程陶瓷材料对声发射信号的影响.研究了砂轮修整前后声发射信号的变化.结果表明,即使在砂轮超高速和大切深下,声发射增加仍较小.选择砂轮超高速、大切深和小的工作台速度对高效低成本磨削工程陶瓷是有利的.运用声发射还可对砂轮磨损状态进行在线监测.