碳纤维复合材料损伤声发射信号模式识别方法

针对碳纤维复合材料层合板剪切过程中所产生的纤维断裂及基体开裂声发射信号的数据样本数量多、分布随机、变化形式较为离散等问题,提出一种可用于识别纤维断裂及基体开裂两种损伤类型的方法。首先,利用经验模态分解(EMD)对纤维断裂及基体开裂的声发射信号进行时频变换;然后,对分解后信号进行快速傅里叶变换(FFT)以获得特征频率集,再利用主成分分析法(PCA)对特征频率集进行降维处理;最后,利用支持向量机(SVM)实现纤维断裂及基体开裂信号进行损伤模式识别。结果表明,此方法可较为准确地识别纤维断裂及基体开裂两种信号。针对碳纤维复合材料层合板剪切过程所产生的声发射信号,模型的总识别率达85.8%。

基于主成分分析与SVM的碳纤维复合材料损伤声发射信号模式识别

针对碳纤维复合材料损伤过程中所产生的声发射信号的非平稳性等问题,提出一种模式识别方法,可用于纤维断裂、基体开裂及界面分层损伤声发射信号的有效提取。采用声发射技术进行了典型损伤类型声发射监测试验,利用经验模态分解方法(EMD)实现纤维断裂及基体开裂声发射信号的分解与重构;并提取分解后固有模态分量(IMF)的特征频率集,对特征频率集进行主成分分析法(PCA)数据维度优化。最终,采用支持向量机(SVM)对两类信号进行模式识别。结果表明,该方法能有效避免复合材料损伤声发射中的模态混叠现象,并去除冗余属性,进而提高不同损伤类型声发射信号的识别准确率。

储罐声发射内置传感器的声源特性

大型原油储罐声发射在线检测技术受罐底直径的影响较大,其中心区域声源信号衰减明显,传统检测方式难以获取完整的罐底腐蚀声源信号。提出了内置传感器阵列与罐壁外周传感器阵列相关联的声发射广域检测方法,通过全相位多次互相关算法得到更精确的声源信号到达时差,并结合三维超定定位算法实现储罐底板腐蚀全域声源信号的准确定位,并在模拟立式储罐中进行验证试验。试验结果表明:基于全相位多次互相关的三维超定定位法可以有效用于传感器内外混合布置的声源定位,定位精度高于传统贴于外壁式检测方法的精度。

气体阀门内漏声发射信号特征提取方法研究

针对石油石化装置气体管道阀门内漏难以检测和量化分析的问题,采用声发射技术对气体管道阀门内漏现象进行在线监测。在小直径阀门室内实验装置和大直径阀门室外模拟装置上,利用声发射特征参量的时域变化情况实现不同压力工况下阀门内漏状态的在线检测,得到不同工况下泄漏量与声发射特征参量的对应关系,并利用傅里叶变换和小波包分解等时频分析方法,在频域角度得到了能够表征内漏状态的特征频率信息,实现了复杂背景噪声下阀门内漏声发射信号的有效提取。实验结果表明,采用的信号特征提取方法能够从时频角度有效得到气体阀门内漏声发射特征信息,进而实现内漏状态的有效检测。