应用小波谱白化法对木材表面声发射源直线定位算法的改进

针对信号噪声显著影响木材表面声发射(AE)源定位精度的问题,提出了一种应用小波谱白化与信号互相关分析的木材表面AE源直线定位算法。首先,依据ASTM-E976标准采用折断铅芯的方式在木材表面产生模拟声发射源,在试件表面相距固定距离的两个位置采集AE信号,采样频率设定为500 kHz。然后,提出一种应用信号相关度的自适应小波重构算法,用于降低噪声影响并重构AE波形,为了补偿AE传播过程高频部分的衰减,提出了一种小波谱白化重构算法。最后,通过信号相关性分析,计算AE信号到达两个传感器的时差,进而计算AE信号的传播速度,并依据直线定位法计算AE源的位置。试验结果表明:使用原始、自适应小波重构、小波谱白化重构的3种AE信号进行AE源定位时,两组试验的误差分别为42.9%、25.1%、2.5%和37.7%、35%、4.1%。AE信号重构算法将直接影响定位算法精度,特别是使用小波谱白化法能够显著提高AE源定位算法精度。

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。

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。