基于主动导波和快速集成经验模式分解算法的轴类构件损伤识别

发布时间：2018-03-04 14:46

  本文选题：轴　切入点：波动理论　出处：《机械设计与制造》2017年06期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为实现圆轴中损伤缺陷的识别与量化,解决超声信号处理过程中信号模式混叠和信号处理过程复杂的问题,以波动理论为基础,结合主动传感技术,利用快速集成经验模式分解(Fast Ensemble Empirical Mode Decomposition,FEEMD)算法对接收的导波信号进行分解,从分解的模式分量中提取出特征分量,提出基于FEEMD的透射系数并用于表征损伤严重程度。有限元仿真与实验结果表明,随着损伤程度的增加,透射系数单调递减,据此可检测出轴中所存在的缺陷并判定缺陷严重程度,可为轴类构件的结构健康监测提供一定依据。
[Abstract]:In order to realize the recognition and quantification of damage defects in circular axis and solve the complex problems of signal mode mixing and signal processing in ultrasonic signal processing, the wave theory is taken as the foundation and the active sensing technology is combined. Fast Ensemble Empirical Mode DecompositionFEEMD) algorithm is used to decompose the received guided wave signal and extract the characteristic component from the decomposed mode component. The transmission coefficient based on FEEMD is proposed and used to characterize the severity of damage. The finite element simulation and experimental results show that the transmission coefficient decreases monotonously with the increase of damage degree. Based on this, the defects in the shaft can be detected and the severity of the defects can be judged, which can provide a certain basis for the structural health monitoring of the shaft members.
【作者单位】： 武汉科技大学冶金装备及控制教育部重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(51105284,51375354) 武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室开放基金(2013A15)
【分类号】：TH133.2

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本文编号：1566082