基于Z形阵列的金属疲劳损伤信号源定位法
发布时间：2021-06-26 07:34
近年来,随着工业的快速发展,对钢材的使用量逐年增加,而钢结构的金属疲劳断裂也成为不可避免的问题。工业中的金属的工作强度往往都比较大,所以就很可能发生金属的疲劳损伤断裂,对工业生产造成很不好的影响。由于金属疲劳断裂是在长期的损伤累计后的突发性事件,所以以静态检测为主的常规无损检测方法很难实现长期的监控检测。运用声发射技术能够快速,实时的检测到疲劳断裂的产生,对损伤处进行快速定位,从而减少疲劳断裂带来的损失。为了减少相关的损失,快速的确定疲劳损伤的具体位置,给出了一种基于三角时差法的声发射源定位方法。在此定位方法的基础上,进一步改进并提出了一种Z阵列声发射源定位方法。该定位法不受材料各向异性的限制,不需要知道材料内的声速分布,只需分析Z形阵列分布的四个传感器所接收到的声信号,获得信号之间的时间差,之后便能够很快的通过数据分析计算得到声发射源的位置。并与多种定位法做详细的分析比较,经过分析比较能够得知,Z形阵列声发射源定位法只需采用更少的传感器,通过简单的计算分析即可,而且与其他定位方法比较,这种方法具有操作难度较小,占用的面积较小的优点。考虑到背景噪声对声发射定位有较大影响,提出了通过基于...
【文章来源】：辽宁工程技术大学辽宁省
【文章页数】：61 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
加噪后的含噪信号Fig.3.2Noisecontainingsignalafternoise
将特征值进行差分，差分结果如图3.4 所示。将图放大可以得知，第一个峰值的阶数为 2，所以将 2 阶后的奇异值统统归零并进行 hankel 矩阵的重构。图 3.4 奇异值能量差分谱Fig. 3.4 Singular value energy difference spectrum将重构矩阵的有用元素提取并转化为波形图（图 3.4），可以看到使用奇异值降噪法得到的降噪结果。如图 3.5，从波形图可以看出，奇异值分解降噪法对噪声的消除以及原信号的还原效果较好，峰值处的图像会有些一些锯齿状但整体波形以及相位都基本没有偏差。图 3.5 奇异值分解降噪后的波形图Fig. 3.5 The waveform diagram of singular value decomposition and noise reduction
图 3.4 奇异值能量差分谱Fig. 3.4 Singular value energy difference spectrum重构矩阵的有用元素提取并转化为波形图（图 3.4），可以看到使用奇异值降噪降噪结果。如图 3.5，从波形图可以看出，奇异值分解降噪法对噪声的消除以及还原效果较好，峰值处的图像会有些一些锯齿状但整体波形以及相位都基本没有
【参考文献】：
期刊论文
[1]小波包变换和EEMD结合的信号去噪方法[J]. 易军,代尧,王竞琪,钱磊,张道德. 湖北工业大学学报. 2018(02)
[2]电厂热力设备金属防护及监督的实际应用[J]. 刘晨. 山东工业技术. 2016(21)
[3]Q345R疲劳裂纹扩展过程的声发射研究[J]. 柴孟瑜,段权,张早校. 工程科学学报. 2015(12)
[4]矿用拉伸件裂纹声发射信号的SVD降噪研究[J]. 张仰明,骆志高,赵俊丽. 矿山机械. 2015(12)
[5]金属疲劳裂纹声发射特性分析及检测概率研究[J]. 韩晖,肖迎春,白生宝,刘国强,黄博. 科学技术与工程. 2014(23)
[6]基于小波分析及奇异值差分谱理论的滚动轴承故障诊断[J]. 邵克勇,蔡苗苗,李鑫. 制造业自动化. 2013(08)
[7]奇异值分解降噪的改进方法[J]. 张磊,彭伟才,原春晖,刘彦. 中国舰船研究. 2012(05)
[8]基于中值滤波-奇异值分解的胶合板拉伸声发射信号降噪方法研究[J]. 徐锋,刘云飞. 振动与冲击. 2011(12)
[9]基于小波分解和SVD降噪的齿轮箱特征提取研究[J]. 朱云博,冯广斌,孙华刚. 起重运输机械. 2011(04)
[10]概述金属疲劳产生的原因及影响因素[J]. 郝富杰. 山西建筑. 2011(11)
硕士论文
[1]钢结构疲劳裂纹扩展声发射监测及预警参数的研究[D]. 王振京.南昌航空大学 2017
[2]Q235A钢材在拉伸过程中的声发射特性和定位分析[D]. 杜冕.湘潭大学 2017
[3]基于SVD与ELM的齿轮故障诊断技术研究[D]. 魏超.沈阳理工大学 2017
[4]基于声发射技术的损伤检测应用研究[D]. 梅明星.东南大学 2016
[5]基于弱磁技术的钛合金疲劳监测试验研究[D]. 杨晗.南昌航空大学 2016
[6]基于LabVIEW的岩土声发射信号采集与信号源定位[D]. 叶青霖.山东大学 2016
[7]基于应变映射技术的振动疲劳寿命分析[D]. 赵丽茹.南京航空航天大学 2016
[8]金属材料疲劳损伤的声发射特性研究[D]. 冷亚波.南昌大学 2013
[9]声发射信号的激光检测和分析[D]. 姜晓玉.南京理工大学 2012
[10]声发射技术在电站高压加热器检漏中的应用[D]. 王洪伟.吉林大学 2011
本文编号：3250923
【文章来源】：辽宁工程技术大学辽宁省
【文章页数】：61 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
加噪后的含噪信号Fig.3.2Noisecontainingsignalafternoise
将特征值进行差分，差分结果如图3.4 所示。将图放大可以得知，第一个峰值的阶数为 2，所以将 2 阶后的奇异值统统归零并进行 hankel 矩阵的重构。图 3.4 奇异值能量差分谱Fig. 3.4 Singular value energy difference spectrum将重构矩阵的有用元素提取并转化为波形图（图 3.4），可以看到使用奇异值降噪法得到的降噪结果。如图 3.5，从波形图可以看出，奇异值分解降噪法对噪声的消除以及原信号的还原效果较好，峰值处的图像会有些一些锯齿状但整体波形以及相位都基本没有偏差。图 3.5 奇异值分解降噪后的波形图Fig. 3.5 The waveform diagram of singular value decomposition and noise reduction
图 3.4 奇异值能量差分谱Fig. 3.4 Singular value energy difference spectrum重构矩阵的有用元素提取并转化为波形图（图 3.4），可以看到使用奇异值降噪降噪结果。如图 3.5，从波形图可以看出，奇异值分解降噪法对噪声的消除以及还原效果较好，峰值处的图像会有些一些锯齿状但整体波形以及相位都基本没有
【参考文献】：
期刊论文
[1]小波包变换和EEMD结合的信号去噪方法[J]. 易军,代尧,王竞琪,钱磊,张道德. 湖北工业大学学报. 2018(02)
[2]电厂热力设备金属防护及监督的实际应用[J]. 刘晨. 山东工业技术. 2016(21)
[3]Q345R疲劳裂纹扩展过程的声发射研究[J]. 柴孟瑜,段权,张早校. 工程科学学报. 2015(12)
[4]矿用拉伸件裂纹声发射信号的SVD降噪研究[J]. 张仰明,骆志高,赵俊丽. 矿山机械. 2015(12)
[5]金属疲劳裂纹声发射特性分析及检测概率研究[J]. 韩晖,肖迎春,白生宝,刘国强,黄博. 科学技术与工程. 2014(23)
[6]基于小波分析及奇异值差分谱理论的滚动轴承故障诊断[J]. 邵克勇,蔡苗苗,李鑫. 制造业自动化. 2013(08)
[7]奇异值分解降噪的改进方法[J]. 张磊,彭伟才,原春晖,刘彦. 中国舰船研究. 2012(05)
[8]基于中值滤波-奇异值分解的胶合板拉伸声发射信号降噪方法研究[J]. 徐锋,刘云飞. 振动与冲击. 2011(12)
[9]基于小波分解和SVD降噪的齿轮箱特征提取研究[J]. 朱云博,冯广斌,孙华刚. 起重运输机械. 2011(04)
[10]概述金属疲劳产生的原因及影响因素[J]. 郝富杰. 山西建筑. 2011(11)
硕士论文
[1]钢结构疲劳裂纹扩展声发射监测及预警参数的研究[D]. 王振京.南昌航空大学 2017
[2]Q235A钢材在拉伸过程中的声发射特性和定位分析[D]. 杜冕.湘潭大学 2017
[3]基于SVD与ELM的齿轮故障诊断技术研究[D]. 魏超.沈阳理工大学 2017
[4]基于声发射技术的损伤检测应用研究[D]. 梅明星.东南大学 2016
[5]基于弱磁技术的钛合金疲劳监测试验研究[D]. 杨晗.南昌航空大学 2016
[6]基于LabVIEW的岩土声发射信号采集与信号源定位[D]. 叶青霖.山东大学 2016
[7]基于应变映射技术的振动疲劳寿命分析[D]. 赵丽茹.南京航空航天大学 2016
[8]金属材料疲劳损伤的声发射特性研究[D]. 冷亚波.南昌大学 2013
[9]声发射信号的激光检测和分析[D]. 姜晓玉.南京理工大学 2012
[10]声发射技术在电站高压加热器检漏中的应用[D]. 王洪伟.吉林大学 2011
本文编号：3250923
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/jiagonggongyi/3250923.html
