基于声发射信号处理的关键技术要点研究
声发射检测技术的研究现状及发展方向
声发射检测技术的研究现状及发展方向【摘要】声发射检测技术具有常规检测技术不可替代的优势，特别是在在役压力容器检验检测方面，不停产情况下实时监控压力容器的运行状况，及作出剩余寿命的预测，本文介绍了生发射技术的发展过程及研究现状，对推广应用声发射技术有重要意义。
【关键词】油气管线;缺陷;石油储罐;声发射1.前言石油储罐的建设促进了我国经济的快速发展，但同时也带来潜在的危险。
储存介质具有高温、高压、高腐蚀性等特征，罐壁、罐底容易发生腐蚀、疲劳或由于潜在缺陷扩展破裂等损伤，当腐蚀达到一定程度，会造成泄漏和爆炸等严重事故，造成人民的生命财产的巨大损失，严重污染环境，破坏生态平衡妨碍国民经济的可持续发展。
在役石油储罐的定期检测是保证其安全运行的必要措施，许多事故隐患可以通过对在役石油储罐的定期检测来发现和消除。
我胜利油田现有石油储罐从几百立方到数万立方的大型储罐大约共有几千台，为了保证人民的生命财产安全，及保护环境的必要性，对这些储罐定期检测尤为重要。
现行的检测方法是停止使用并清罐后，用无损检测设备进行罐底检测，可以避免一些腐蚀引起的泄漏事故，但检测周期长、费用高。
对于一些大罐，全部操作过程可能要超过30天。
有些大罐本来没有缺陷，进行上面的一系列操作后，严重影响了生产的正常运行，造成了很大的资金浪费。
2.国内外声发射检测技术研究现状及发展趋势声发射AE（Acoustic Emission）是指材料内部局部区域在外界（应力或温度）的影响下，伴随能量快速释放而产生的瞬态弹性波现象，声发射作为一种检测技术起步于20世纪50年代的德国，20世纪60年代，该技术在美国原子能和宇航技术中迅速兴起，并首次应用于玻璃钢固体发动机壳体检测;20世纪70年代，在日本、欧洲及我国相继得到发展，但因当时的技术和经验所限，仅获得有限的应用;20世纪80年代，开始获得较为正确的评价，引起许多发达国家的重视，在理论研究、实验研究和工业应用方面做了大量的工作，取得了相当的进展。
《基于振动信号和声发射技术的齿轮摩擦磨损状态研究》范文
《基于振动信号和声发射技术的齿轮摩擦磨损状态研究》篇一一、引言齿轮作为机械传动系统中的核心部件，其摩擦磨损状态直接关系到整个系统的运行效率和寿命。
因此，对齿轮摩擦磨损状态的研究具有重要意义。
传统的齿轮状态监测主要依靠人工检查和定期维护，但这种方法效率低下且难以实时监测齿轮的摩擦磨损状态。
随着科技的发展，基于振动信号和声发射技术的监测方法逐渐成为研究热点。
本文将针对这两种技术进行深入研究，探究其在齿轮摩擦磨损状态监测中的应用。
二、振动信号在齿轮摩擦磨损状态监测中的应用振动信号是反映机械设备运行状态的重要参数之一。
在齿轮摩擦磨损过程中，振动信号会发生变化，通过采集和处理这些振动信号，可以有效地监测齿轮的摩擦磨损状态。
首先，需要选择合适的传感器来采集齿轮的振动信号。
传感器的位置、类型和数量都会影响采集到的信号质量。
其次，通过信号处理技术，如滤波、时频分析等，提取出与齿轮摩擦磨损相关的特征参数。
这些特征参数可以反映齿轮的运转状态、负载情况以及摩擦磨损程度。
最后，通过与正常状态下的振动信号进行比较，可以判断齿轮的摩擦磨损状态。
三、声发射技术在齿轮摩擦磨损状态监测中的应用声发射技术是一种通过检测材料在受力过程中产生的声波来分析材料性能的技术。
在齿轮摩擦磨损过程中，会产生声发射信号，这些信号与齿轮的摩擦磨损状态密切相关。
声发射技术的原理是利用传感器检测齿轮在摩擦过程中产生的声波，通过分析声波的特性和参数，如波形、频率、能量等，可以评估齿轮的摩擦磨损状态。
与振动信号相比，声发射信号更能反映齿轮局部的摩擦磨损情况。
因此，声发射技术在齿轮摩擦磨损状态监测中具有重要应用价值。
四、实验研究与结果分析为了验证上述两种技术在齿轮摩擦磨损状态监测中的有效性，我们进行了实验研究。
实验中，我们使用了不同磨损状态的齿轮，分别采集了振动信号和声发射信号。
通过对这些信号的处理和分析，我们得到了以下结果：1. 振动信号能够有效地反映齿轮的运转状态、负载情况以及摩擦磨损程度。
第5章声发射信号处理方法
第5章声发射信号处理方法声发射信号是指在物体受到外界作用时，产生的由内部结构和材料性质所引起的声波信号。
声发射信号处理方法是对这些信号进行分析和处理，以获得物体内部的结构和性能信息。
本章将介绍几种常用的声发射信号处理方法。
1.声发射信号特征提取声发射信号通常包含了丰富的信息，但其中的噪声和杂波可能掩盖了有价值的信息。
因此，首先需要对声发射信号进行特征提取，以减少噪声和杂波的影响，并突出有用信息。
常用的特征提取方法包括时域分析、频域分析和小波分析等。
2.声发射信号滤波滤波是常用的信号处理方法之一，可以通过去除噪声和杂波来提高信号的质量。
常用的滤波方法包括低通滤波、高通滤波、带通滤波和陷波滤波等。
在声发射信号处理中，根据需要可以选择适当的滤波方法，以提取所需的频段信号。
3.声发射信号时序分析声发射信号的时序分析是指对信号的时间变化进行分析，以获得信号的时域特性。
常用的时序分析方法包括自相关分析、互相关分析和相关函数分析等。
通过时序分析，可以了解声发射信号的传播速度、能量分布和行为特性等。
4.声发射信号频谱分析声发射信号的频谱分析是指对信号的频率特性进行分析，以获得信号的频域特性。
常用的频谱分析方法包括傅里叶变换、功率谱密度分析和频谱图分析等。
通过频谱分析，可以了解声发射信号中各个频率成分的能量分布和相对功率。
5.声发射信号模式识别声发射信号模式识别是指对声发射信号进行分类和识别，以判断物体的状态和性能。
常用的模式识别方法包括支持向量机、人工神经网络和决策树等。
通过模式识别，可以根据声发射信号的特征判断物体的健康状况、工作状态和故障类型。
6.声发射信号图像重建声发射信号图像重建是指通过声发射信号的分析和处理，将信号的信息以图像的形式呈现出来。
常用的图像重建方法包括声发射成像、声发射显微镜和声发射断层扫描等。
通过图像重建，可以直观地观察和分析声发射信号的空间分布和形态结构。
本章所介绍的声发射信号处理方法可以相互结合使用，以实现更精确和全面的信号分析和处理。
声发射技术AE简介及研究方法
各种材料声发射信 号的频率范围很宽，从几Hz的次声频、20 Hz～20K Hz的声频到数MHz的超声频；声发射信号幅度的变化范围也很大，从10m的微观位错运动到1m量级的地震波。如果声发射释放的应变能足够大，就可产生人耳听得见的声音。大多数材料变形和断裂时有声发射发生，但许多材料的声发射信号强度很弱，人耳不能直接听见，需要藉助灵敏的电子仪器才能检测出来。用仪器探测、记录、分析声发射信号和利用声发射信号推断声发射源的技术称为声发射技术，人们将声发射仪器形象地称为材料的听诊器。
AE技术的国内外研究现状
02
2. AE技术在国内发展现状
1. AE技术在国外发展现状
现代声发射技术的开始以Kaiser二十世纪五十年代初在德国所作的研究工作为标志。他观察到铜、锌、铝、铅、锡、黄铜、铸铁和钢等金属和合金在形变过程中都有声发射现象。他最有意义的发现是材料形变声发射的不可逆效应即：“材料被重新加载期间，在应力值达到上次加载最大应力之前不产生声发射信号”。现在人们称材料的这种不可逆现象为“Kaiser效应”。Kaiser同时提出了连续型和突发型声发射信号的概念。 二十世纪五十年代末和六十年代，美国和日本许多工作者在实验室中作了大量工作，研究了各种材料声发射源的物理机制，并初步应用于工程材料的无损检测领域。Dunegan首次将声发射技术应用于压力容器的检测。美国于1967年成立了声发射工作组，日本于1969年成立了声发射协会。
在学术交流活动方面，我国于1978年随着全国无损检测学会的建立成立了声发射专业委员会，并于1979年在黄山召开了第一届全国声发射会议；近10年来已固定每年召开一次声发射专业委员全体会议，并进行小规模的学术交流活动，每两年召开一次全国学术会议进行大规模的学术交流活动和仪器演示活动，到目前为止已召开了九届，具体的会议时间和地点如表1所示，每次学术会议均出版论文集，收集论文40到50篇，与会代表60到80人。 表1 中国声发射学术会议举办的地点与时间
基于声发射技术的材料疲劳损伤监测
基于声发射技术的材料疲劳损伤监测声发射技术是一种常用于材料疲劳损伤监测的非破坏性测试方法。
它通过监测材料在加载过程中产生的声波信号来评估材料的疲劳破坏状态。
本文将介绍声发射技术的工作原理、应用范围以及未来的发展趋势。
一、工作原理声发射技术基于声波在材料中的传播特性进行研究。
当材料受到外部力加载时，内部的微小裂纹或缺陷将会产生应力集中，最终导致疲劳破坏。
在这个过程中，材料会释放出各种频率和幅度的声波信号。
声发射技术通过检测、记录和分析这些声波信号，以了解材料在加载中出现的疲劳损伤。
二、应用范围声发射技术广泛应用于不同类型材料的疲劳损伤监测，并被用于多个领域，如工程结构、航空航天、能源领域等。
2.1 工程结构工程结构是声发射技术应用的一个重要领域。
在桥梁、建筑物等大型结构中，声发射技术可以用于监测结构受到的负载和疲劳破坏情况。
通过实时监测声发射信号，结构的安全性和使用寿命可以得到评估和预测。
2.2 航空航天航空航天领域对于材料的疲劳损伤监测要求极高，因为任何小的疲劳破坏都可能会导致灾难性后果。
声发射技术可以帮助航空航天工程师监测材料的疲劳寿命，预测结构的性能变化，并根据监测结果进行修复和维护。
2.3 能源领域能源领域也是声发射技术的重要应用领域之一。
例如，在核电站中，材料的疲劳损伤监测对于保障设施的运行安全至关重要。
声发射技术可以监测关键设备中的裂纹和缺陷，及时发现潜在的问题，并采取措施进行修复和保养。
三、发展趋势随着科学技术的发展，声发射技术在材料疲劳损伤监测中的应用将会得到进一步提升。
以下是未来该技术发展的一些趋势：3.1 算法和分析方法的改进为了提高声发射技术的准确性和可靠性，研究人员将会不断改进算法和分析方法。
利用机器学习和人工智能等技术，可以更准确地判断材料疲劳破坏的位置和程度。
3.2 多传感器系统的应用多传感器系统可以提供更全面的监测和检测能力。
未来，声发射技术可能会与其他传感器技术相融合，形成更强大的监测系统。
《2024年基于声发射检测方法的混凝土损伤评价研究》范文
《基于声发射检测方法的混凝土损伤评价研究》篇一一、引言混凝土作为现代建筑的主要材料，其损伤评价对于保障建筑结构的安全性和耐久性具有重要意义。
传统的混凝土损伤检测方法主要依赖于外观观察、非破坏性试验等手段，但这些方法往往难以准确、全面地评估混凝土内部的损伤情况。
近年来，声发射检测方法在混凝土损伤检测领域得到了广泛应用。
本文基于声发射检测方法，对混凝土损伤评价进行研究，以期为混凝土结构的损伤评估提供新的思路和方法。
二、声发射检测方法概述声发射（Acoustic Emission，AE）是指材料在变形或断裂过程中释放出的弹性波现象。
声发射检测方法通过监测混凝土在受力过程中产生的声发射信号，分析信号的特征参数，从而评估混凝土的损伤情况。
该方法具有非接触、实时、动态等优点，能够有效地反映混凝土内部的损伤过程。
三、混凝土损伤评价研究1. 声发射信号采集与处理本研究采用声发射检测系统，对混凝土试件在受力过程中的声发射信号进行采集。
通过滤波、放大、数字化等处理手段，提取出声发射信号的特征参数，如振幅、频率、能量等。
这些参数能够反映混凝土内部的损伤程度和损伤过程。
2. 混凝土损伤评价模型构建基于声发射信号的特征参数，构建混凝土损伤评价模型。
本研究采用多元线性回归方法，以声发射信号的振幅、频率、能量等参数为自变量，以混凝土损伤程度为因变量，建立回归模型。
通过大量实验数据的训练和验证，得到较为准确的混凝土损伤评价模型。
3. 混凝土损伤类型识别根据声发射信号的特征，可以识别混凝土的不同损伤类型。
例如，低频、高能量的声发射信号往往对应于混凝土内部的微裂纹扩展；高频、低能量的声发射信号则可能对应于混凝土表面的微损伤。
通过识别不同类型的声发射信号，可以更准确地评估混凝土的损伤情况。
四、实验结果与分析1. 实验设计本研究设计了多种混凝土试件，包括不同配合比、不同龄期的混凝土试件，以模拟实际工程中的混凝土结构。
在实验过程中，对混凝土试件施加不同的荷载，记录其声发射信号。
第5章 声发射信号处理方法
第5章声发射信号处理方法目前采集和处理声发射信号的方法可分为两大类。
一种为以多个简化的波形特征参数来表示声发射信号的特征，然后对这些波形特征参数进行分析和处理；另一种为存贮和记录声发射信号的波形，对波形进行频谱分析。
简化波形特征参数分析方法是自二十世纪五十年代以来广泛使用的经典的声发射信号分析方法，目前在声发射检测中仍得到广泛应用，且几乎所有声发射检测标准对声发射源的判据均采用简化波形特征参数。
5.1 经典信号处理方法5.1.1 波形特性参数图5.1为突发型标准声发射信号简化波形参数的定义。
由这一模型可以得到如下参数：(1) 波击（事件）计数；(2) 振铃计数；(3) 能量；(4) 幅度；(5) 持续时间；(6) 上升时间；上升时间图5.1 声发射信号简化波形参数的定义对于连续型声发射信号，上述模型中只有振铃计数和能量参数可以适用。
为了更确切地描述连续型声发射信号的特征，由此又引入了如下两个参数：(7) 平均信号电平；(8) 有效值电压。
声发射信号的幅度通常以dBae表示，定义传感器输出1 V时为0dB，则幅值为Vae的声发射信号的dBae幅度可由下式算出：dBae = 20 lg（Vae/1μV）表5.1列出了常用整数幅度dBae对应的传感器输出电压值。
表5.1常用整数幅度dBae对应的传感器输出电压值dBae 0 20 40 60 80 100 Vae 1μV 10μV 100μV 1mV 10mV 100mV对于实际的声发射信号，由于试样或被检构件的几何效应，声发射信号波形为如图5.2所示的一系列波形包络信号。
因此，对每一个声发射通道，通过引入声发射信号撞击定义时间（HDT）来将一连串的波形包络画入一个撞击或划分为不同的撞击信号。
对于图5.2的波形，当仪器设定的HDT大于两个波包过门槛的时间间隔T时，则这两个波包被划归为一个声发射撞击信号；但如仪器设定的HDT小于两个波包过门槛的时间间隔T时，则这两个波包被划归分为两个声发射撞击信号。
《2024年基于声发射检测方法的混凝土损伤评价研究》范文
《基于声发射检测方法的混凝土损伤评价研究》篇一一、引言混凝土作为现代建筑的主要材料，其损伤评价对于保障建筑结构的安全至关重要。
传统的混凝土损伤检测方法多以外观观察、钻芯取样、超声波检测等为主，然而这些方法存在检测效率低、对结构有损伤等不足。
近年来，声发射检测方法作为一种新兴的混凝土损伤检测技术，因其非接触性、高灵敏度等优点，逐渐受到广泛关注。
本文旨在研究基于声发射检测方法的混凝土损伤评价，以期为混凝土结构的损伤检测与评估提供新的思路和方法。
二、声发射检测方法原理及特点声发射检测方法是一种基于材料内部应力波传播特性的无损检测技术。
当混凝土结构受到外力作用时，其内部会产生应力波，这些应力波会以声波的形式传播到结构表面，并被声发射传感器接收。
通过分析声波的传播特性，可以推断出混凝土结构的损伤情况。
声发射检测方法具有以下特点：1. 非接触性：声发射检测方法无需与被测结构直接接触，对结构无损伤。
2. 高灵敏度：能够检测到混凝土结构微小的损伤变化。
3. 实时性：能够实时监测混凝土结构的损伤情况，为结构安全提供实时保障。
三、基于声发射检测方法的混凝土损伤评价研究1. 实验设计本研究通过设计不同类型、不同严重程度的混凝土损伤实验，采集声发射信号，分析声波传播特性，从而评价混凝土的损伤情况。
实验中采用了多种声发射传感器，以获取更全面的数据。
2. 数据处理与分析通过声发射信号的处理与分析，可以提取出与混凝土损伤相关的特征参数，如声波速度、振幅、频率等。
这些特征参数与混凝土的损伤程度之间存在一定的关系，通过建立数学模型，可以实现混凝土损伤的评价。
3. 评价方法与结果本研究采用多种评价方法对混凝土的损伤进行评价，包括单一参数评价法、多参数综合评价法等。
通过对比实验结果与实际损伤情况，验证了声发射检测方法在混凝土损伤评价中的有效性。
同时，还探讨了不同参数对评价结果的影响，为实际工程应用提供了参考依据。
四、结论与展望基于声发射检测方法的混凝土损伤评价研究取得了以下成果：1. 验证了声发射检测方法在混凝土损伤评价中的有效性，为混凝土结构的损伤检测与评估提供了新的思路和方法。
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基于声发射信号处理的关键技术要点研究
作者：史二娜肖蕾蕾
来源：《中国新通信》2013年第14期
【摘要】声发射检测技术属于一门综合技术，其涉及到的内容主要包括声学、信号处理、电学和材料学等个各个方面的知识，该技术的实用性很强，其应用背景较为广泛。
本文笔者就声发射信号处理技术中的一些关键技术要点进行详细地阐述。
【关键词】信号处理独立分量分析去噪处理声发射
一、研究声发射信号处理技术的意义
在声发射检测中，常用的处理技术主要为两种，一种通过多个简化波形特征中的相关参数来表示声发射信号特征，接着对其实施分析与处理。
另外一种则是记录与存储发射信号波形，并分析波形。
其中简化波形特征参数的分析法，在20世纪50年代的时候应用特别广泛，使得声发射信号处理技术逐渐向商业化和标准化方向发展。
其主要表现在以下几个方面：第一，通过介质将声发射信号源所产生的相关信号传播到传感器中，从而得到所需要的相关信息。
其整个过程主要包括了声发射源、信号处理、波的传播以及声电传播等各方面。
由于在传播过程中容易产生各种不同的噪声，这些噪声容易造成不良影响，因此必须要引进一些新型的处理技术，从而提高其后续处理精度。
第二，在传播过程中，声发射信号的反射以及折射较为频繁，且传感器所接收到的相关信号较为复杂，其主要表现为一种非线性、多模态以及非平稳的信号，由于这种信号较为复杂，若利用常用的特征提取方法来进行处理，很难科学且准确地解释声发射源。
因此，必须研发一种新型声发射信号特征提取方法。
第三，目前我国信息处理发展的方向主要为多传感器信息的融合，近年来，随着传感器阵列测量以及多传感器的快速发展，声发射信号处理技术领域也逐渐需要加大对多传感器融合的研究。
二、声发射信号的去噪处理方法
在声发射信号处理过程中，其去噪处理是非常重要的一个环节，去噪处理方法有很多种，一般可分为使频域法、时域法和频域法。
这三种方法每一种均有其不同适用范围以及应用效果，对于平稳信号，通常使用频率域分析法来进行，利用傅立叶变换来进行信号频谱特征的提取，而对非平稳信号，一般常用的方法为小波分析法，由于声发射信号属于非平稳信号，同时其信号类型也有所不同，所对应的去噪处理方式也相应有所不同。
因此，对声发射信号实施传播特性分析是选取去噪处理方法的一个重要理论基础以及依据。
在该基础上，所常用的两种信号去噪处理技术为矩阵束算法与小波分析法。
在现代信号处理技术中，小波分析法是一种比较常见的方法，其处理过程为，首先选定一种小波基，并对信号实施N层的小波分解，通过分解以后再其各个层系数中选择一个相应的阀值，然后进行阀值处理。
通过阀值处理以后的这些系数就会通过小波重新地构建原始信号。
矩阵束算法是在奇异值分解的基础上的一种滤波算法，该方法将相关性作为其依据，构建一个二维矩阵束，接着分解该矩阵，把构建的矩阵非为
两个不同的子空间，即噪声子空间与信号子空间，最后在信号子空间中获取最终信号。
这种方法对于指数类型信号中冲击震荡噪音处理具有很好的效果。
三、独立分量分析法
目前，这种分析法在很多领域中被广泛地应用，在声发射信号处理过程中，首先独立分量和分离声发射信号，接着将这些互相独立声发射源提取出来并实施后续处理，最后把相对应的噪声滤除。
这种分析方法将统计独立作为其基本原则，在独立分量分析法中，统计独立的衡量是其一个关键环节，在信号与源信号混合的模型未知状况下，按照统计独立原则，利用优化算法把多道观测信号分解成为若干个不同且独立的分量，这些独立分量属于源信号中一种近似估计。
四、声发射信号特征的提取
在信号处理过程中，人们习惯把信号或者噪声假设成为高斯性或者线性，但是事实上，在声发射信号中蕴含了很丰富的非高斯性特征以及非线性特征，而常规信号处理技术是难以进行这些信息的提取，因此，在进行处理声发射信号的时候，必须要重视其特征问题。
目前信号特征提取方法常用的有两种，即高阶谱特征提取法和分形特征提取法。
分形理论是在信号自相似性的基础上，对信号非线性特征进行分析，这些自相似特征作为某些信号自身所存在的一些特性，其反映了该信号自身相似尺度的比例，由于其和信号的幅度等一些参数并无多大关系，因此，在分析过程中，其结果也会有所不同。
而高阶谱特征提取法可以提供比二阶谱更为丰富且有用的信息，具有抗噪声能力强和分辨率高等特点，通过该方法分析声发射信号，可有效地将测量信号中的非高斯特征提取出来，获取以往在信号分析和测量时没有提取到的一些有用信息。
参考文献
[1]吴小俊，王怀建.小波去噪在焊接裂纹声发射信号处理中的应用[J].热加工工艺，2011，40（11）：176-178，181.
[2]聂鹏，王东磊，王哲峰等.刀具磨损声发射信号处理中小波基选取的研究[J].工具技术，2009，43（1）：94-97.。