小波变换在压力容器声发射信号中的特征提取

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1、小波变换在压力容器声发射信号中的特征提取摘要:由于压力容器工作环境的影响,通常压力容器声发射故障信号完全被噪声吞没。由于fft很难提取出故障信号的特征,本文根据声发射信号的特点和小波变换根本原理及特性。应用小波变换与fft相结合的方法,完全能提取出声发射故障信号的特征。关键词:声发射检验小波变换信号处理压力容器0引言压力容器是工业消费过程中不可缺少的一种设备。压力容器在运行过程中受介质、压力和温度等因素影响而会产生腐蚀、冲蚀、腐蚀开裂、疲劳开裂及材料劣化等缺陷,由于它是爆炸危险的特种承压设备,一旦发生爆炸或泄漏就会引发火灾、中毒等事故,给企业和人们带来严重的损失和危害。因此,压力容器的故障检测

2、一直是研究的热点。其中,声发射检测是压力容器的检测方法的一种。但是,在环境恶劣的条件下,声发射检测法仍然受到噪声的影响。造成误判,因此使用合理的提取出声发射信号的特征成了关键的问题。对于压力容器故障信号这种非平稳信号,本文用小波变换与fft相结合的方法来提取声发射信号的特征。1小波变换原理小波变换是一种新的时频分析方法。与其他时频方法不同之处是小波变换用尺度算子代替频率挪动算子,将时间频率相平面换为时间尺度相平面,而且时窗函数为变特性窗,在高频段时窗长度短,低频段时窗长度长。由于小波变换时窗特性可调这一特点,使其既能对信号中的短时高频成分进展有效分析,又能对信号中的低频缓变成分进展准确估计。小

3、波分解可以看作是分别对信号s进展高通滤波和低通滤波的过程。分解过程如图1所示:将原始信号s经过3层多分辨小波分解。其分解关系为:s=a3+d3十d2+d1,d1频率最高,a3频率最低。假如原始信号s的频带宽度为0,f那么分解后各频率分量分别为:a3:0,f/8,d3:f/8,f/4,d2:f/4,f/2,d1:f/2,f。2小波基的选择由于声发射信号具有信号的数据量庞大、频率高、时间短、突发性强、衰减快等特点,应选择具有以下五点的小波基:2.1可以快速处理大量信号,实现声发射源特征信号的重构;2.2能在不同的频域范围内进展分析并最终提取与声发射源相关的信息;2.3与信号具有一定的相关性,对信号

4、的特征提取量高;2.4应具有线性相位,对信号进展分解和重构时尽量防止或减少信号的失真;2.5具有一定阶次消失矩,能声发射信号的特征,减少噪声影响从以上几方面考虑,工程中满足离散小波变换与时域具有紧支性等性质的常用小波基有:daubehies小波基、sylets小波基和iflets小波基是较合适于声发射信号分析的小波基。本文从daubehies小波基中选择较为常用的db5小波基作为小波基对检测信号进展3级小波分解。3声发射实验本实验是将压电晶体加速度传感器固定在煤气罐的中部,并用6122采集卡采集全过程声发射信号。声发射信号是由频谱丰富的多组波组成,同时由于传播途径及转换仪器的原因,声发射信号往

5、往含有噪声。利用小波变换把声发射信号分解到不同的频率通道,就可以在不同的频带上分析声发射信号中的不同频率成分的特征。首先在压力容器没完全封闭下打压,采集噪声信号并分析其特征。噪声信号如图a中的s,并将噪声信号s经小波分析后每个分解尺度的时域重构波形,a3是低频信号,d1,d2,d3为分别为1,2,3层的高频信号。图b是图a中相应信号的fft图。从两幅图中分析可知噪声是由不同频率的信号构成。后在压力容器完全密封下打压,压力逐步增大,速率0.02p/in,每增加0.1p保压3040s后,再继续加压,直到压力为1.2p。采集信号如图中的s,并将噪声信号s经小波分析后每个分解尺度的时域重构波形,a3是

6、低频信号,d1,d2,d3为分别为1,2,3层的高频信号。图d是图中相应信号的fft图。从故障信号s的时域波形与相应fft波形看,噪声完全把故障信号吞没。但经分解重构后的d3波形图完全能看出故障信号主要集中在6251250hz之间,同时从d3的fft图中得到故障频率集中在600900hz之间,说明只有压力到达一定程度后,压力容器才会有阶跃故障信号,该故障信号是突发性类型信号;而其他频段的时域波形和fft图与噪声信号的时域与fft图相比,特征一样,说明这些频段内的信号都是噪声。4结论对压力容器的声发射检测,日益成为一个重要的研究课题。本文通过对所采集的噪声信号与故障信号进展小波变换与fft比照分

7、析,可以准确提取出故障信号特征,能直观地描绘出压力容器故障引发的ae信号的强度、在时频面上的分布及频率组成等,从而为判断故障信号的类型、损伤程度及其开展趋势提供准确的信息。使ae信号的时间分辨率和频率分辨率能同时到达最好的效果。参考文献:1李志安.压力容器断裂理论与缺陷评定.大连理工大学出.19.2程正兴.小波分析算法与应用.西安交通大学出版社.2022.3张平.集成化声发射信号处理平台的研究d.北京.清华大学机械工程系.2002.29-32.4飞思科技产品研发中心.小波分析理论与atlabr2022实现.北京.电子工业出版社.2022.5金鑫.展.基于小波的声发射信号参数提取方法j.仪器仪表学报.2022(6).

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