低碳钢点蚀声学检测与信号处理技术研究

论文摘要

论文针对低碳钢点蚀过程产生声发射源与点蚀声发射信号的分析技术展开研究。分别对低碳钢点蚀过程产生声发射源的机理、低碳钢点蚀过程声发射监测实验、低碳钢点蚀声发射信号的小波分析技术与独立分量分析技术等几方面内容进行了研究。并在此基础上，编制了声发射信号特征提取分析软件。 1．低碳钢点蚀过程产生声发射源的机理研究 低碳钢点蚀过程中产生的声发射源的机制有多种，本文主要针对气泡破裂过程产生声源进行研究。理论分析表明，气泡破裂所产生的声发射源强度超过了检测系统的灵敏度，可以被声发射检测系统检测到。并根据声源产生特点，通过计算确定了信号的参数特征，以及波形特征。 2．低碳钢点蚀过程声发射监测实验研究 在实验室内建立恒温水浴实验装置和模拟容器实验装置，分别对平板试件和圆板试件进行了实验研究。实验过程中获得了大量与理论分析相一致的低碳钢点蚀声发射源信号，从实验研究上证明了理论分析的正确性。同时分析了信号的基本特点，为利用声发射技术监测低碳钢早期腐蚀损伤提供实验依据。 3．低碳钢点蚀声发射信号的小波分析技术研究 根据声发射信号特点，对目前小波分析中常用的小波基进行分析，确定了低碳钢点蚀声发射信号小波分析的小波基选取规则方法，提出了适合于低碳钢点蚀声发射信号小波分析的小波基；对小波分析在实际的低碳钢点蚀声发射信号处理中的信号消噪声、特征提取等问题进行了研究，提高了信号分析可靠性。 4．低碳钢点蚀声发射信号的独立分量分析技术研究 应用独立分量分析技术，对低碳钢腐蚀声发射信号与断铅声发射信号混合的仿真实验数据进行了分析，验证了基于峭度极大的独立分量分析算法的正确性。并将小波消噪与独立分量分析相结合，对低碳钢点蚀声发射信号进行消噪与分离。进一步对低碳钢点蚀声发射信号进行特征提取，获得低碳钢点蚀声发射信号特征，取得了较满意的结果。 5．声发射信号特征提取智能分析软件开发 基于低碳钢点蚀过程声发射信号处理技术的研究成果，应用matlab编制了声发

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 腐蚀声发射监测技术及其发展
• 1.3 声发射信号的分析、识别与评价技术
• 1.3.1 声发射信号的简化波形特征参数分析
• 1.3.2 声发射信号的波形分析
• 1.4 本文的选题背景和研究内容
• 第二章 低碳钢点蚀过程产生声发射源的机理研究
• 2.1 引言
• 2.2 低碳钢点蚀过程中产生声发射的机理分析
• 2.2.1 低碳钢腐蚀过程气泡破裂产生的声发射
• 2.2.2 低碳钢点蚀声发射信号的特征
• 2.3 小结
• 第三章 低碳钢点蚀过程声发射监测实验研究
• 3.1 引言
• 3.2 实验方法
• 3.2.1 实验系统
• 3.2.2 选择试件
• 3.2.3 腐蚀溶液的配置
• 3.2.4 实验装置
• 3.2.5 实验过程
• 3.3 实验结果与分析
• 3.3.1 低碳钢点蚀过程中的噪声信号的特征
• 3.3.2 低碳钢点蚀声发射信号基本特征
• 3.3.3 低碳钢点蚀过程声发射信号参量分析
• 3.4 本章小结
• 第四章 低碳钢点蚀声发射信号的小波分析
• 4.1 引言
• 4.2 声发射信号处理工具一小波分析
• 4.2.1 小波分析与声发射信号处理技术
• 4.2.2 点蚀声发射信号小波的多分辨分析
• 4.3 低碳钢点蚀声发射信号的小波分析
• 4.3.1 低碳钢点蚀声发射信号的特点
• 4.3.2 低碳钢点蚀声发射信号小波基的选取
• 4.3.3 低碳钢点蚀声发射信号最大分解尺度的选择
• 4.3.4 低碳钢点蚀声发射信号的小波去噪
• 4.3.5 低碳钢点蚀声发射信号的小波特征提取
• 4.4 本章小结
• 第五章 独立分量分析在低碳钢点蚀声发射信号分析中的应用
• 5.1 引言
• 5.2 独立分量分析
• 5.2.1 问题模型
• 5.2.2 线性卷积混叠模型
• 5.3 ICA算法原理
• 5.3.1 快速 ICA算法（FICA）
• 5.3.2 Infomax算法
• 5.3.3 梯度算法
• 5.4 低碳钢点蚀声发射信号的独立分量分析
• 5.4.1 低碳钢点蚀信号与断铅混合信号的独立分量分析
• 5.4.2 低碳钢点蚀声发射信号的独立分量分析
• 5.5 独立分量分析与小波包相结合对低碳钢点蚀声发射信号进行特征提取
• 5.5.1 小波包算法与独立分量分析相结合
• 5.5.2 小波包与独立分量分析相结合对点蚀声发射信号的仿真实验研究
• 5.6 本章小结
• 第六章 腐蚀声发射信号特征提取软件开发
• 6.1 引言
• 6.2 低碳钢点蚀声发射信号特征提取关键技术研究
• 6.3 系统的设计和实现
• 6.3.1 系统的设计原则
• 6.3.2 软件的结构流程图
• 6.3.3 软件功能实现
• 6.4 软件应用实例
• 6.5 本章小结
• 结论
• 本文创新点
• 展望
• 致谢
• 参考文献
• 攻读博士学位期间发表的论文
• 攻读博士学位期间科研与奖励
• 个人简历
• 中文详细摘要