小波变换在压力容器声发射信号中的特征提取

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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淹没。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基本原理及特性。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
        压力容器是工业生产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移动算子,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行有效分析,又能对信号中的低频缓变成分进行精确估计。
        小波分解可以看作是分别对信号(S)进行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。如果原始信号S的频带宽度为[0,f].则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 能够快速处理大量信号,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行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,对信号的特征提取量高;
        2.4 应具有线性相位,对信号进行分解和重构时尽量避免或减少信号的失真;
        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:Daubechies小波基、Symlets小波基和Coiflets小波基是较适合于声发射信号分析的小波基。本文从Daubechies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行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。

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