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小波变换在压力容器声发射信号中的特征提取

[ 来源:'d' | 类别:技术 | 时间:2010-7-27 9:25:14 ] [字体: ]

 

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。
        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0.02MP/min,每增加0.1MP保压30~40 s后,再继续加压,直到压力为1.2MP。采集信号如图(c)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(d)是图(c)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淹没。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625~1250Hz之间,同时从D3的FFT图中得到故障频率集中在600~900Hz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,特征相同,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行小波变换与FFT对比分析,能够精确提取出故障信号特征,能直观地描述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、损伤程度及其发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达到最好的效果。
参考文献:
[1]李志安.压力容器断裂理论与缺陷评定[M].大连理工大学出.19.
[2]程正兴.小波分析算法与应用[M].西安交通大学出版社.2003.
[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MATLABR2007实现[M].北京.电子工业出版社.2006.
[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.2006(6).

 

作者:万瑞军 王鹏 沈继忱

 


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