FCM-FastICA的点蚀声发射信号分离识别方法

金属点蚀是一种破坏性和隐患较大的设备损伤形式。点蚀会产生声发射信号。点蚀过程中产生的多种声源类型会造成信号混叠,影响腐蚀进程的判断。针对点蚀信号混叠问题,提出一种模糊C均值聚类与快速独立分量分析算法相结合的点蚀信号分离识别方法。通过分析单、双点蚀声发射数据将点蚀分为钝化膜破裂阶段、点蚀诱导成核及发展阶段,由聚类确定信号类别并用快速独立分量分析分离混合信号,利用相关性函数验证分离效果。结果表明：单点蚀过程存在3类原信号,双点蚀过程存在7类信号,其中包含单个信号与混合信号;单个信号与原信号相关性极高,达到0.8以上,混合信号的分离分量与原信号相关性达到0.6以上,分离效果较好。该方法可对点蚀混合信号进行有效分离和识别,为腐蚀进程判断提供支持。     

基于声发射统计信息的2.25Cr-1Mo钢早期损伤判别方法

裂纹开裂是金属材料常见的损伤失效形式之一。而材料失效会经历从早期微小损伤到宏观变形的微观组织动态演化过程,如何在材料发生宏观变形之前,能够及早地发现损伤至关重要。该文基于对材料损伤失效过程不同声源的机理分析,提出了以不同声源信号数的统计占比值κ这一变量来判定表征材料早期损伤阶段的判别指标,制备6个含不同缺陷的不带堆焊层和带堆焊层的2.25Cr-1Mo钢试件,采用声发射技术对试件的弯曲损伤全过程进行在线测试,获得了6个试件早期损伤阶段的声学数据,通过对比分析以幅值和能量为主的单一参量以及基于支持向量机的多元参量κ值的统计结果,证明了利用κ值可以有效地对不带堆焊层和带堆焊层的2.25Cr-1Mo钢试件的早期损伤阶段进行判别,其中不带堆焊层试件的κ值范围为1:3.1～1:3.6之间,带堆焊层试件的κ值范围为1:2.2～1:2.6之间,具有明显的区分度。