1、小波變換在壓力容器聲發射信號中的特征提取 摘要：由于壓力容器工作環境的影響，通常壓力容器聲發射故障信號完全被噪聲淹沒。由于fft很難提取出故障信號的特征，本文根據聲發射信號的特點和小波變換基本原理及特性。應用小波變換與fft相結合的方法，完全能提取出聲發射故障信號的特征。關鍵詞：聲發射檢驗小波變換信號處理壓力容器0引言壓力容器是 工業 生產過程中不可缺少的一種設備。壓力容器在運行過程中受介質、壓力和溫度等因素影響而會產生腐蝕、沖蝕、腐蝕開裂、疲勞開裂及材料劣化等缺陷，由于它是爆炸危險的特種承壓設備，一旦發生爆炸或泄漏就會引發火災、中毒等事故，給 企業 和人們帶來嚴重的損失和危害。因此，壓力容器

2、的故障檢測一直是研究的熱點。其中，聲發射檢測是壓力容器的檢測方法的一種。但是，在環境惡劣的條件下，聲發射檢測法仍然受到噪聲的影響。造成誤判，因此使用合理的提取出聲發射信號的特征成了關鍵的問題。對于壓力容器故障信號這種非平穩信號，本文用小波變換與fft相結合的方法來提取聲發射信號的特征。1小波變換原理小波變換是一種新的時頻分析方法。與其他時頻方法不同之處是小波變換用尺度算子代替頻率移動算子，將時間頻率相平面換為時間尺度相平面，而且時窗函數為變特性窗，在高頻段時窗長度短，低頻段時窗長度長。由于小波變換時窗特性可調這一特點，使其既能對信號中的短時高頻成分進行有效分析，又能對信號中的低頻緩變成分進行精

3、確估計。小波分解可以看作是分別對信號（s）進行高通濾波和低通濾波的過程。分解過程如圖1所示：將原始信號s經過3層多分辨小波分解。其分解關系為：s=a3+d3十d2+d1，d1頻率最高，a3頻率最低。如果原始信號s的頻帶寬度為0，f則分解后各頻率分量分別為：a3:0，f/8，d3:f/8，f/4，d2:f/4，f/2，d1:f/2，f。2小波基的選擇由于聲發射信號具有信號的數據量龐大、頻率高、時間短、突發性強、衰減快等特點，應選擇具有以下五點的小波基：2.1能夠快速處理大量信號，實現聲發射源特征信號的重構;2.2能在不同的頻域范圍內進行分析并最終提取與聲發射源相關的信息;2.3與信號具有一定的相

4、關性，對信號的特征提取量高;2.4應具有線性相位，對信號進行分解和重構時盡量避免或減少信號的失真;2.5具有一定階次消失矩，能聲發射信號的特征，減少噪聲影響從以上幾方面考慮，工程中滿足離散小波變換與時域具有緊支性等性質的常用小波基有：daubechies小波基、symlets小波基和coiflets小波基是較適合于聲發射信號分析的小波基。本文從daubechies小波基中選擇較為常用的db5小波基作為小波基對檢測信號進行3級小波分解。3聲發射實驗本實驗是將壓電晶體加速度傳感器固定在煤氣罐的中部，并用6122采集卡采集全過程聲發射信號。聲發射信號是由頻譜豐富的多組波組成，同時由于傳播途徑及轉換儀

5、器的原因，聲發射信號往往含有噪聲。利用小波變換把聲發射信號分解到不同的頻率通道，就可以在不同的頻帶上分析聲發射信號中的不同頻率成分的特征。首先在壓力容器沒完全封閉下打壓，采集噪聲信號并分析其特征。噪聲信號如圖（a）中的s，并將噪聲信號s經小波分析后每個分解尺度的時域重構波形，a3是低頻信號，d1，d2，d3為分別為1，2，3層的高頻信號。圖（b）是圖（a）中相應信號的fft圖。從兩幅圖中分析可知噪聲是由不同頻率的信號構成。后在壓力容器完全密封下打壓，壓力逐步增大，速率0.02mp/min，每增加0.1mp保壓3040s后，再繼續加壓，直到壓力為1.2mp。采集信號如圖（c）中的s，并將噪聲信號

6、s經小波分析后每個分解尺度的時域重構波形，a3是低頻信號，d1，d2，d3為分別為1，2，3層的高頻信號。圖（d）是圖（c）中相應信號的fft圖。從故障信號s的時域波形與相應fft波形看，噪聲完全把故障信號淹沒。但經分解重構后的d3波形圖完全能看出故障信號主要集中在6251250hz之間，同時從d3的fft圖中得到故障頻率集中在600900hz之間，說明只有壓力到達一定程度后，壓力容器才會有階躍故障信號，該故障信號是突發性類型信號；而其他頻段的時域波形和fft圖與噪聲信號的時域與fft圖相比，特征相同，說明這些頻段內的信號都是噪聲。4結論對壓力容器的聲發射檢測，日益成為一個重要的研究課題。本文通過對所采集的噪聲信號與故障信號進行小波變換與fft對比分析，能夠精確提取出故障信號特征，能直觀地描述出壓力容器故障引發的ae信號的強度、在時頻面上的分布及頻率組成等，從而為判斷故障信號的類型、損傷程度及其 發展 趨勢提供準確的信息。使ae信號的時間分辨率和頻率分辨率能同時達到最好的效果。參考 文獻 :1李志安.壓力容器斷裂理論與缺陷評定m.大連理工大學出.19.2程正興.小波分析算法與應用m.西安 交通 大學出版社.2003.3張平.集成化聲發射信號處理平臺的研究d.北京.清華大學機械工程系.2