声发射信号的谱分析和相关分析

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1、声发射信号的谱分析和相关分析陈玉华，刘时风耿荣生*沈功田**(清华大学机械系，北京100084)*（北京航空工程技术研究中心，北京100076）**（国家质量技术监督局锅检中心，北京100027）摘要：本文主要阐述了谱分析方法和相关分析方法在声发射信号分析中的应用，给出了谱分析和相关分析的基本原理，并分别举例子做了分析讨论。关键词：声发射；谱分析；FFT；相关分析SPECTRALANALYSISANDCORRELATIONANALYSISFORACOUSTICEMISSIONSIGNALCHENYuhua,LIUShifeng(TsinghuaUniv

2、ersity,Beijing100084,China)Abstract:Areviewisgiventobothspectralanalysisandcorrelationanalysisofacousticemissionsignal.Theprinciplesofspectralanalysisandcorrelationanalysisarepresentedanddiscussedwithsomeexamples.Keywords:acousticemission;spectralanalysis;FFT;correlationanalysis

3、材料或结构受外力或内力作用产生变形或断裂,以弹性波形式释放出应变能的现象称为声发射。声发射是一种常见的物理现象，例如岩石开裂，骨头断裂和各种固体材料断裂过程中发出的声音都是声发射信号，图1为典型的声发射信号。实际应用中，由于外界的干扰以及声发射接收系统的原因（比如传感器的频率特性等），接受得到的声发射信号中除了含有声发射信号特征信息外，还存在着大量的干扰和噪声信号。因此，要想复杂的信号中提取出需要的特征声发射信号，就需要应用一些分析手段来对信号进行处理。图1.典型声发射信号1上升时间持续时间七个计数(过门限峰值个数)图2.声发射信号的参数分析图2所示的

4、声发射波形特征分析参数进行声发射信号处理已得到广泛引用，但由于波形特征参数的信息量少，在干扰源强，源种类较多的情况下往往难得到声发射源特征描述。随着通信技术、电子技术、计算机技术的飞速发展及数字信号处理理论的不断丰富和完善，各种新算法、新理论不断地被提出，并被广泛地应用于声发射信号的分析中。如谱分析、小波分析、人工神经网络和模式识别以及相关分析等。下面先分别畅述一下这几种方法。谱分析方法可以获得信号的谱的特征。谱分析可分为两大类，经典谱和现代谱分析。经典谱分析为傅里叶变换为基础，又称为线性谱分析方法。经典谱分析主要包括相关图法和周期图法，以及在此基础上

5、的改进方法。其中最基本和最重要的方法就是快速傅里叶变化变换（FFT）。现代谱分析方法以非傅里叶分析为基础，是近20多年来迅速发展起来的一门新兴学科，大致可分为参数模型法和非参数模型法两大类。参数模型法包括有理参数模型和特殊参数模型，有理参数模型可用有理系统函数表示，它包括自回归(AR)模型，滑动平均(MA)模型和自回归滑动平均(ARMA)模型。特殊参数模型即指数模型，它把信号定义为一些指数信号的线性组合。非参数模型法包括不需建立参数模型的以基于自相关矩阵或数据矩阵进行特征分离为主的其它现代谱分析方法，主要有最小方差法、迭代滤波法、皮萨年科法等。小波分析

6、是近年来迅速发展起来的新兴学科，在欧美国家已成为众多学科共同关注的热点。一方面，小波分析被认为是傅里叶分析的突破性发展，另一方面，它正逐步应用于信号分析、系统控制、图像处理、量子力学、电子对抗、计算机识别、语音识别与合成、分析和数字电视等领域。小波分析的基本思想是用一族函数去表示或逼近一信号或函数，这一族函数称为小波函数系，它是通过一基本小波函数的不同尺度的平移和伸缩构成的。小波分析系[2][3]表示的特点是它的时宽带宽乘积很小，且在时间和频率轴上都很集中。随着小波理论的发展，出现了多小波技术。多小波(Multiwavelet)是指两个或两个以上函数作

7、为尺度分量生成[4]的小波。多小波可同时满足对称性，短支撑性，二阶消失矩和正交性。人工神经网络是一门多学科综合性研究领域，正引起不同专业各界人士的广泛兴趣和关注，并得到了广泛应用。人工神经网络可概括定义为：由大量简单元件（神经元，可用电子元件，光学元件等模拟或计算机软件模拟），广泛相互连接而组成的复杂网络系统。任何模式识别方法都有特征量提取过程，也就是进行模式识别算法前的数据前处理过程。人工神经网络模式识别用于声发射处理近几年有了很大发展。其中按照自组织原则构成的网络模型在[5]声发射信号处理中得到了广泛的应用。对两个信号作相关分析可以了解他们之间的相

8、似程度，在声发射信号中，为了实现对多个信号或一个信号延迟后的检测、识别与提取，相关方法是必不可