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时间:2020-04-05
《多重分形的耐火材料损伤声发射信号特征提取方法.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第8期机械设计与制造2015年8月MachineryDesign&Manufacture53多重分形的耐火材料损伤声发射信号特征提取方法苏涛,王志刚,刘昌明,徐增炳(武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室,湖北武汉430081)摘要:为了对镁碳质耐火材料损伤声发射信号进行有效的特征提取,研究了利用非线性领域的分形方法进行特征提取的可行性。首先利用仿真声发射信号研究了多重分形谱参数(△、af,K),广义分形维数均值MeanD等参数表征信号频谱结构特征的能力,结果表明多重分形谱宽△能够有效的表
2、征信号的频谱特征;然后对镁碳质耐火材料进行单轴压缩试验,采集损伤声发射信号,并计算出两种典型损伤声发射信号的多重分形谱宽△,通过多重分形谱宽的分布证实了利用其进行特征提取是可行的。关键词:镁碳质耐火材料;声发射信号特征提取;多重分形谱参数;广义分形维数;仿真声发射信号中图分类号:TH16;TN911.7;TH165文献标识码:A文章编号:1001—3997(2015)08—0053—04FeatureExtractionMethodofRefractoryDamageAcousticEmissi
3、onSignalBasedonMulti-FractalSUTao,WANGZhi-gang,LIUChang-ming,XUZeng-bing(KeyLaboratoryofMetallurgicalEquipment&ControlTechnology,MinistryofEducation,WuhanUniversityofScienceandTechnology,HubeiWuhan430081,China)Abstract:Inordertoextractthefeatureofdam
4、ageacousticemissionsignalofmagnesiacarbonrefiactoryefective,studiedeasibilityoffeatureextractionmethodbyusingfractaltheoryofnonlinearfiel&Atfint,itutilizedthesimulationstostudyesign~spectrumstructure,eaturescharacterizingcapabilityofparametersofmulti
5、-fractalspectrum(△,K),generaldimensionhi.anMeanDqetol,andtheresultsshowthatthewidthvaluesofmulti-fractalspectrumcancharacterizedthesignalspectrumcharacteristicsefectively;thenthemagI~siumcarbonrefractoryissubjectedtouniaxialcompressiontest,andcollect
6、sdomageacousticemissions咖,andcalculatesthemulti-fractalspectralwidthAsoftwotypicaldamageacousticemissionsignals,accordingtothedistributionofmuhi-fructalspectrumwidthc0rrt~sthattheatureextractionbyusingitis,easible.KeyWords:Magnesia-CarbonRefractory;F
7、eatureExtractionofAcousticEmissionSignal;ParametersofMulti—-FractalSpectrum;GeneralizedDimension;SimulationofAcousticEmissionSignal1引言成声发射参数改变[1-21,从而影响研究结果的准确性。近年来,非线性分析方法被越来越多的用于信号分析、故障诊断当中,如近似耐火材料属于非均质脆性材料,组成成分复杂。为了研究受熵、样本熵、排列熵、多尺度排列熵、分形维数、多重分形谱参数
8、到外部载荷时内部组成的微观损伤状态,引入了声发射检测技术。声发射的本质是材料在发生变形或断裂时产生的一种弹性等,取得了良好效果。文献叼f究表明分形盒维数能反映爆破地震波。耐火材料微观损伤产生的声发射信号包含了损伤源、材料组波主振频率的大小。文献呀4用多尺度排列熵进行滚动轴承故障成性质等丰富信息,但在材料中传播过程中会发生扩散、衰减等特征的提取。文献[5J通过近似熵对钢筋混凝土结构损伤进行识别。现象。如何从中提取有效的特征信息一直是研究重点。最常见的文献听0用经验模态分解与样本熵相结合的方法进行故
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