裂纹声发射信号的多传感器检测方法研究

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1、硕士学位论文裂纹声发射信号的多传感器检测方法研究Multi-SensorDetectionMethodforCrackAcousticEmissionSignals唐志一哈尔滨工业大学2018年6月国内图书分类号：TP391学校代码：10213国际图书分类号：621.3密级：公开工学硕士学位论文裂纹声发射信号的多传感器检测方法研究硕士研究生：唐志一导师：王艳教授申请学位：工学硕士学科：控制工程所在单位：航天学院答辩日期：2018年6月授予学位单位：哈尔滨工业大学ClassifiedIndex:TP391U.D.C:621.3D

2、issertationfortheDegreeofMasterinEngineeringMulti-SensorDetectionMethodforCrackAcousticEmissionSignalsCandidate：TangZhiyiSupervisor：Prof.WangYanAcademicDegreeAppliedfor：MasterofEngineeringSpeciality：ControlEngineeringAffiliation：SchoolofAstronauticsDateofDefence：Jun

3、e,2018Degree-Conferring-Institution：HarbinInstituteofTechnology摘要摘要近年来随着我国经济的快速发展，高速铁路的发展势头也日益迅猛，而随着高速铁路的快速发展，铁路运输的安全问题也逐渐被社会各方面以及相关领域的学者所关注。本课题从铁路运输安全入手，在钢轨伤损检测方面进行研究，对钢轨无损检测的部分方法进行了一系列的测试与仿真，并对这些方法中的不足进行改进。本文研究了多传感器信息融合相关技术在钢轨无损检测中的应用，首先选择自适应融合算法与卡尔曼滤波算法进行数据处理，而后针

4、对上述算法中的不足选择了盲源分离算法对数据进行处理。课题中信号来源是在本实验室搭建的信号采集平台中采集得到的信号，实验台中利用钢板作为钢轨，在铁板上进行摩擦制造噪声，同时采集自动铅笔在钢板上断裂的信号作为模拟钢板断裂信号。对信号处理的过程主要分两方面：一方面是对采集到的传感器信号先进行融合，然后通过卡尔曼滤波得到断裂点信息；另一方面是利用盲源分离算法直接对采集到的多传感器信号进行处理，获取所采集信号中断裂点信号信息。在实验过程中发现传统的盲源分离算法难以控制对需要的信号进行输出等问题，提出了在分离权值预处理步骤进行干预，将盲源

5、分离算法改进为盲源提取算法的方法，然后对改进前后的方法进行比较，说明改进算法的效果。最后讨论了实际采集信号中由于传感器数量少导致的欠定问题的解决方法，确定了利用整体平均经验模态分解算法解决欠定问题，此后利用这种算法对列车实际运行中模拟的钢轨裂纹信号进行了分解从而将欠定问题转化为适定问题，并对信号进行盲源提取处理，分析结果可以证明欠定问题下先利用整体平均经验模态分解算法处理后可以使用盲源提取算法对信号进行提取。关键词：钢轨检测；声发射技术；无损探伤；多传感器融合；盲源提取I哈尔滨工业大学工学硕士学位论文AbstractWitht

6、herapiddevelopmentofeconomyofourcountryinrecentyears,thespeedofdevelopmentofhigh-speedrailwayisincreasingdaybyday,atthesametime,withtherapiddevelopmentofhigh-speedrailway,thesafetyofrailwaytransportationattractsmoreandmoreattentionbysocietyandscholarsintherelatedfie

7、ld.Thispaperstartswiththesafetyofrailwaytransportation,researchesthedamagedetectionofrailway,andmakesaseriesoftestingandsimulationonsomemethodsofrailwaynondestructivetesting,andimprovessomeofthesemethods.Thispaperresearchesmulti-sensorinformationfusionmethodusedinth

8、efieldofrailwaynondestructivetesting.FirstlywechooseadaptivefusionalgorithmandKalmanfilteringalgorithmtodealwiththedata,thenwechooseblinds