多重分形的耐火材料损伤声发射信号特征提取方法.pdf

《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