Page 8 - 应用声学2019年第2期

154 2019 年 3 月

其中，θ j,i 为含噪信号的小波分解系数，λ 为给定 度(Skewness, SK)共8个特征。幅度即AE hit信号
阈值。采用 db5 小波软阈值降噪后的 AE 信号对比 波形的最大振幅值，通常要对其取对数，单位是dB。
如图 3 所示。可看出，去除其他噪声的 AE 信号更 记作
清楚地显示了材料塑性变形所产生的声发射现象， ( V AE )
dB AE = 20 lg . (2)
图 3(b) 中的每个声脉冲均代表一次声发射过程，称 1 mV
作AE hit。 持续时间即AE hit持续的时间间隔。上升时间就是
一个 AE hit 从发生到达到最高信号电平所持续的
3
时间。能量计数即整个AE hit 波形包络的面积。振
2
铃计数即AE hit越过门限信号的振荡次数。有效值
1 电压就是AE hit信号电平的均方根值，表示为
ࣨϙ/V 0 √ 1 ∫ t 2

2
-1 RMS = u (t) dt, (3)
t 2 − t 1
t 1
-2
其中，u(t)就是AE hit的信号电平。峰峰值即是AE
-3 hit最高信号电平与最低信号电平差值的一半：
0 20 40 60 80 100
௑ᫎ/ms
P2P = [max (u (t)) − min (u (t))]/2. (4)
(a) db5࠵ฉᣄ᫠ϙᬌ٪Ғ
偏度表示 AE hit 信号偏离中心的程度。当 SK < 0
1.5
时，该 AE hit 的波形左偏，反之右偏，SK = 0 是波
1.0
0.5 形对称分布。其计算公式是用其三阶中心距除以标
ࣨϙ/V 0 准差的三次方：
-0.5
N
1 ∑ 3
(u(t) − ¯u)
-1.0
N
i=1
-1.5 SK = v 3 . (5)
u N
u 1 ∑
0 20 40 60 80 100 t (u(t) − ¯u) 2 
௑ᫎ/ms N
i=1
(b) db5࠵ฉᣄ᫠ϙᬌ٪Ց
图 3 db5 小波软阈值降噪前后的 AE 信号 ʽӤ௑ᫎ
Fig. 3 Contrast diagram of AE signal before and ૝ᨣᝠ஝
after db5 wavelet soft threshold de-noising ᑟ᧚ᝠ஝
ࣨए
1.2 AE信号特征 ႃԍ ᫠ϙ

对经过分帧得到的每帧 AE 信号需要提取其
௑ᫎ
AE 信号特征。对每帧 AE 信号，通过一个门限
电压 (Threshold) 截取到多个 AE hit。图 4 即是由
Threshold截取的一个AE hit。对每一个AE hit 都
提取 8 个特征，并求得该帧信号中所有 AE hit 8 个 ે፞௑ᫎ
特征的平均值作为对该帧 AE 信号的替代。在 AE
图 4 AE hit 和典型的 AE 特征
检测技术中常用的 AE 特征包括：撞击计数、振铃
Fig. 4 AE hit and the typical AE features
计数 (Counts)、能量计数、幅度 (Amplitude)、持续
时间(Duration)、上升时间(Rise time, RT)、有效值 1.3 HDP-HSMM
(Root mean square, RMS)电压等。在本文中，使用 HMM是一种描述隐含未知参数马尔科夫过程
幅度、持续时间、上升时间、能量计数、振铃计数、有 的统计模型，可以有效地解决时间序列问题，但同时
效值电压、峰峰值 (Peak-to-peak value, P2P) 和偏 它也有两个明显的缺点 [17] ：(1) 状态驻留时间限制