Page 36 - 《应用声学》2021年第3期

354 2021 年 5 月

紧力为 L 1 (20 N·m)、L 2 (10 N·m)、L 3 (5 N·m) 和 行判别。为了实现准确判别，在数据处理时采用
L 4 (0 N·m)，对应螺栓的过紧、正常、过松、失效状 本文提出的最优 IMF 分量选取方法，然后对各信
态。采集到的部分声发射时域信号如图6所示。 号最优 IMF 分量进行 MFCC 系数提取，并借助核
2.2 试验数据分析 主成分分析 (Kernel principal component analysis,
单纯依靠 AE 时域信号难以判断信号中所包 KPCA) 方法，选取了贡献率较大的 36 个系数作为
含的关键信息，也就无法对螺栓的 4 种连接状态进 各信号的特征值，部分样本的特征值如图7所示。

0.10
0.10
0.05
0.05
ࣨϙ/V 0 ࣨϙ/V 0
-0.05 -0.05
-0.10
-0.10
0 400 800 1200 1600 2000 0 400 800 1200 1600 2000
௑ᫎ t/µs ௑ᫎ t/µs
(a) L  (b) L 
0.02 0.02
0.01 0.01
ࣨϙ/V 0 ࣨϙ/V 0

-0.01 -0.01
-0.02 -0.02
0 400 800 1200 1600 2000 0 400 800 1200 1600 2000
௑ᫎ t/µs ௑ᫎ t/µs
(c) L  (d) L 
图 6 不同扭矩下 AE 信号
Fig. 6 AE signal at different torques

300 300
200 200
100 100
ጇ஝ϙ 0 ጇ஝ϙ 0
-100 -100
-200 -200
-300 -300
0 5 10 15 20 25 30 35 0 5 10 15 20 25 30 35
ጇ஝˔஝ ጇ஝˔஝
(a) L  (b) L 
300 300
200 200
100 100
ጇ஝ϙ 0 ጇ஝ϙ 0

-100 -100
-200 -200
-300 -300
0 5 10 15 20 25 30 35 0 5 10 15 20 25 30 35
ጇ஝˔஝ ጇ஝˔஝
(c) L  (d) L 
图 7 MFCC 特征值图
Fig. 7 MFCC characteristic value