声发射信号处理方法分析
声发射技术的基础原理PPT课件
复合材料的声发射检测
总结词
复合材料的声发射检测是评估复合材料结构完整性和性能的重要手段。
详细描述
复合材料由多种材料组成，其结构复杂，传统的无损检测方法难以有效评估其完整性。声发射技术能够检测复合 材料在受力过程中产生的声波信号，通过分析这些信号可以判断复合材料的损伤程度、界面脱粘等缺陷，为复合 材料的安全使用提供保障。
近年来，随着计算机技术和数字信号处理技术的进步，声发射技术得到了进一步的 发展和完善，提高了其检测精度和可靠性。
声发射技术的应用领域
航空航天
声发射技术用于检测飞机和航 天器的关键部件，如发动机、 机身和机翼等，以确保其安全
可靠。
石油化工
声发射技术用于检测石油和化 工管道、压力容器等设备的裂 纹和缺陷，提高设备的安全性 能。
声发射信号的预处理
01
02
03
去噪
去除声发射信号中的噪声， 提高信号的信噪比。
滤波
根据需要将信号中的特定 频率成分进行提取或滤除。
放大
将微弱的声发射信号进行 放大，以便后续处理和分 析。
声发射信号的特征提取
时域特征
提取信号的幅度、持续时 间、上升时间等时域参数。
频域特征
对信号进行频谱分析，提 取频率、带宽等频域参数。
等，这些成果为声发射技术的应用提供 了重要的技术支持。
声发射技术的发展趋势与未来展望
01
02
03
04
05
随着科技的不断发展， 声发射技术也在不断进 步和完善。未来，声发 射技术将朝着高精度、 高可靠性和智能化的方 向发展。
在高精度方面，通过改 进信号处理技术和算法， 提高声发射检测的分辨 率和准确性，实现对微 小缺陷和损伤的准确检 测。
声发射技术原理和声发射信号特征参数分析方法
声发射技术原理和声发射信号特征参数分析方法提要：由于声发射信号来自缺陷本身，因此研究缺陷所产生的声发射信号的特点，以分析缺陷所处的位置和在其不同应力状态的损伤程度。
利用设备在出现故障或破坏时，所发出的声发射信号与正常状态下的差异可以确定设备的运行状态。
本文利用广义线性定位法[5]确定故障的位置，然后利用声发射的特征参数对故障的严重程度进行检测。
对从藕合表面的传感器测得的声发射信号的输出波形经过一定的处理后进行分析。
将声发射技术运用于转轴等机械部件的裂纹故障诊断中，可以及时准确地预测并诊断出设备在运行时的故障，尤其对于早期的故障。
基于声发射技术的转轴故障检测李凤英沈玉娣熊军摘要介绍了声发射技术的原理和声发射信号的特征参数分析方法，运用广义线性定位法初步确定故障的位置，并采用声发射特征参数对现场的试验结果进行了分析。
通过与正常信号对比，研究故障信号的特征信息，说明运用这一技术可以对机械部件进行故障检测。
一、原理与方法高速运行的转轴，由于其受到的力为交变载荷，而且工作环境恶劣，经常发生损坏，比如断裂事故，因此有必要进行现场检测。
随着检测技术的发展，无损检测（NUT）越来越受到人们的重视。
无损检测的方法很多，诸如超声、射线、电磁涡流、磁粉、渗透、红外以及声发射等技术。
材料或结构受到外力或内力作用产生变形或者断裂时，以弹性波的形式释放应变能的现象称为声发射现象[1]。
材料裂纹在萌发与扩展时释放出的声发射信号不但频度高，而且集中。
由于声发射信号来自缺陷本身，因此研究缺陷所产生的声发射信号的特点，以分析缺陷所处的位置和在其不同应力状态的损伤程度。
利用设备在出现故障或破坏时，所发出的声发射信号与正常状态下的差异可以确定设备的运行状态。
根据声发射信号的特点，可以把声发射信号分为突发型和连续型两种。
连续型信号由一系列低幅值和连续信号组成，这种信号对应变速率敏感，主要与材料的位错和交叉滑移等塑性变形有关；突发型信号具有高幅值、不连贯、持续时间为微秒级等特点，主要与材料中的堆跺层错的形成和机械孪晶以及裂纹的形成和断裂有关。
声发射信号及其处理方法研究
声 发射 信 号 （ 一） 声发 射 信 号 的 定 义
、
声发射亦称应力波发射 ，是指材料局部在受到应力 突变 时 因能量快速释放而发生的瞬时弹性 波现象 ，与有 限单元分析 和 光 学分析 法共 同成 为弹 性力学 和损伤力 学研究 的主要 分析方 法 。其工作原理是借助声发射技术 运用声发射检测 系统对 瞬时 弹性应变所造成 的声波现象进行数据的采集 、记 录和分析 等工 作， 并对检测构件经声 波攻击后 的强度 、 位置和发 生条件 等性质 进行综合评价 的技术 。 作为一种动态检测方法 ， 声发射检测技术 因其精 密性 和直 观性 ，已经成为 了广泛应用的对 材料 结构性能 评 价的科学检测方法 ， 广泛应用 于材料 的强度测定 、 损伤评估和 寿命测试等领域 的研究 。 作为声发射 系统 的主要功能 ，声发射信号分析和处理是声 发射技术的重要 环节 。如何在声发射信号检测的过程 中中排除 外部环 境扰动 对检测 结果 的干扰是 声发射 信号处 理 的主要任 务。 同时作为一个 针对 于材料指标测定 的实验过程 ， 其建立声发 射信号波形与材料失 效模式之 间的联系是声发射信号技术 的重 要任务 。 （ 二） 声发 射 信 号 的检 测 原 理 通过收集材料因弹性 应变所释放 出的能量数据 ，将其转化 为 电子信号即声发射信号 ， 通过观察振动图 ， 分析材料应变所释 百 分 比。 放 的能量 ， 进 而得 出材料 的各项指标模量。 ３ ） 模式识别与人工神 经网络在滚动轴承检测 中的应用 。采 二、 声发 射信 号 的处 理 方 法 集信号 的持续时间 、 峰值和能量三个变量进行 三维聚类分析 ， 训 现有 的声发射信号处理方法主要有参数分析法 和波形 分析 练其准确率 ，若达到 ９ ７ ％，则有效地实现 了轴承的故障模式识 法两种 别 。采用声发射技术可成功监测低速旋转滚动轴承 ， 试验设备检 （ 一） 参数 分析 法 测结果表明由于轴承滑动摩擦而产生声发射信号 ， 设置系数作为 眭。 采用此方法可 作为伴 随声发射信号系统诞生的经典处 理方法 ，参数分析 缺陷特征进行分类可用于确定轴承的机械完整． 法是所有声发射信号处理方法 中最快 、 操作最简便 的一个 ， 实用 识别轴承上很小缺陷 ， 确保轴承缺 陷监测数据结果的可靠性 。 性较 强 ， 若无精确度要求 ， 是实际工程 中最佳的处 理方法。它是 ４ ） 混合信号处理技术在滚动轴承检测中的应 用。充分利用 根判 断声 发射源 的依据主要是发射信号某些特征参数变化规律 不 同材 料 和 同种 材 料 不 同损 害 方 式 声 音 不 同 的 特 点 ，对 轴 承 采 及各参数 间相互关 系， 根据分析结果 的类 型， 参数分析法可分为 用能量收集分析 ，频谱分析和连续小波变化分析的组合分析方 以下几类 ： ａ 、 以计数分析 、 能量分析 及幅度分析为代表的单参数 式 ， 按照全流程对轴承从整体到细部全 面进行声发射信 号分析 ， 分析方法 ； ｂ 、 分布 图分析法 ； ｃ 、 经历 图分 析法 ． ｄ 、 关 联图分析法 。 并且得到完整 的空 间数据和频率数据 。 （ 二） 波 形 分 析 法 （ 二） 声 发 射信 号 的 处理 方 法在 材 料 损 伤 领 域 的 应 用 作为 比参数分 析法较精确 的处理方法 ，波形分析法更多运 １ ） 特征参 数法 。特征参数法 主要包括记数法和波形特征参 用于科研领域 ，其工作 的方式也 随着 电子科技产品 的更新而不 数法 。其 中记数法包括声发射事件计数法和振铃计数率 以及 他 断改进 。进入信息时代 以来 ， 波形分析主要以小波 分析 、 模式识 们 的总记数 ， 还有对振 幅加权的记数的加权振 铃法。 这两种方法 高效 、 操作方便 ， 但受构件几何形状影响较大 ， 不适合做较高精度 别、 统计 理论 等为理论基础演变 出新 的波形分析方 法。 ａ 、 小波分析 。小波分析是基于弹性力学有 限单元分析理论 的声发射信号处理实验。 波形特征参数法是通过统计发射 的波形 的分析方式 ， 针对局部材料构件 的观察实验 ， 进行数据微元化分 特征绘制 出材料损伤 的直方图和一定时间段内的损伤趋势图。 析， 缩小尺度 轴可将有 限单元无 限微缩化 ， 伸长尺度轴可将微元 ２ ） 谱估计法 、 人工神经 网络模式识别法和小波分析法。 谱估 体进行 整合 ， 得 出关联性数据 ， 最终 达到高频处时 间细分 ， 低 频 计法 、人工神经 网络模式识 别法 和小 波分 析法 的损 伤应用与其 处频率细分 ， 能 自动适应 时频信号分析 的要求 ， 从而 可聚焦到信 在轴承检验 的方法相 同。 号的任意细节 。 变换的困难问题 。 目前 已广泛应用于声发射信号 参考 文献 ： 的消噪、 特征提取 、 信号识别与定位中。 ｆ １ １ 焦阳， 侯 洁． 声发射信 号处理技 术及 其在 滚动轴承检测 中 ｂ 、 模式识别与人工神经 网络 。模式识 别与人工 神经 网络都 的应用现 状ｍ． 河北科技 大学学报， ２ ０ １ ３ （ ４ ） ． 是通 过对人脑 的模拟分析 ， 对不 同事 物的 自动识别 、 认知和区分 【 ２ ］ 许 中林， 李 国禄 ． 声发射信号分析与处理方法研究进展 卟 ２ ０ １ ４ （ ５ ） ． 的方 式。其经 常利用在声发射信号实验得到的数据进行材料 的 材 料 导报 ，
第5章声发射信号处理方法
第5章声发射信号处理方法声发射信号是指在物体受到外界作用时，产生的由内部结构和材料性质所引起的声波信号。
声发射信号处理方法是对这些信号进行分析和处理，以获得物体内部的结构和性能信息。
本章将介绍几种常用的声发射信号处理方法。
1.声发射信号特征提取声发射信号通常包含了丰富的信息，但其中的噪声和杂波可能掩盖了有价值的信息。
因此，首先需要对声发射信号进行特征提取，以减少噪声和杂波的影响，并突出有用信息。
常用的特征提取方法包括时域分析、频域分析和小波分析等。
2.声发射信号滤波滤波是常用的信号处理方法之一，可以通过去除噪声和杂波来提高信号的质量。
常用的滤波方法包括低通滤波、高通滤波、带通滤波和陷波滤波等。
在声发射信号处理中，根据需要可以选择适当的滤波方法，以提取所需的频段信号。
3.声发射信号时序分析声发射信号的时序分析是指对信号的时间变化进行分析，以获得信号的时域特性。
常用的时序分析方法包括自相关分析、互相关分析和相关函数分析等。
通过时序分析，可以了解声发射信号的传播速度、能量分布和行为特性等。
4.声发射信号频谱分析声发射信号的频谱分析是指对信号的频率特性进行分析，以获得信号的频域特性。
常用的频谱分析方法包括傅里叶变换、功率谱密度分析和频谱图分析等。
通过频谱分析，可以了解声发射信号中各个频率成分的能量分布和相对功率。
5.声发射信号模式识别声发射信号模式识别是指对声发射信号进行分类和识别，以判断物体的状态和性能。
常用的模式识别方法包括支持向量机、人工神经网络和决策树等。
通过模式识别，可以根据声发射信号的特征判断物体的健康状况、工作状态和故障类型。
6.声发射信号图像重建声发射信号图像重建是指通过声发射信号的分析和处理，将信号的信息以图像的形式呈现出来。
常用的图像重建方法包括声发射成像、声发射显微镜和声发射断层扫描等。
通过图像重建，可以直观地观察和分析声发射信号的空间分布和形态结构。
本章所介绍的声发射信号处理方法可以相互结合使用，以实现更精确和全面的信号分析和处理。
声发射信号处理分析
信 号 ， 据 此 修 改 各 层权 值 。 并
２ 频 谱 分 析 法
频谱分析方法分为 ： 典频谱分析和现代频谱分析 。 经 ２１ 经 典 频 谱 分 析 法 ．
经 典 频 谱 分 析 法 是 通 过 对 信 号 波 形 进 行 Ｆ ｕｉｒ 换 得 ｏｒ 变 ｅ 到 信 号 的频 谱 特 性 。 而 对信 号 进 行 分 析 处 理 。 由于 Ｆ ｕｉ 从 ｏｒ ｒ ｅ 变 换 可 用 ＦＴ 实 现 ， Ｆ ｒ 因此 ， 法 简 单 ， 度 快 。 经 典 频 谱 分 析 方 速
１ ． 列 表 显 示 法 ５
铃 计 数 就 是 声 发 射 信 号 越 过 设 定 门 槛 值 的次 数 ． 宜 于 表 征 适
收 稿 日期 ：０ １０ 一 １ ２ １－ ９ Ｏ 稿 件 编 号 ：０ １９０ ２ １０ ０ １
列 表 显 示 是 将 声 发 射 信 号 参 数 集 中 进 行 时 序 排 列 ， 括 包
１２ 历 程 图 法 ．
１ 参 数 分 析 法
参数 分 析 法 是 最 广 泛 使 用 的 经 典 声 发 射 信 号 分 析 方 法 ．
虽 然 有 很 多 地 方 不 足 ． 在 多 数 情 况 下 可 以解 决 实 践 工 程 中 但
的许 多 问 题翻 如 图 ２所 示 。 ，
上升时问 能嚣
作 用 ， 每个 节 点 都 试 图 保 持 自 己 的值 ， 抑 制 其 它 节 点 的 则 而
输 出 。 这样 Ｈ ｍｉ ｍ ａ ｎ ｇ网络 总 能 选 出 匹 配 程 度 最 好 的 节 点 ． 即 选出 Ｈ ｍ ｎ 距离最小值所对应的点 。 ａ ｍｉｇ
由 于 参 数 分 析 法 对 仪 器 的性 能 要 求 比较 低 ，方 法 简 单 、
声发射信号分析技术
声发射信号分析技术
声发射信号分析技术
AE技术的目的是获得有关AE 源的信息，进而获取同材料或结构故障相关的信息。
因此，AE信号分析处理方法的研究是获取AE 源信息的关键问题之一，也是AE 技术的主要发展方向。
特征参数分析技术
特征参数分析法是基于谐振式AE 传感器输出信号的参数来获取有关AE 源信息的方法。
目前在AE 检测中仍得到广泛应用。
简化的波形特征参数包括振铃计数、能量、幅度、上升时间和持续时间5 个参数。
对于连续型AE 信号，只有振铃计数和能量参数可以适用，为了更确切地描述连续型AE 信号的特征，又引入了平均信号电平和有效值电压两个参数。
参数分析方法的最大缺点是有关AE 源本质
的信息往往被谐振式传感器自身的特点所掩盖或模糊掉，因为由这种谐振式传感器所获得的AE 信号基本是一衰减的正弦波，由这样的波形得到的各种参数与真正的物理量(位移、速度、加速度等)之间缺少必然的联系，AE 信号的这种外在相似性必然给源机制的识别和信号的处理带来困难。
其次，AE 信号是突发性瞬态信号，并具有非稳态随机信号的特征，参数分析的结果往往随所用传感器谐振频率和测试系统(放大倍数、阈值的不同)而变化，因此，实验结果的重复性还很差。
此外，传统的参数分析方法认为AE 信号是以某一固定速度传播的假设，与实际情况有很大出人，它必然会带来定位误差。
这些缺点都是参数分析方法所无法克服的，在很大程度上制约了AE 技术的。
声发射实验原理和仪器介绍(全文)
声发射实验原理和仪器介绍1、实验原理固体介质中传播的声发射信号含有声发射源的特征信息，要利用这些信息反映材料特性或缺陷进展状态，就要在固体表面接收这种声发射信号。
接收、处理、分析和显示声发射信号便是对声发射信号的处理过程。
固体材料内部缺陷的发生和扩展，以弹性波的形式释放能量，并向四周传播，缺陷便成为声发射源。
为了在固体材料表面某一范围测量出缺陷的位置，可以将几个压电换能器按一定的几何关系放置在固定点上，组成换能器阵（或称阵列），测定声源发射的声波传播到各个换能器的相对时差。
将这些相对时差代入满足该阵几何关系的一组方程求解，便可以得到缺陷的位置坐标。
在实际操作中，通常有以下几种定位方法：1）直线定位法。
2）归一化正方阵定位法。
3）平面正方形定位法。
4）平面正三角形定位法。
5）任意平面三角形定位法。
6）球面三角形定位法。
7）区域定位法。
在实际操作中，我们常常采纳直线定位法。
下面我们将简单介绍直线定位法。
直线定位法就是在一唯空间中确定声发射源的位置坐标，亦称线定法。
线定位是声源定位中最简单的方法，多用于焊缝缺陷和裂纹的定位。
在一唯空间放置两个换能器，它们所确定的源位置必须在两个换能器的连接直线或弧线上。
如下图1所示，取坐标原点为两换能器之间连接直线的中点，取12的方向为正方向。
如换能器1首先接收到声发射信号，时差计数器所计的数值取负号；反之，换能器2首先接收到声发射信号，时差计数值取正号。
2、实验仪器介绍声发射信号是前沿时间只有几十到几百毫微秒、重复频率高的瞬变随机波信号。
局部瞬变产生的声发射波在试样表面的垂直位移约为10-7～～10-14米，频率分布在次声到超声频率范围（几千赫兹到几十赫兹）。
目前的声发射仪器大体上可分为两个基本类型，即单通道声发射检测仪和多通道声发射源定位和分析系统。
单通道声发射检测仪一般采纳一体结构，也可以采纳组件组合结构。
它由换能器、前置放大器、衰减器、主放大器、门槛电路、声发射率计数器、总数计数器以及数模转换器组成。
声发射技术及其应用
声发射技术及其在检测中的应用学号:姓名:摘要：介绍了声发射检测技术原理及其发展历程和现状，综述声发射信号处理的困难、降噪方法、信号分析方法、源定位和在检测中的应用。
关键词：声发射技术；信号处理；源定位；安全评定1声发射技术发展现代声发射技术的开始上世纪50年代初Kaiser在德国所作的研究工作为标志。
声发射技术在20世纪70年代初引入我国，希望利用声发射进行断裂力学难点裂纹的开裂点预报和测量研究。
20世纪80年代初，国内开始尝试将声发射技术用于压力容器检验等工程，但是由于当时声发射仪器性能和信号处理方面的限制，以及缺乏对声发射源性质和声发射信号传输特性等理论知识，声发射技术陷入低谷。
20世纪80年代中期，从美国PAC公司引进声发射仪器，使我国声发射技术的研究、应用和仪器技术水平不断提高。
20世纪90年代至今，随着声发射仪研制国产化程度不断提高，声发射技术在我国的研究和应用呈快速发展的趋势。
2声发射信号处理分析技术2．1声发射信号及信号处理的困难：从时域形态上，一般将声发射信号分为两种基本类型：突发型和连续型。
突发型信号，指在时域上可分离的波形。
如断续的裂纹扩展。
当声发射频度高达时域上不可分离的程度时，就以连续型信号显示出来，如流体泄漏信号。
突发信号参数包括：波击计数、振铃计数、幅度、能量计数、上升时间、持续时间和时差等；连续信号参数包括：振铡寸数、平均信号电平和有效值电压。
图2常用信号特征参数的定义：声发射信号处理分析是实现声发射源定性识别、定位判断和定量评价。
AE信号处理面临的最大难题，首先是AE源的多样性、信号本身的突发性和不确定性。
不同的AE源机制，可以产生完全不同的AE信号。
其次，AE信号传输途径的影响。
AE传感器所获得的信号至少是声源、传输介质、耦合介质和换能器响应等因素的综合结果。
声发射信号在材料或结构中经多次反射、衰减以及波形转换后，其波形将发生很大畸变。
声源发出的声波可以经多种路径到达传感器，因此，所探测到的声信号波形是不同路径到达传感器声波的叠加，使信号趋于复杂。
第5章 声发射信号处理方法
第5章声发射信号处理方法目前采集和处理声发射信号的方法可分为两大类。
一种为以多个简化的波形特征参数来表示声发射信号的特征，然后对这些波形特征参数进行分析和处理；另一种为存贮和记录声发射信号的波形，对波形进行频谱分析。
简化波形特征参数分析方法是自二十世纪五十年代以来广泛使用的经典的声发射信号分析方法，目前在声发射检测中仍得到广泛应用，且几乎所有声发射检测标准对声发射源的判据均采用简化波形特征参数。
5.1 经典信号处理方法5.1.1 波形特性参数图5.1为突发型标准声发射信号简化波形参数的定义。
由这一模型可以得到如下参数：(1) 波击（事件）计数；(2) 振铃计数；(3) 能量；(4) 幅度；(5) 持续时间；(6) 上升时间；上升时间图5.1 声发射信号简化波形参数的定义对于连续型声发射信号，上述模型中只有振铃计数和能量参数可以适用。
为了更确切地描述连续型声发射信号的特征，由此又引入了如下两个参数：(7) 平均信号电平；(8) 有效值电压。
声发射信号的幅度通常以dBae表示，定义传感器输出1 V时为0dB，则幅值为Vae的声发射信号的dBae幅度可由下式算出：dBae = 20 lg（Vae/1μV）表5.1列出了常用整数幅度dBae对应的传感器输出电压值。
表5.1常用整数幅度dBae对应的传感器输出电压值dBae 0 20 40 60 80 100 Vae 1μV 10μV 100μV 1mV 10mV 100mV对于实际的声发射信号，由于试样或被检构件的几何效应，声发射信号波形为如图5.2所示的一系列波形包络信号。
因此，对每一个声发射通道，通过引入声发射信号撞击定义时间（HDT）来将一连串的波形包络画入一个撞击或划分为不同的撞击信号。
对于图5.2的波形，当仪器设定的HDT大于两个波包过门槛的时间间隔T时，则这两个波包被划归为一个声发射撞击信号；但如仪器设定的HDT小于两个波包过门槛的时间间隔T时，则这两个波包被划归分为两个声发射撞击信号。
声发射线性定位实验
突发型声发射信号线性定位实验目的：1、了解声发射信号处理的过程。
2、了解声发射线性定位的原理。
3、学会做声发射定位实验和数据分析。
实验工具：1、两通道及以上声发射采集系统一套。
2、声发射线性定位软件包。
3、材质均匀的不锈钢板/条一块。
4、标定铅笔一套。
实验内容：以标定铅笔芯折断为信号源，在钢板上做定位实验，分析取得的数据，并对定位精度进行分析。
实验步骤：一、声发射信号分割原理PXWAE声发射系统对信号进行连续不断的采集，将所有传感器接收到的超声波信号进行显示和存储。
某一通道采集的波形如下【图1】，波形由突发型信号、反射回波、以及环境噪音等组成：图1：连续波形采集系统根据用户设定的门槛、PDT、HDT、HLT、采样点数、速度等对以上波形进行切割，过滤噪音、无意义的回波信号灯，并将不同事件的Hit进行区分，如【图2】。
门槛：低于门槛的信号将会被滤除。
PDT：识别一个Hit的峰值。
HDT：识别一个Hit的结束时间。
HLT：用于去除一个Hit无意义的回波信号或者明显滞后的波形。
图2：分割成Hit根据门槛确认每个Hit的到达时间，同一个事件的Hit在不同通道的到达时间T1、T2作为参数，进行线性定位的运算。
图3：不同通道收到的同一Hit二、声发射线性定位的原理声发射线性定位的实验图如下。
传感器1、传感器2和断铅点在同一直线上，在传感器1和传感器2之间的某处产生断铅信号。
图4：线性定位假设在星号处断铅，信号沿着材料分别向左右传播，到达1、2号传感器的时间差等于距离差除以波形传播速度的值（式1）。
T1-T2=(D1-D2)/V （式1）由于我们事先知道传感器1和传感器2的位置，可得（式2）。
D1+D2=D （式2）由公式1和公式2可以计算出（式3）。
D1=((T1-T2)*V+D)/2 （式3）根据传感器1的位置和D1即可以确定信号源的点。
三、系统硬件布置将声发射系统传感器、放大器、采集器、电脑主机等按照【图5】进行连接，保证系统可以正常运行。
声发射信号处理方法
李光海
liguanghai@
声发射信号处理方法
声发射信号的特点
瞬态性 多态性 易受噪声干扰
f (t ) = A(t )e
iθ ( t )
声发射信号的处理方法
一种为以多个简化的波形特征参数来表示声发射信号的 特征，然后对这些波形特征参数进行分析和处理； 另一种为存贮和记录声发射信号的波形，对波形进行频 谱分析。
2011-12-10 声发射I、II级人员培训 24
声发射源的定位技术
时差定位 突发信号 区域定位 源定位 连续信号 一维定位 二维定位 三维定位 独立通道监视 信号到达次序 平面定位 柱面定位 球面定位
幅度测量式区域定位 衰减测量式定位 互相关式时差定位 干涉式时差定位
声发射I、II级人员培训 25
2011-12-10
声发射I、II级人员培训
11
能量分析法
信号V(t)的均方电压、均方根电压以及能量定义 如下:
V ms =
1 ∆T
∫
∆T
0
V 2 ( t ) dt
V rms =
E ∝
2011-12-10
V ms
t2
∫
t1
V
2 rms
dt =
∫
t2 t1
V ms dt
12
声发射I、II级人员培训
能量分析法
2011-12-10 声发射I、II级人员培训 14
幅度分析法
声发射信号的幅度、事件和计数得到如下经验 公式：
N = 声发射信号累加振铃计数； P = 声发射信号事件总计数； f = 换能器的响应频率； τ = 声发射事件的下降时间； b = 幅度分布的斜率参数。
声发射
声发射测试技术摘要：介绍了声发射检测技术原理及其发展历程和现状,综述声发射信号处理的困难、降噪方法、信号分析方法、源定位和在检测中的应用,以及目前我国声发射技术需解决的问题和发展趋势关键词:声发射技术;信号处理;源定位;安全评定1声发射发展历程和现状及在矿山中应用1.2 声发射的发展历程和现状声发射是指材料局部因能量的快速释放而发出瞬态弹性波的现象。
声发射技术属于检测超声技术领域,是一种动态无损伤检测技术,涉及声发射源、波的传播、声电转换、信号处理、数据显示与纪录、解释与评定等方面。
现代声发射技术的开始二十世纪50 年代初Kaiser 在德国所作的研究工作为标志。
声发射技术在20 世纪70 年代初引入我国,希望利用声发射进行断裂力学难点裂纹的开裂点预报和测量研究。
20 世纪80 年代初,国内开始尝试将声发射技术用于压力容器检验等工程,但是由于当时声发射仪器性能和信号处理方面的限制,以及缺乏对声发射源性质和声发射信号传输特性等理论知识,声发射技术陷入低谷。
20 世纪80 年代中期,从美国PAC 公司引进声发射仪器,使我国声发射技术的研究、应用和仪器技术水平不断提高。
20 世纪90 年代至今,随着声发射仪研制国产化程度不断提高,声发射技术在我国的研究和应用呈快速发展的趋势。
1.2 声发射在矿山工程中的应用声发射在土木和矿山工程上,利用声发射技术对桥梁、隧道大坝的检测,水泥结构裂纹开裂和扩展的连续监视等。
发射技术在边坡工程中的应用,护堤的声发射活动和位移相互之间对应得很好,根据声发射活动和位移的变化趋势来监测护堤的稳定程度。
此外,利用声发射凯塞效应量测地应力,从地层中取出岩芯,将岩芯在实验室进行再次加载,根据其声发射时的应力状态推算出地应力,不仅经济有效地进行量测工作,而且还可以简捷方便地获得大量实测数据, 提高测量数据的可靠性。
2声发射传感器原理2.1结构声发射传感器一般由壳体、保护膜、压电元件、阻尼块、连接导线及高频插座组成。
基于小波分析的声发射信号降噪处理方法
时问 ／ ｍｓ
图 １ 声发 射 信 号 波 形
收稿 日期 ：２ １ — ５ ０ ０００—７
Ｒ ２
研塑
３小 波 变 换 对 声 发 射 信 号 降 噪 处 理
声 发 射 检 测 过 程 中 的 噪 声 问 题 ．一 直 是 困 扰 声 发 射 技
术 工 程 应 用 的 主要 障碍 之 一 。各 种 噪 声 的 存 在 严 重 影 响 着 对 真 正 有 意 义 的声 发 射 源 的判 断 ，因 此 ，对 研 究 的 声 发 射 在 对 分 解 的信 号 处 理 之后 ，再 对信 号 进 行 重 构 。 重 构 运 算 采 用 以 下 重 构公 式 ｔ ： ３ ］
幅
度
０
间 分 辨 率 ．在 高 频 部 分 具 有 较 高 的 时 间 分 辨 率 和 较 低 的 频
０ Ｏ５ ． ｌ １ ． ５
率 分 辨 率 ，被 誉 为 数 学 显 微 镜 。正 是 这 种 特 性 ，使 小 波 变 换 具 有 对 信 号 的 自适 应 性 ，使 得 小 波 分 析 非 常 适 合 声 发 射 这 类 非 平 稳 信 号 的分 析 ，尤 其 应 用 于 声 发 射 信 号 的 降
基于小波分析的声发射信号降噪处理方法
刘 丛 兵
（ 州 市特 种 承 压 设 备检 测 研 究 院 ， 广 东广 州 广
５ ００ ） １ １０
中的噪声干扰问题 ，一直是困扰声发射技术工程应用的主要障碍之一 ，介绍 了一种新兴 的基 于小波分 析的
法 ．能 有效 降低 噪 声 。
：
降低 噪声
非平 稳 随 机 信 号 。 声发 射 信 号 波 形 如 图 号 的技 术 最 为 常 用 的 是 声 发 射 参 数 分 析 法 ．通 过 分 析 声 发 射 信 号 的 统 计 特 征 参 数 ， 如振 铃
声发射信号处理关键技术研究
声发射信号处理关键技术研究声发射技术是一种无损检测和评价材料性能的方法，被广泛应用于各个领域。
声发射信号处理技术是声发射技术的重要组成部分，通过对声发射信号的采集、预处理、特征提取和识别等步骤，实现对材料性能的评价。
本文将对声发射信号处理的关键技术进行详细阐述。
采集是声发射信号处理的第一步，也是关键的一步。
采集设备的选择和布置直接影响到信号的质量和后续处理的效果。
目前，常用的声发射采集设备主要包括压电陶瓷、加速度传感器和电荷放大器等。
压电陶瓷是一种能够将声音信号转换成电信号的敏感元件，加速度传感器则能够实现对振动信号的测量，而电荷放大器则可以将传感器输出的微弱电信号进行放大，以便后续处理。
在采集过程中，需要根据实际情况选择合适的设备，并对其进行正确的布置。
预处理是声发射信号处理的第二个步骤，主要是对采集到的信号进行滤波、降噪等处理，以去除干扰信号和提高信号的信噪比。
常用的预处理方法包括滤波器设计和小波变换等。
滤波器可以根据信号的频率特征进行设计和选择，去除噪声频率信号，保留有用的声发射信号。
小波变换则可以对信号进行多尺度分析，将信号分解成不同的频段，并对每个频段进行相应的处理，从而实现对信号的降噪和特征提取。
特征提取是声发射信号处理的第三个步骤，主要是通过对声发射信号进行分析和处理，提取出反映材料性能的特征参数。
常用的特征提取方法包括时域分析、频域分析和时频分析等。
时域分析可以提取出信号的幅值、时间等参数，用于判断材料内部损伤的程度和位置。
频域分析则可以提取出信号的频率特征，例如通过FFT变换等算法得出信号的频率分布，进而推断出材料内部的损伤类型和程度。
时频分析则可以在时间和频率两个维度上对信号进行分析，提取出信号在不同时间和频率下的特征参数，例如通过小波变换和短时傅里叶变换等算法得出信号在不同时间窗下的频率分布。
识别是声发射信号处理的最后一个步骤，主要是通过对提取出的特征参数进行分类和识别，实现对材料性能的评价和预测。
声发射信号处理
是多通道声发射仪最重要的功能之一。
声发射信号分析
声发射源定位
连续信号源定位，主要用于压力泄露源的定位， 这里我们着重讨论突发信号定位。
• 持续时间 • 有效值电平 • 平均信号电平
声发射信号分析
撞击：超过门槛并使某一个通 道获取数据的任何信号称之为 一个撞击。它反映了声发射活 动的总量和频度，常用于声发 射活动性评价。 事件：同一个撞击被多个通道 同时检测到并能进行定位. 计数：超过门槛信号的振荡次 数，用于声发射活动性评价。
300
有效值电压
平均信号电平 采样时间内，信号电平的 提供的信息和用途与RMS相似，对幅 均值，以Db表示 度动态范围要求高而时间分辩率要 求不高的连续型信号，尤为有用。 也用于背景噪声水平的测量
声发射信号分析
声发射源定位
为了在固体材料表面某一范围测量出缺陷的位置，可
以将几个压电传感器按一定的几何关系放置在固定点上，
250
200
事件计数率 as-recieved TBCs （单位时间事件计数）
AE event cout/N
150
100
50
0 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 2000
Loading time/s
事件计数的大小反映了 与材料内部损伤、断裂 源的多少有关。
什么是声发射？
声发射（acoustic emission，简称AE）是指材料或结
构受外力或内力作用产生变形或断裂，以应力波形式释 放出应变能的现象。
声发射信号处理方法分析_谢朝阳
小波变换的特点和作用： （ １ ） 小波变换具有多尺度的特点，可 以由粗到细的逐步观察信号。 （２）它是用基本频率特性为，ψ（ω）的 带通滤波器在不同尺度ψ ａ，ｘ（ｔ ）下对信 号做滤波。 （ ３ ） 小波函数具有不唯一性，即小波
参考文献 ［１ ］燕碧娟． 振动筛损伤的声发射信号
处理方法研究［硕士学位论文］．太原理工 大学．２００６ ［２ ］何建平． 岩体声发射波形分析及噪 声识别技术研究［硕士学位论文］．西南科 技大学．２００７ ［３ ］耿荣生，沈功田，刘时风． 声发 射信号处理和分析技术．无损检测．２００２； ２４：２３－２８ ［４ ］沈功田，耿荣生，刘时风． 声发 射信号的参数分析方法．无损检测．２００２； ２４：７２－７７ ［５ ］刘时风． 焊接缺陷声发射检测信号 谱估计及人工神经网络模式识别研究［博 士学位论文］．清华大学机械工程系．１９９６
３．常规模式识别方法
模式识别是指对表征事物或现象的各 种形式的信息进行处理和分析，以对事物或 现象进行描述、辨认、分类和解释的过 程。从数字化后或预处理后的输入模式中 抽取一组特征。所谓特征是选定的一种度 量，它对于一般的变形和失真保持不变或 几乎不变，并且只含尽可能少的冗余信 息。特征抽取过程将输入模式从对象空间 映射到特征空间。特征抽取后可进行分 类，即从特征空间再映射到决策空间。为 此而引入鉴别函数，由特征矢量计算出相 应于各类别的鉴别函数值，通过鉴别函数 值的比较实行分类。
在 Ｍａｔｌａｂ 的函数工具箱里，用函数 Ｐｗｅｌｃｈ 来实现Ｗｅｌｃｈ 平均周期图法的功率 谱估计。
２．２．现代谱估计方法 传统的功率谱估计方法是利用加窗的 数据或加窗的相关函数估计的傅立叶变换 计算的，具有一定的优势，如计算效率 高，估计值正比于正弦波信号的功率等。但 是同时也存在许多缺点，主要缺点就是方 差性能差、谱分辨率低。现代谱估计方法
声发射技术(AE)简介及研究方法
进入九十年代，美国PAC公司、美国 DW公司、德国Vallen Systeme公司和 中国广州声华公司先后分别开发生产了 计算机化程度更高、体积和重量更小的 第三代数字化多通道声发射检测分析系 统，这些系统除能进行声发射参数实时 测量和声发射源定位外，还可直接进行 声发射波形的观察、显示、记录和频谱 分析。
表1 中国声发射学术会议举办的地点与时间
届次 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
时间 1979 1983 1986 1989 1993 1995 1997 1999 2001 2004 2006 2009 2012 2014 .7 .4 .11 .8 .9 .10 .10 .6 .8 .07 .08 .07 .08 .8 地点 黄山 桂林 长春 青岛 张家 峨眉 北京 上海 成都 大庆 杭州 南京 济南 兰州 界 山
03
AE技术在工程中的实际应用
1
目前声发射技术作为一种成熟的无损检测方法，已被广 泛应用于许多领域，主要包括以下方面：
基于小波包和HHT变换的声发射信号分析方法
基于小波包和HHT变换的声发射信号分析方法引言：声发射技术是一种无损检测方法，通过监测物体表面的声发射信号来评估其结构状况和材料性能。
声发射信号是由物体内部或表面发生变化时产生的应力波引起的，其信号中含有丰富的结构信息。
为了从声发射信号中获取有用的信息，研究者们提出了多种分析方法，其中基于小波包和HHT变换的声发射信号分析方法在近年来得到了广泛的关注。
一、小波包分析小波包分析是一种时频分析方法，能够将信号分解为多个具有不同频带的子信号。
小波包分析通过采用不同频带的小波基函数，对信号进行分解，并得到每个频带的能量和频谱特征。
小波包分析相较于传统的傅里叶变换具有更好的时频局部化性质，可以更准确地分析非平稳和非线性信号。
二、HHT变换HHT (Hilbert-Huang Transform) 变换是一种非线性和非平稳信号分析方法，是由Hilbert变换和经验模态分解（EMD）两部分组成。
HHT变换能够将信号分解为多个固有模态函数（IMFs），每个IMF都具有时频局部化特性。
HHT变换通过对每个IMF进行希尔伯特变换，得到每个IMF的瞬时频率和瞬时振幅，从而得到信号的时频特征。
1.数据采集：通过传感器采集到声发射信号。
2.预处理：对采集到的声发射信号进行预处理，包括去除噪声和滤波等操作。
3.小波包分析：将预处理后的信号进行小波包分解，得到多个具有不同能量和频谱特征的子信号。
4.EMD分解：对每个小波包分解后的子信号进行EMD分解，得到每个子信号的IMFs。
5.希尔伯特变换：对每个IMF进行希尔伯特变换，得到每个IMF的瞬时频率和瞬时振幅。
6.特征提取：提取每个IMF的瞬时频率和瞬时振幅作为声发射信号的时频特征。
7.故障诊断：根据声发射信号的时频特征，对故障进行诊断和判别。
8.结果分析：对诊断和判别结果进行分析和评估。
基于小波包和HHT的声发射信号分析方法能够充分利用声发射信号中的时频信息，对故障进行准确判别和诊断。
声发射检测三级
声发射检测三级
声发射检测三级——深入探索与应用
声发射检测，也被称为声发射技术或声发射分析，是一种通过检测材料内部应力波的传播和反射来评估材料性能或结构状态的无损检测技术。
它在众多领域，如航空航天、石油化工、电力、交通、建筑等，都有着广泛的应用。
其中，声发射检测三级作为该领域中的一个重要环节，对于确保检测精度和效果起着至关重要的作用。
声发射检测三级，通常指的是在声发射检测过程中，对声发射信号进行的三级处理和分析。
这三级处理分别是：信号预处理、特征提取和模式识别。
信号预处理是声发射检测三级中的第一级，主要是对原始声发射信号进行去噪、滤波和增强，以提高信号的信噪比和分辨率，为后续的特征提取和模式识别提供高质量的信号数据。
特征提取是声发射检测三级中的第二级，主要是从预处理后的信号中提取出能够反映材料内部状态的关键特征，如信号的频率、振幅、持续时间等。
这些特征将作为后续模式识别的输入数据。
模式识别是声发射检测三级中的第三级，也是最为关键的一级。
它通过对提取出的特征进行学习和分类，实现对材料内部状态或缺陷的自动识别和分类。
这一级的准确性和稳定性将直接影响到整个声发射检测的效果和可靠性。
综上所述，声发射检测三级是一种重要的无损检测技术，它通过三级处理和分析，实现对材料内部状态或缺陷的高精度、高可靠性检测。
随着科技的不断进步和应用领域的不断拓展，声发射检测三级将在未来发挥更加重要的作用。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
声发射的定义可以分为广义和狭义两
种，狭义通常认为材料受外力或内力作用，
局域源快速释放能量而产生瞬态弹性波的
现象称为声发射（Ａｃｏｕｓｔｉｃ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ），简称
ＡＥ。
广义的声发射认为像泄漏等外力作用
下，激发能量波在材料中传播的现象也是
一种声发射。
声发射是一种常见的物理现象，大多
数材料变形和断裂时有声发射发生。
但许
多材料的声发射信号强度很弱，人耳不能
直接听见，需要借助灵敏的电子仪器才能
检测出来。
用仪器探测、记录、分析声发射
信号和利用声发射信号对声发射源进行定
量、定性和定位的技术称为声发射检测技
术。
其基本原理如图１所示。
声发射检测技术作为一种动态无损检
测方法已经广泛用于各种材料或结构的稳
定性评价。
声发射检测的目的就是尽早地
发现声发射源和尽可能多地得到声发射源
的信息。
目前，常用的声发射信号的处理方
法有特征参量法和波形分析法。
１．声发射信号的特征参量分析法
声发射信号特征参量分析法，即对声
发射信号特征参量进行处理，用声发射特
征参量描述声发射源特性的分析方法。
目
前，声发射特征参量主要有声发射信号的
幅度、能量、振铃计数、事件、上升时
声发射信号处理方法分析
谢朝阳１，２ １，中南大学资安院 ４１００８３； ２，湖南工学院基础课部 ４２１００２
间、持续时间和门槛电压等（如图２所
示）。
这种声发射信号处理技术的研究主要
集中在对声发射信号的有效性分析上，主
要采用的方法有幅度鉴别、频率鉴别、空间
滤波、软件剔噪和信号的事后处理等。
参量分析法中为了能找到声发射源的
特性和内在规律，人们通常使用关联图分
析法，即将幅度、持续时间、能量、到
达时间、均方根电压值、撞击数、撞击
数率、外接参量等之间任意两个变量做关
联分析。
从声发射参量的关联图中可以找
出声发射信号的变化规律，可以区分不同
特性的信号。
２．声发射信号的谱估计方法
波形频谱分析是通过分析声发射信号
的时域或频域波形来获得信息的一种信号
处理方法。
谱估计可分为经典谱估计和现
代谱估计两大类。
２．１．经典谱估计方法
经典谱估计是以傅立叶变换为基础，
又称为线性谱估计方法。
它主要包括相关
图法和周期图法以及在此基础上的改进方
法。
（１）相关图法又称为间接法。
它是由随
机信号的Ｎ个观察值Ｘ（０），…，Ｘ（Ｎ－
１），估计出自相关函数Ｒ
Ｎ
（ｍ），然后再求
Ｒ
Ｎ
（ｍ）的傅立叶变换作为功率谱的估计
（２）周期图法又称为直接法。
它是直接
由傅立叶变换得到的，设有限长实序列Ｘ
（ｎ）的傅立叶变换为
在Ｍａｔｌａｂ的函数工具箱里，调用函
数为Ｐｅｒｉｏｄｏｇｒｍ（ｘ）。
（３）改进的直接法。
直接法和间接法的
方差很大，而且当数据太长时，谱曲线起飞
加剧；数据长度太小时，谱的分辨率又不
好，所以需要改进。
Ｗｅｌｃｈ提出同时使用平
均和平滑两种手段来求功率谱密度，数据
系列Ｘ（ｎ）分为Ｋ段，每段有Ｍ个样本，
Ｎ＝ＫＭ。
数据窗Ｗ（ｎ）在计算周期图之前
就与数据段相乘，于是定义Ｋ个修正周期
图
在Ｍａｔｌａｂ的函数工具箱里，用函数
Ｐｗｅｌｃｈ来实现Ｗｅｌｃｈ平均周期图法的功率
谱估计。
２．２．现代谱估计方法
传统的功率谱估计方法是利用加窗的
数据或加窗的相关函数估计的傅立叶变换
计算的，具有一定的优势，如计算效率
高，估计值正比于正弦波信号的功率等。
但
是同时也存在许多缺点，主要缺点就是方
差性能差、谱分辨率低。
现代谱估计方法图１ 声发射基本原理图２ 常用声发射参数示意图
以非傅立叶分析为基础。
可分为参数模型和非参数模型法两大类。
现代谱估计采用合适的参数模型来拟合信号或用特征分离方法来估计信号，克服了经典法的缺点，取得了较好的效果。
其突出优点提高了估计谱逼近真实谱的程度。
３．常规模式识别方法
模式识别是指对表征事物或现象的各种形式的信息进行处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程。
从数字化后或预处理后的输入模式中抽取一组特征。
所谓特征是选定的一种度量，它对于一般的变形和失真保持不变或几乎不变，并且只含尽可能少的冗余信息。
特征抽取过程将输入模式从对象空间映射到特征空间。
特征抽取后可进行分类，即从特征空间再映射到决策空间。
为此而引入鉴别函数，由特征矢量计算出相应于各类别的鉴别函数值，通过鉴别函数值的比较实行分类。
常规模式识别最早应用于声发射信号分析和处理始于１９８２年Ｍｅｌｔｏｒ应用自回归（ＡＲ）模型和前２个自回归系数对声发射波形信号进行分析。
人们应用模式识别技术对飞机结构疲劳裂纹增长产生声发射信号波形的频谱进行分析，成功地将疲劳裂纹增长信号和裂纹面的摩擦信号分开；应用幅度、平均频率、持续时间等常规声发射参数，对复合材料和土木工程结构等声发射信号进行了模式识别分析，分析结果发现部分信号的类别可以分开；对典型焊接缺陷的声发射信号进行了经典和现代谱估计模式识别分析，得到了一些有意义的结论。
４．人工神经网络模式识别方法
人工神经网络是目前实现模式识别的主要方法，对声发射信号分析处理的最终目的是实现对声发射源的识别，因此人工神经网络也成为声发射信号处理研究的主要内容之一
神经网络是一个并行分布式的信息处理系统，它是由单向信号通道将大量的处理单元连接而成的一个网络结构。
它不要求对过程有所了解，可通过训练样本获得信息，来处理复杂的非线性和不确定性过程。
神经网络是由多个非常简单的处理单元彼此按某种方式相互连接而形成的计算机系统，该系统是靠其状态对外部输入信息的动态反应来处理信息的。
大多数研究人员设计发展自己的专用人工神经网络分析软件来分析声发射信号，但也有使用通用的神经网络软件进行声发射信号分析
的。
５．小波分析方法
小波分析或多分辨分析作为一门新兴的并蓬勃发展的理论，是数学发展史上的重要成果。
它与傅里叶变换、窗口傅里叶变换相比，这是一个时间和频率的局域变换，因而能有效的从信号中提取信息，通过伸缩和平移等运算功能对函数或信号进行多尺度细化分析。
作为信号处理的小波分析方法可以说是一个比较新的方法，是信号处理的前沿领域，但实际上它的很多概念在许多不同领域中都以各种形式存在着，已成为强有力的信号分析及处理的方法。
小波是小区域的波，是一种特殊的长度有限、平均值为零的波形。
设ψ（ｔ）为一平方可积函数，即ψ（ｔ）∈Ｌ２Ｒ，若其傅里叶变换满足条件：
则称ψ（ｔ）为一个基本小波或母小波函数，也称上式为小波的可容许条件。
将小波母函数ψ（ｔ）进行伸缩和平移，得到函数ψａ，ｘ（ｔ）
式中ａ为伸缩因子，τ为平移因子，称ψａ，ｘ（ｔ）为依赖于ａ、τ的小波基函数。
小波分析是傅立叶分析方法的发展与延拓。
小波基的构造及结果分析都依赖于傅立叶分析，二者是相辅相成的。
小波变换的含义是把称为基本小波的函数ψ（ｔ）作位移τ后，再在不同尺度ａ下与待分析信号Ｘ（ｔ）作内积：
小波变换的特点和作用：
（１）小波变换具有多尺度的特点，可以由粗到细的逐步观察信号。
（２）它是用基本频率特性为，ψ（ω）的带通滤波器在不同尺度ψａ，ｘ（ｔ）下对信号做滤波。
（３）小波函数具有不唯一性，即小波
函数具有多样性，也就是说用不同的小波基分析同一个信号会得到不同的结果，适当的选择基本小波，便于检测信号的瞬态或奇异点。
６．结语
声发射特征参量分析法具有直观、实时、简便、快捷等特点，这种声发射信号处理方法得以迅速发展并在工程测试中得以广泛应用；声发射信号的频谱能反映声发射源的特征，因此，频谱分析能够揭示声发射源信号的特征和它的动态特性。
但信号的频谱分析要求被分析的信号是周期性的平稳信号，并且谱分析是一种忽略局部信息变化的全局分析方法。
常规模式识别法应用的样本特征很有限，往往只能识别出某一种或几种干扰源，还不适应复杂的环境。
目前，人工神经网络在声发射技术中的应用，都是针对某一具体的对象，缺乏一种带有普遍指导意义的方法，而且在神经网络的结构上缺乏对声发射信号的针对性。
人们利用小波变换进行声发射信号处理还处于研究阶段，实际应用还很少。