第5章声发射信号处理方法
声发射信号处理方法分析
声发射信号处理方法分析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（ＡｃｏｕｓｔｉｃＥｍｉｓｓｉｏｎ），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１，２１，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。
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 ，
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一、本文概述声发射信号处理关键技术研究是一个涉及多个学科领域的综合性课题，其核心在于通过先进的信号处理技术对声发射信号进行高效、准确的提取、分析和识别。
声发射信号作为一种重要的无损检测手段，广泛应用于材料科学、机械工程、航空航天、石油化工等多个领域，对于设备的故障诊断、结构完整性评估以及安全性能监测具有重要意义。
本文旨在深入探讨声发射信号处理的关键技术，包括信号采集、预处理、特征提取、模式识别以及信号解释等方面。
通过对现有技术的研究与分析，本文旨在揭示声发射信号处理的基本原理和方法，同时结合实际应用案例，探讨这些技术在不同领域中的具体应用和实现方式。
在本文中，我们将首先介绍声发射信号的基本原理和特性，以及声发射检测技术的发展历程和现状。
接着，我们将重点论述信号采集与预处理的关键技术，包括传感器选择、信号放大与滤波、噪声抑制等方面。
随后，我们将深入探讨声发射信号的特征提取与模式识别方法，如时域分析、频域分析、小波变换、神经网络等，并分析这些方法的优缺点和适用范围。
我们将对声发射信号解释技术进行研究，包括信号源定位、缺陷识别与评估等方面，旨在为实际应用提供有力的技术支持和解决方案。
通过本文的研究，我们期望能够为声发射信号处理技术的发展和应用提供有益的参考和指导，同时推动相关领域的科技进步和产业发展。
二、声发射信号基础理论声发射（Acoustic Emission，AE）是一种由材料内部应力或损伤引发的瞬态弹性波。
这种波在材料中传播，携带了关于材料内部状态的重要信息。
声发射信号处理技术的主要目标就是从这些复杂的信号中提取出有用的信息，以便对材料的健康状况进行监测和评估。
在声发射信号处理中，我们首先需要理解声发射信号的基本特性。
声发射信号是一种非平稳、非线性、非高斯分布的随机信号，其频率范围广泛，通常从几赫兹到几兆赫兹。
声发射信号还具有突发性、衰减性、传播过程中的散射和模态转换等特点。
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 、
声发射监测技术
机械设备故障诊断讲稿＿＿声发射监测技术声发射技术是根据结构内部发出的应力波来判断结构内部损伤程度的一种动态无损检测技术。
由于该方法能连续监视结构内部损伤的全过程，因此得到了广泛应用。
一、声发射监测的基本原理在日常生活中，人们会注意到，折断竹杆可以听到噼啦的断裂声，打碎玻璃可以听到清脆的破碎声，水开时可以听到对流声，这些都是人耳可觉查到的声发射现象。
通常，人们把物体在状态改变时自动发出声音的现象称为声发射。
其实质是物体受到外力或内力作用产生变形或断裂时，就以弹性波形式释放能量的一种现象。
由于声发射提供丁材料状态变化的有关信息，所以可用于设备的状态监测和故障诊断。
声发射源往往是材料损坏的发源地。
由于声发射源的活动常在材料破坏之前很早就会出现，因此，可根据材料的微观变形和开裂以及裂纹的发生和发展过程所产生声发射的特点及强度来推知声发射源目前的状态(存在、位置、严重程度)，而且可知道它形成的历史，并预测其发展趋势。
这就是声发射监测的基本原理。
二、声发射监测具有以下持点：(1)声发射监测可以获得有关缺陷的动态信息。
结构或部件在受力情况下，利用声发射进行监测，可以知道缺陷的产生、运动及发展状态，并根据缺陷的严重程度进行实时报警。
而超声波探伤，只能检测过去的状态，属于静态情况下的探伤。
(2)声发射监测不受材料位置的限制。
材料的任何部位只要有声发射，就可以进行检测并确定声源的位置。
(3)声发射监测只接收由材料本身所发射的超声波；而超声波监测必须把超声波发射到材料中，并接收从缺陷反射回来的超声波。
(4)灵敏度高。
结构缺陷在萌生之初就有声发射现象；而超声波、x射线等方法必须在缺陷发展到一定程度之后才能检测到。
(5)不受材料限制。
因为声发射现象普遍存在于金属、塑料、陶瓷、木材、混凝土及复合材料等物体中，因此得到广泛应用。
由于声发射具有以上特点，因此得到了科学家和工程技术人员的重视。
美国在l 964年就研制成功一套实用的声发射监测系统，并用于火箭发动机壳体水压试验的监测。
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。
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。
声学信号处理算法探索与应用
声学信号处理算法探索与应用声学信号处理算法是一种利用数学方法对声音信号进行分析、处理和改变的技术。
它在音频处理、语音识别、音乐合成等领域有着广泛的应用。
本文将探讨声学信号处理算法的发展历程以及在实际应用中的一些案例。
声学信号处理算法的发展可以追溯到20世纪初。
当时，人们开始使用机械装置来处理声音信号，例如通过调整机械滤波器的参数来改变音色。
然而，这种方法存在着很多局限性，如处理速度慢、可调参数有限等。
随着电子技术的发展，人们开始探索使用数字信号处理算法来处理声音信号。
在数字信号处理算法中，最常见的是傅里叶变换。
傅里叶变换可以将时域信号转换为频域信号，从而实现对声音信号的频谱分析。
通过分析频谱，我们可以了解声音信号的频率分布、音高和音色等特征。
在音频处理中，傅里叶变换被广泛应用于均衡器、滤波器等效果器的设计中。
除了傅里叶变换，还有许多其他声学信号处理算法被广泛应用。
例如，自适应滤波算法可以通过估计环境噪声的特性来抑制噪声干扰，提高语音识别的准确性。
另外，时频分析算法可以将声音信号分解为时域和频域两个维度，从而实现对声音信号的更精确分析。
这些算法的应用使得我们能够更好地理解和处理声音信号。
在实际应用中，声学信号处理算法有着广泛的应用。
例如，在音频编码领域，算法可以将音频信号压缩为更小的文件大小，从而实现音频文件的传输和存储。
此外，算法还可以用于音频增强，例如通过降噪算法减少噪声干扰，提高音频质量。
在语音识别领域，算法可以将语音信号转换为文本，实现自动语音识别的功能。
这些应用使得声学信号处理算法成为了现代音频和语音技术的重要组成部分。
然而，声学信号处理算法仍然面临着一些挑战和限制。
首先，算法的复杂性和计算量较大，需要较高的计算资源。
其次，算法的性能受到环境噪声和信号失真等因素的影响，因此在实际应用中需要进行适当的参数调整和优化。
此外，算法的应用还受到法律和隐私等方面的限制，需要遵守相关规定和标准。
综上所述，声学信号处理算法在音频和语音领域有着广泛的应用。
物理实验技术中的声学信号处理与调节方法
物理实验技术中的声学信号处理与调节方法在物理实验中，声学信号处理与调节方法是非常重要的技术之一。
声学信号处理是指对声音信号进行分析、处理和增强的过程，而声学信号调节方法则是指通过调节音频参数和设备来达到音质优化的目的。
本文将介绍一些常用的声学信号处理与调节方法，以帮助科研人员在物理实验中获得更准确、清晰的声学数据。
第一部分：声学信号处理方法1. 声音录制与放大在物理实验中，需要录制声音的情况很常见。
为了提高录音质量，可以使用高质量的麦克风，并将其放置在合适的位置，以确保能够准确捕捉到声音信号。
同时，可以通过放大器将录制声音放大，以避免信号过小而难以分析。
2. 噪声去除与降低物理实验往往需要在实验室环境下进行，因此会存在各种噪声干扰，例如空调声、仪器运转声等。
为了减少这些噪声的影响，可以使用降噪器或者软件对录制的声音进行噪声去除处理。
这些方法可以有效地减少噪声对实验结果的影响，提高信号的准确性。
3. 音频滤波与均衡在物理实验中，有时需要对声音信号进行频率的分析和处理。
可以使用音频滤波器对声音信号进行滤波，以消除不需要的频率成分或者增强感兴趣的频率成分。
此外，还可以使用均衡器来调节声音信号的频率响应，以达到所需的音色效果。
第二部分：声学信号调节方法1. 音量调节与动态范围控制在物理实验中，为了使声音信号清晰可听，需要对声音的音量进行调节。
可以通过调节音频设备上的音量控制旋钮或者使用音量调节软件来实现。
此外，还可以使用动态范围控制技术，使声音信号的音量在一定范围内保持稳定，避免出现音量波动过大的情况。
2. 音频均衡与音效处理为了优化声音信号的音质，可以对其进行音频均衡和音效处理。
音频均衡技术可以调节声音信号的低音、中音和高音部分的强度，以达到理想的音质效果。
音效处理技术可以给声音信号添加一些特定的音效，如混响、合唱、均衡器等，以提升声音的立体感和音乐性。
3. 声音定位与环绕效果在一些需要模拟环境声音的实验中，如声波传播、声源定位等，可以使用声音定位技术和环绕效果技术来增强实验的真实感。
大连理工大学测试技术第五章
一、两随机变量的相关系数
通常,两个变量之间若存在着一一对应的确定关系,则称两者 存在着函数关系。当两个随机变量之间具有某种关系时,随 着某一个变量数值的确定,另一变量却可能取许多不同值,但 取值有一定的概率统计规律,这时称两个随机变量存在着相 关关系。 图514表示由两个随机变量x和y组成的数据点的分布情况。 图514a中各点分布很散,可以说变量x和变量y之间是无关的。 图5,14b中x和y虽无确定关系,但从统计结果、从总体看,大 体上具有某种程度的线性关系,因此说它们之间有着相关关 系。
§5－1 随机信号的幅值域分析 －
一、随机信号的基本概念 随机信号是不能用确定的数学关系式来描述的，不能预 测其未来任何瞬时值，任何一次观测值只代表在其变动 范围中可能产生的结果之一，但其值的变动服从统计规 律。
样本函数： 样本函数 ： 对随机信号按时间历程所作的各次长时 间观测记录，记作x (t)。 间观测记录，记作xi(t)。 样本记录： 样本记录：样本函数在有限时间上的部分 随机过程： 相同试验条件下 ， 全部样本函数的集合 随机过程 ： 相同试验条件下， 总体） 记作{x(t)} （总体），记作{x(t)} (t),… (t),… 即{x(t)}={x1(t), x2(t),… xi(t),…}
σ x2
对各态历经随机信号及功率信 号可定义自相关函数Rx(τ)
1 Rx (τ ) = lim T →∞ T
则
∫
T
0
x(t ) x(t + τ )dt
ρ x (τ ) =
无法显示图像。计算机可能没有足够的内存以打开该图像，也可能是该图像已损坏。请重新启动计算机，然后重 新打开该文件。如果仍然显示红色 “x”，则可能需要删除该图像，然后重新将其插入。 无法显示图像。计算机可能没有足够的内存以打开该图像，也可能是该图像已损坏。请重新启动计算机，然 后重新打开该文件。如果仍然显示红色“x” ，则可能需要删除该图像，然后重新将其插入。
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。
声发射信号处理和分析技术
声发射信号处理和分析技术摘要：介绍声发射技术发展简况、声发射信号处理面临的困难及目前所用的各种处理和分析方法。
还介绍了声发射仪器的发展概况。
关键词：声发射检验；信号处理；分析；声发射仪器声发射（AE）可以定义为物体或材料内部迅速释放能量而产生瞬态弹性波的一种物理现象，而AE信号则表示一个或多个AE事件经传感器接受并经系统处理后以某种形式出现的电信号。
当材料遇到“麻烦”时，它们会“讲话”，我们可以利用声发射设备来“听”诸如裂纹扩展、纤维断裂以及材料其他形式损伤所发出的“声音”。
AE 相应的弹性波并不仅局限于可听声域，在绝大多数情况下，其有效频谱范围可伸展到数兆赫甚至数十兆赫频段。
所以严格地讲，声发射应当被称为应力波发射，但由于历史的原因，人们已习惯于将其称为声发射。
AE的原机制是各种各样的，如固体内裂纹的形成和扩展（裂纹的传播）、塑性形变、晶体内位错的移动和位错在钉扎点上的分离、孪晶边界的移动、复合材料内基体或夹杂物的破裂、分层或纤维的断裂以及物质结构的变化（包括相变）等。
不同的源机制对应不同的发射声波，因而也对应不同的AE信号。
尽管引起声发射的外部原因是多种多样的，但其共同点都是由于外部条件的变化（应力、温度和电磁场等），引起物体或结构某一局部或某些部分变得不稳定并迅速释放出能量。
AE是正在扩展的材料缺陷（裂纹）的指示器，没有扩展，裂纹或材料的缺陷处于静止状态，就没有能量的重新分配，也就没有声发射。
换句话说，只有当物体受到了永久性形变或永久性损伤时才会产生声发射。
正因为这样，AE技术是检测材料损伤，特别是早期损伤的有利工具，也是对材料或结构状态进行动态监测的重要方法。
与此相适应，声发射信号处理的主要任务则应当包括AE源识别、AE源定位和损伤评价等内容。
1 声发射信号及信号处理的困难所在与其它无损检测方法不同的是，AE信号处理技术面临的最大难题，或最大困惑首先是AE源的多样性、信号本身的突发性和不确定性。
AE-Ⅱ培训重点知识点
声发射检测复习题第一章绪论声发射：材料中局域源快速释放能量产生瞬态弹性波的现象；也称为应力波反射。
材料在应力作用下的变形与裂纹扩展，是结构失效的重要机制。
直接与变形和断裂机制有关的源被称为声发射源。
声发射源的实质是指声发射的物理源点或发生声发射的机制源。
声发射事件：引起声发射的局部材料变化。
凯赛尔效应：材料被重新加载期间，在应力值达到上次加载最大应力之前不产生声发射信号。
声发射检测基本原理：从声发射源发射的弹性波最终传播到达材料的表面，引起可以用声发射传感器探测的表面位移，这些探测器将材料的机械振动转换为电信号，然后再被放大、处理和记录。
声发射检测的主要目的：①确定声发射源的部位；②分析声发射源的性质；③确定声发射发生的时间或载荷；④评定声发射源的严重性。
一般而言，对超标声发射源，要用其它无损检测方法进行局部复检，以精确确定缺陷的性质与大小。
声发射检测方法的特点：动态无损检测方法；几乎不受材料的限制；可以长期、连续监测；对缺陷进行定性分析。
声发射技术的优点：(1) 声发射检测是一种动态检验方法；(2) 声发射检测方法对线性缺陷较为敏感；(3) 声发射检测在一次试验过程中能够整体探测和评价整个结构中缺陷的状态；(4) 可提供缺陷随载荷、时间、温度等外变量而变化的实时或连续信息，因而适用于工业过程在线监控及早期或临近破坏预报；(5) 适于其它方法难于或不能接近环境下的检测，如高低温、核辐射、易燃、易爆及极毒等环境；(6) 对于在役压力容器的定期检验，声发射检验方法可以缩短检验的停产时间或者不需要停产；(7) 对于压力容器的耐压试验，声发射检验方法可以预防由未知不连续缺陷引起系统的灾难性失效和限定系统的最高工作压力；(8) 适于检测形状复杂的构件。
声发射技术的缺点(1)对数据的正确解释要有更为丰富的数据库和现场检测经验。
因为声发射特性对材料甚为敏感，又易受到机电噪声的干扰。
(2) 声发射检测，一般需要适当的加载程序。
声发射信号及其处理方法研究
声发射信号及其处理方法研究作者：郑旭来源：《科技风》2017年第09期摘要：随着我国工业的信息科技含量越来越高，我国工业企业的生产设备对精度的要求越来越高，许多设备需要特定的材料用作关键部件，同时许多构件长时间超负荷运载造成许多肉眼不可见的损伤。
因此，需要一种操作简便、精度达标的方法对构件的性能和损伤进行准确的检测。
本文以声发射信号技术为主题，讨论其工作原理与实际处理方法应用，简要分析科研和生产中该方法的实际意义。
关键词：声发射信号；处理；方法研究一、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，分析材料应变所释放的能量，进而得出材料的各项指标模量。
二、声发射信号的处理方法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法两种（一）参数分析法作为伴随声发射信号系统诞生的经典处理方法，参数分析法是所有声发射信号处理方法中最快、操作最简便的一个，实用性较强，若无精确度要求，是实际工程中最佳的处理方法。
机械故障诊断中的声发射信号处理方法研究
ｓｇ ａｓｗｈｃ ａ ｈ ｗ ｅ ｌ ｈ ｓｃｌ ｔｔ ｉｎ ｌ ｉｈ ｃ ｎ ｓ ｏ ｒａ ｙ ｉａ ａ ｅ．Ａｎａ ａ ｔ ｅｎ ｉ ｏ ｅ ｓｔｒｉ ｅ ｉｎ ｄ ｔ ｌ ｎ ｔ ｈ ｐ ｓ ｄ ｐ ｉ ｏｓ ｃｍｐ ｎ ａｏ ｄ ｓ ｅ ｏｅｉ ａｅｔ ｅ ｖ ｅ ｓ ｇ ｍｉ
分 析和特 征提 取 。如 图 １所示 。
而发射 出来的声波信号 ， 通过分析所接收的信号 ， 对
声发射源的位置、 物理状态做出判断， 因此利用声发
射检测可以获得缺陷 的动态信息 ， 而评价缺陷的 进 严重性和危险性 ， 既可 以根据缺陷的严重程度进行 实时报警 ， 还可以连续长期监视构件 在使用过程中
（ ｃ ｏｌ ｆ ｎ ｆｃｕｉｇＳｉ ｎ ｎ 。Ｓｃ ｕ ｎＵｎｖ ， ｈ ｎ ｄ １ ０ ５ Ｃ ｉａ Ｓ ｈ ｏ ｕａｔｒ ．ａ ｄＥ ｇ ， ｉ ａ ｉ．Ｃ ｅ ｇ ｕ６ ０ ６ ， ｈｎ ） ｏ Ｍａ ｎ ｃ ｈ
Ａｂ ｔａ ｔＯ ｗｉｇ ｔ ｒａ ｏｓ ｉｎ ｌ ｘ ｄ ｗｉ ｓｒ ｃ ： ｎ ｏｇ ｅｔｎ ｉｅｓ ａｓｍｉｅ ｔ ＡＥ ｉｎ ｌ ａ ｄ ｔ ｅｏ ｅｌｐｏ ｈ ｉ ｓｅ ｔｕ ｇ ｈ ｓ ａｓ ｎ ｈ ｖ ｒ ｆｔ ｅｒ ｐ ｃｒ ｍｓ ｇ ａ
（ 四川大学 制造学院， 成都 ６ ０６ ） １０ ５
摘 要： 由于声 发射换 能器的输出信号经过硬件滤波 后还含 有大量 的噪声信 号 ， 而且其频谱 可能 和噪声 信号 的频谱重叠 ， 因此 提取 能反映实际物理状态的信号是声发射检测工程应用的关键技术 之一。设计 了 自适应噪声 对 消器 ， 以消除环境 噪声 的干扰 ， 再通过数字带通滤 波以进一 步抑制不 需要 的信 号 。在声 发射信号 的处 理 中使用 ＿ ｒ 时频分析工具一小波包 ， 将信号在不 同尺度上分解 ， 确定信号 在奇 异点处的时频 特征 信息。 以便 关键词 ： 声学 ； 声发射 ； 自适 应滤波 ； 带通滤 波 ； 小波包 中图分类号 ： Ｈ１５ ３ Ｔ ６ ． 文献标识码 ： Ａ
声音信号处理基本原理
声音信号处理基本原理一、声音信号之特性声音是一维信号研究的重要对象，最常见的传播声音的介质是空气，声波和电磁波有很大的不同，例如声波的速度显然比光波慢的多，声音传播的速度与介质的性质和温度有关，例如在空气温度为0 度时，声波的速度为331.5m/s，如果空气温度每升高 1 度时，则声音传播的速度约增加0.6m/s。
电磁波是利用电磁感应的方式来传播，而声波的传播方式则通常是机械式的，当介质如空气受到某处震源的压迫时，被压迫的空气分子，就对其平衡位置产生位移，并引起附近空气分子也对其平衡位置产生位移。
如所受的压迫是周期性的，而且其频率在声波范围内，此时，空气中就产生声波。
声波通常是指振动频率在人能感应范围以内的波动，称为可闻波(Audiblesound)。
当频率高于可闻声时称超音波(Ultrasound)，其能量较高，一般可用于医学或工程之检测或塑料等材料加工，至于频率比可闻波低时称为低音波(Infrasound)，例如地震所引起的地震波。
至于目前声音信号与数字信号处理关系最大的，首推通信方面，由于多媒体信息普及，其数据内容除了文字就是图片与声音，尤其是结合数字电子声音技术的因特网电话，它利用数字信号处理将语音加以数字化压缩，转成数据的形式之后再用线路一部分的频宽移作声音传送，透过因特网传送到通话的彼端，再解压缩回复成为原来的声音，在现在的计算机配备中，计算机音效早已从以往的PC 喇叭变为Adlib 卡、声霸卡等输入及输出的装置，因此使得因特网电话出现广泛的热潮﹐目前已有在网络上面点播歌曲的应用案例。
一般电话的语音与电视讯号都是模拟的形式﹐不经过压缩与编码就能传送，但是在频宽与多任务能力方面却远不如因特网﹐因此数字信号处理将掀起未来通信方面的革命。
数字电子声音技术中有一项很重要的工作就是编码的方法，常见的编码方法为脉波码调制(pulse code modalation; PCM) 及高阶脉波数字码调制(advanced pulse code modulation; ADPCM)，目前像雷射唱盘、数字录音带、通信卫星、电话通信，都是各式各样的PCM 技术应用的具体例子。
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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。
这些方法在声发射无损检测、材料损伤评估和
结构健康监测等领域都具有重要的应用价值，是实现无损检测和故障诊断
的关键技术之一。