基于声发射信号特征参量的耐火材料微观损伤模式识别

摘要

耐火材料是工业中重要的高温辅助材料，探索耐火材料微观损伤形式，提高耐火材料的使用效率和安全性有着重要的研究意义。耐火材料受压损伤时产生大量复杂的声发射信号。本文针对耐火材料损伤的发展、损伤信号的特征及其对应的损伤形式等问题，运用声发射参量关联图分析、功率谱分析、主成分分析和K均值聚类分析等方法，研究了耐火材料损伤发展过程、信号的频率特征和类别特征，确定了不同特征的损伤信号对应的损伤形式。本文主要工作:
　　1、采用声发射技术对耐火材料受压试验进行实时监测。通过对采集的信号进行声发射参数关联分析，得出耐火材料损伤过程可分为四个阶段:压实阶段;损伤孕育阶段;损伤急剧发展阶段;失效阶段。对数据进行功率谱分析，发现损伤信号以三种形式存在:频率在50-60kHz的单一突发型信号;频率在150-160kHz的单一突发型信号;两种单一突发型信号随机叠加的叠加突发型信号。
　　2、以声发射参数上升时间、持续时间、幅度、能量、计数和质心频率为聚类参数，使用K均值方法对数据进行分类:第一和第二类信号反映了具有计数少、持续时间短和能量小特点的单一突发型信号，第二类信号的损伤强度大于第一类，第三类信号反映了具有计数多、持续时间长和能量大特点的叠加突发型信号。
　　3、对数据进行主成分分析后，取前5个主成分为聚类参数，使用K均值方法对数据进行分类:各类别之间数据重叠少，分类效果较好。并比对两种分类方法的优缺点:基于声发射参数的聚类能直观的反映每类数据的特征;基于主成分的聚类消除了参数之间的相关性，简化了数据结构。
　　4、通过电镜扫描，确定了耐火材料主要的两种损伤形式，基质损伤和界面损伤。频率段在50-60kHz的损伤信号对应基质损伤，频率段在150-160kHz的损伤信号对应界面损伤。
　　本文提出的声发射参数结合主成分分析，有效地消除了声发射参量之间的相关性，降低了数据维数，在分析大数据集方面有明显的优势。为耐火材料损伤声发射信号分析提供了新思路。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 课题背景

1．2 耐火材料领域国内外发展状况

1．3 AE技术耐火材料检测国内外发展状况

1．4 聚类方法用于模式识别的发展概述

1．5 论文安排

第2章 耐火材料受压AE试验及数据初步分析

2．1 AE技术概述

2．1．1 AE原理

2．1．2 AE信号的处理方法

2．2 耐火材料受压试验

2．2．1 试验材料的制备

2．2．2 试验仪器

2．2．3 AE信号的采集

2．3 耐火材料受压损伤AE参量关联图分析

2．3．1 耐火材料受压AE试验过程分析

2．3．2 耐火材料受压AE损伤信号参数历程图分析

2．4 本章小结

第3章 基于AE参数的耐火材料受压损伤信号聚类分析

3．1 耐火材料受压AE损伤信号功率谱分析

3．2 基于AE参数的损伤信号K均值聚类

3．2．1 聚类参数的选取

3．2．2 聚类类别的确定

3．2．3 K均值聚类算法

3．2．4 聚类结果分析

3．3 本章小结

第4章 基于主成分分析的耐火材料受压损伤AE信号聚类分析

4．1 主成分分析概述

4．1．1 主成分分析的产生和意义

4．1．2 主成分分析技术原理

4．2 计算耐火材料损伤信号主成分

4．3 基于主成分参数的损伤信号K均值聚类

4．3．1 参数的选择

4．3．2 聚类结果分析

4．4 两种聚类参数比对

4．4．1 基于AE参数的聚类优缺点

4．4．2 基于主成分参数的聚类优缺点

4．5 镁碳砖耐火材料电镜扫描

4．6 本章小结

第5章 结论与展望

5．1 结论

5．2 展望

参考文献

致谢

攻读硕士期间论文发表情况