压力容器的无线声发射监测技术及其仪器设计

摘要

压力容器被广泛应用于石油化工等领域，具有爆炸危险性，一旦发生事故，其后果无法估量。为解决压力容器有线声发射检测存在的实际困难，并实现其长期的结构健康监测，本文在现有声发射采集卡的基础上，研制了一款无线声发射仪，其主要工作包括：硬件电路、Wi-Fi无线传输、GPS时钟同步、CF卡存储等模块的开发，并首次实现了声发射信号波形与参数的采集与无线传输、声发射源的无线定位等功能。
　　由于在线运行的压力容器在多数情况下无法对声发射方法检出的疑似缺陷进行复验，因此声发射信号源的识别及其判断就显得尤为必要。为此，本文提出了：基于小波包分解与重构后时域波形特征参数、基于小波包分解的各频带相对能量比例、基于FFT的各频带峰值、基于FFT的各频带均值等四类新特征参数的提取方案，用以表述声发射源的特征。经比较，可以得出以下结论：（1）新提取的四类特征参数，其神经网络模式识别效果在各类情况下（无噪声、轻噪声、强噪声）均优于传统的特征参数法。（2）噪声干扰越严重，新特征参数的识别优势越明显，且以最后两种方案的准确率最高。（3）在强噪声干扰下，各类特征参数识别准确率均严重下降，最高不超过65％。
　　为提高数据无线传输效率、提高信号无线监测与识别的准确率，本文对包括传统特征参数在内的上述五类（共35组）参数进行压缩与降维处理，得到的前四组最具代表性的筛选结果分别是：（1）FFT频带能量峰值（150-200 kHz）、（2）小波包各频带能量比例（125-156.25 kHz）、（3）FFT频带能量均值（150-200 kHz）、（4）小波包分解重构后特征参数（幅度）。而后，将其作为识别标准断铅声发射信号的最优特征参数，在强噪声以及铅笔芯敲击、竹签敲击、金属敲击、小石子撞击等相似信号的干扰下，对压力容器的断铅行为进行无线声发射监测。结果表明，利用该四组特征参数进行识别，其准确率要高（90.9%），其参数量少，达到了高效率无线传输、高准确率无线监测的目的。

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第1章 绪论

1.1课题来源

1.2研究的目的与意义

1.3 论文主要研究内容

1.4 技术路线

第2章 无线声发射监测技术及其相关仪器研究现状

2.1 声发射仪的分类

2.2 有线式声发射仪的发展与现状

2.3 国内外无线声发射监测技术的研究现状

2.4 现有的无线声发射产品

2.5 存在的问题及其局限性

2.6 无线声发射监测技术及其仪器发展方向

第3章 无线声发射监测信号压缩降维方法研究

3.1 无线声发射监测技术的核心思想

3.2 波形信号特征参数的提取方案

3.3 基于神经网络模式识别的特征参数压缩降维处理技术

第4章 无线声发射仪的研制

4.1 无线声发射仪的结构设计

4.2 无线声发射仪硬件电路的设计

4.3 GPS时钟同步模块

4.4 本地存储模块的设计

4.5 Wi-Fi无线传输模块

第5章 无线声发射监测系统测试分析

5.1 试验设计

5.2 特征参数的提取及其识别效果

5.3 特征参数压缩与降维处理结果

5.4 标准断铅信号的无线声发射监测

第6章 总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表论文及参与科研情况

致谢

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