基于小波神经网络的储罐声发射检测信号分析方法

摘要

声发射检测技术常用于常压立式储罐底板的腐蚀检测,但由于罐底声源种类复杂,常出现影响罐底评价结果的问题.提出了基于小波神经网络的储罐底板声发射信号处理方法.该方法运用小波变换,采用阈值去噪方法对检测信号进行去噪处理,以小波包分解后各节点的能量分布提取出底板腐蚀信号的特征向量作为网络输入,选取“紧致型”的小波神经网络,实现了不同类型储罐腐蚀声发射信号的有效识别.经漏磁检测验证,该方法提高了储罐底板腐蚀声发射信号的分析精度,从而实现对常压储罐腐蚀声发射信号的准确评价.