基于广义S变换的磁声发射特征参数分析方法技术

本发明专利技术公开了一种基于广义S变换的磁声发射特征参数分析方法，对测得的MAE信号进行广义S变换，得到GST模时频矩阵GST，利用GST模时频矩阵，结合传统的特征参数分析，计算GST特征参数，同时与传统的特征参数分析方法进行对比分析；找到MAE信号的主频；在GST域内，利用GST主频能量最大值和GST平均值来反映不同拉应力下MAE信号的变化特征。本发明专利技术解决了从被噪声所淹没的磁声发射信号中有效地提取特征参数的问题，通过分析主频的能量变化来研究不同拉应力下的MAE信号特征。能获得最佳的时频分辨率的效果,具有明显的优势，在无损探伤中具有广阔的应用前景。

Analysis Method of Magnetoacoustic Emission Characteristic Parameters Based on Generalized S Transform

The invention discloses a method for analyzing the characteristic parameters of Magnetoacoustic emission based on generalized S transform. The measured MAE signal is transformed by generalized S transform, and the GST mode time-frequency matrix is obtained. The GST mode time-frequency matrix is used to calculate the characteristic parameters combined with the traditional characteristic parameter analysis. At the same time, the main frequency of the MAE signal is found by comparing with the traditional characteristic parameter analysis method. The maximum energy of GST main frequency and the average value of GST are used to reflect the variation characteristics of MAE signals under different tensile stresses. The invention solves the problem of effectively extracting characteristic parameters from the Magnetoacoustic emission signal submerged by noise, and studies the MAE signal characteristics under different tensile stresses by analyzing the energy change of the main frequency. It has obvious advantages to obtain the best time-frequency resolution, and has broad application prospects in non-destructive testing.

【技术实现步骤摘要】
基于广义S变换的磁声发射特征参数分析方法
本专利技术涉及金属材料无损探伤检测技术，属于金属材料磁声发射特征参数分析，特别涉及一种基于广义S变换的磁声发射特征参数分析方法。
技术介绍
材料在受到周期性载荷的作用时，往往会产生疲劳现象，而疲劳是损伤机械和构件破坏的重要形式。疲劳破坏往往是在事先不发生显著变形的条件下突然发生的，这具有很大的危险性。如果能在材料失效之前就检测出内部微观组织的变化，并且能够在裂纹形成扩展之前作出有效的保护措施来防止事故的发生。磁声发射(MAE)[1-2]作为一种新型的无损检测技术，对材料的早期疲劳具有很好的检测和预防作用。目前，磁声发射信号的特征参数主要有振铃计数、幅度、有效值电压(RMS)、能量等，然而，与声发射信号比较，磁声发射信号较弱，幅度也偏小，很容易被噪声淹没，对磁声发射的现场应用具有很大的制约作用，因而，这些特征参数直接用于强背景噪声干扰的磁声发射(MAE)信号的特征提取往往无能为力，必须寻求新的有效的分析方法。广义S变换[3]是在S变换的基础上通过引入调节系数，从而克服了S变换中小波基函数无法改变，缺乏自适应的缺点，而且又包括S变换所有优点。作为一种可逆的时频分析方法，广义S变换既保留了信号的绝对相位信息，同时其时频分辨率会随着频率发生变化，时频聚焦性高。目前，广义S变换在故障诊断、地震信号处理等领域获得了成功的应用[4-9]。然而，在磁声发射中仍是一空白，国内外文献中还尚未报道。基于广义S变换的独特优势和MAE信号弱，幅度低，易被噪声淹没的特点，将广义S变换应用于磁声发射特征参数提取方面，提出一种有效的磁声发射信号特征参数分析方法，并进行实验验证。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是把声发射特征参数推广到磁声发射(MAE)信号的特征参数分析中，增加信号的自适应处理能力，以达到最佳的时频分辨率的效果。本专利技术采用以下技术方案实现上述目的。基于广义S变换的磁声发射特征参数分析方法，其特征在于，具体过程为：1)对测得的MAE信号进行广义S变换，得到GST模时频矩阵GST(t,f)，其中：t表示时间，f表示频率；2)利用GST模时频矩阵，结合传统的特征参数分析，计算GST特征参数，同时与传统的特征参数分析方法进行对比分析；3)找到MAE信号的主频，计算其能量值，通过分析MAE信号的主频的能量变化来研究不同拉应力下的MAE信号特征；定义如下函数：(1)GST模时频矩阵频谱：B(f)＝max(GST(t,f0))；式中：GST(t,f)为GST模时频矩阵：(2)主频能量序列：E(t)＝GST(t,f0)2；式中：f0为主频率；计算每一行的幅值的大小，找出幅度值最大的行所对应的频率，将其记为MAE信号的主频，得到MAE信号的主频能量序列；利用MAE信号的主频能量序列分析不同拉应力下MAE信号的能量变化来表征MAE信号变化特征；4)在GST域内，定义GST主频能量最大值和GST平均值，利用GST主频能量最大值和GST平均值来反映不同拉应力下MAE信号的变化特征。本专利技术将GST融合于传统的特征参数分析中，得到了GST特征参数，解决了从被噪声所淹没的磁声发射信号中有效地提取特征参数的问题，同时，给出了GST主频能量最大值和GST主频能量平均值两个新的特征参数，通过分析主频的能量变化来研究不同拉应力下的MAE信号特征。相对传统的MAE特征参数分析方法，本专利技术能获得最佳的时频分辨率的效果,具有明显的优势，在无损探伤中具有广阔的应用前景。附图说明图1是Q235钢试样；图2a是采用传统特征分析方法获得的不同拉应力MAE信号幅度走势图；图2b是有采用传统特征分析方法获得不同拉应力MAE信号有效值电压走势图；图2c是有采用传统特征分析方法获得不同拉应力MAE信号振铃计数走势图；图2d是有采用传统特征分析方法获得不同拉应力MA信号能量计数走势图；图3是受干扰的MAE信号波形图；图4a是采用传统特征分析方法获得的受干扰的MAE信号幅度走势图；图4b是采用传统特征分析方法获得的受干扰的MAE信号有效值电压走势图；图4c是采用传统特征分析方法获得的受干扰的MAE信号振铃计数走势图；图4d是采用传统特征分析方法获得的受干扰的MAE信号能量计数走势图；图5a是采用GST方法获得的受干扰的MAE信号幅度走势图；图5b是采用GST方法获得的受干扰的MAE信号有效值电压走势图；图5c是采用GST方法获得的受干扰的MAE信号振铃计数走势图；图5d是采用GST方法获得的受干扰的MAE信号能量计数走势图；图6是MAE信号的GST分布状态图；图7是MAE信号的GST模时频矩阵图；图8a是受干扰的MAE信号的GST主频能量最大值趋势图；图8b是受干扰的MAE信号的GST主频能量平均值趋势图。具体实施方式以下论述本专利技术，并结合附图验证本专利技术的有效性。参见图1至图8，基于广义S变换的磁声发射特征参数分析方法：将GST的融合于传统的特征参数(例如幅度、有效值电压、振铃计数、能量计数等)分析中，得到了GST特征参数，解决了从被噪声所淹没的磁声发射信号中有效地提取特征参数的问题，同时，给出了GST主频能量最大值和GST主频能量平均值两个新的特征参数，通过分析主频的能量变化来研究不同拉应力下的MAE信号特征。相对传统的MAE特征参数分析方法，本专利技术具有明显的优势。具体过程为：1)对测得的MAE信号进行广义S变换，得到GST模时频矩阵GST(t,f)，这里，t表示时间，f表示频率；2)利用GST模时频矩阵，结合传统的特征参数分析，计算GST特征参数，同时与传统的特征参数分析方法进行对比分析；3)由于MAE信号为多频信号，且拉应力不同，主频也不相同。为此，需要找到MAE信号的主频，计算其能量值，通过分析主频的能量变化来研究不同拉应力下的MAE信号特征。本专利针对MAE信号特征，定义了如下函数：(1)GST模时频矩阵频谱：B(f)＝max(GST(t,f0))；其中GST(t,f)为GST模时频矩阵；(2)主频能量序列：E(t)＝GST(t,f0)2；式中：f0—主频率；因为GST(t,f)二维图像上每一行代表频率点处的幅值在时间轴上的分布，可以选择计算每一行的幅值的大小，从而找出幅度值最大的行所对应的频率，将其记为信号的主频，得到主频能量序列。利用主频能量序列分析不同拉应力下MAE信号的能量变化，进而用来表征MAE信号变化特征。4)在GST域内，定义GST主频能量最大值和GST平均值，利用GST主频能量最大值和GST平均值来反映不同拉应力下MAE信号的变化特征。1.基于广义S变换的MAE参数特征提取目前，传统的声发射特征参数分析有幅度、能量、振铃计数等，尤其是能量作为特征参数运用非常广泛。与声发射比较，磁声发射(MAE)是指铁磁性金属材料在磁化过程中产生声发射的现象，因此，可以把声发射特征参数推广到磁声发射(MAE)信号的特征参数分析中。然而，与声发射比较，MAE信号受干扰非常大，若直接把这些特征参数直接用于强背景噪声干扰的磁声发射(MAE)信号的特征参数分析，往往得不到满意的结果，因此，有必要寻求新的MAE特征参数分析方法。广义S变换(GeneralizedS-transformation,GST)是了克服标准S变换缺乏自适本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于广义S变换的磁声发射特征参数分析方法，其特征在于，具体过程为：1)对测得的MAE信号进行广义S变换，得到GST模时频矩阵GST(t,f)，其中：t表示时间，f表示频率；2)利用GST模时频矩阵，结合传统的特征参数分析，计算GST特征参数，同时与传统的特征参数分析方法进行对比分析；3)找到MAE信号的主频，计算其能量值，通过分析MAE信号的主频的能量变化来研究不同拉应力下的MAE信号特征；定义如下函数：(1)GST模时频矩阵频谱：B(f)＝max(GST(t,f0))；式中：GST(t,f)为GST模时频矩阵：(2)主频能量序列：E(t)＝GST(t,f0)2；式中：f0为主频率；计算每一行的幅值的大小，找出幅度值最大的行所对应的频率，将其记为MAE信号的主频，得到MAE信号的主频能量序列；利用MAE信号的主频能量序列分析不同拉应力下MAE信号的能量变化来表征MAE信号变化特征；4)在GST域内，定义GST主频能量最大值和GST平均值，利用GST主频能量最大值和GST平均值来反映不同拉应力下MAE信号的变化特征。

【技术特征摘要】
1.基于广义S变换的磁声发射特征参数分析方法，其特征在于，具体过程为：1)对测得的MAE信号进行广义S变换，得到GST模时频矩阵GST(t,f)，其中：t表示时间，f表示频率；2)利用GST模时频矩阵，结合传统的特征参数分析，计算GST特征参数，同时与传统的特征参数分析方法进行对比分析；3)找到MAE信号的主频，计算其能量值，通过分析MAE信号的主频的能量变化来研究不同拉应力下的MAE信号特征；定义如下函数：(1)GST模时频矩阵频谱：B(f)＝max(GST(...

【专利技术属性】
技术研发人员：李志农，闻庆松，沈功田，吴莎，侯振威，晏榕，沈永娜，
申请(专利权)人：南昌航空大学，
类型：发明
国别省市：江西,36