基于小波变换的煤岩破裂声发射信号分析

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翻新时间：2023-03-18

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基于小波变换的煤岩破裂声发射信号分析

引言

声发射信号具有突发性、瞬态性和多样性等特点，传统的参数分析方法并不能很好的适用于声发射信号的分析处理。传统方法不能更好地解决时域和频域的分辨率的问题，而小波变换具有同时表征局部信号在时域和频域上的特征的能力[3,4]，既能描述某一特定时间段的时域信息，又能突显该时间段对应的频谱特征。

1 声发射信号的特点及检测系统

声发射信号是物体在外力或内力的作用，在内部缺陷处应力积聚，超过一定限度后迅速释放弹性能而产生的应力波，具有突发性和瞬态性的特点。另外，声发射信号是有包含有多种宽带频率成份的多模式波组成[5]，因此它还具有多模态性的特点。

煤岩破裂声发射特性实验系统主要有加载系统、声发射传感器、40dB 前置放大器和SDAES 声发射检测仪等组成。实验系统框图所示。

2 小波变换原理及小波能谱系数

2.1 小波变换

小波变换是一种用尺度算子代替频率平移算子，将时间频率相平面转换为时间尺度相平面的时频域分析方法。小波变换的时窗函数为变特性函数，在高频段时窗长度短，低频段时窗长度长。这一特点使得小波变换能够对高频成份进行有效分析，对低频成份进行精确估计。

2.2 小波能谱系数

信号经小波分解后，不同尺度分量上呈现出不同的能量分布情况。对于每一尺度分量上，能量定义为[7]

不同分解尺度上的能量分量与总能量的比值就是所谓的小波能谱系数，即式

(3)、式

(4)分别与式

(5)相比即可得到各级能谱系数。信号在不同频带上的能量分布不同自然对应的能谱系数也就不同，因此可以利用这样特性来对小波分解后的信号进行滤波分析，去除干扰信号。

3 煤岩破裂声发射实验及小波分析采用 db6 小波函数对采集到的信号进行尺度为5 的小波分解，分解后的各尺度重构波形及频谱图所示。

由可以看出，不同的分解尺度上小波分量包含的能量是不同，因此利用各层的小波能谱系数可以很好的剔除噪声干扰对声发射信号的影响。去噪重构后的功率谱图和自相关图如所示。

4 结论

通过对煤岩破裂声发射信号的小波分析，重构降噪后的频谱图能够很好的反映声发射信号的本质特征，特别是本文中小波能谱系数的在去噪上的引入，为声发射信号特征的提取提供了有力的分析方法和工具，为后续工作的展开奠定了基础。

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[参考文献] (References) [2] 王恩元,何学秋,刘贞堂等. 煤体破裂声发射的频谱特征研究 [J].煤炭学报,2004,29

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[3] Jeong H. Analysis of plate wave propagation in anisotropic laminates using a wavelet transform [J]. NDT&EInter national,200l,34

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[4] 张运强,牛卫飞,谭蔚.基于小波变换的声发射模拟信号特性分析[J].无损检测,2012,30

(1):9-11.

[5] 刘松平,Gorman M,陈积懋.模态声发射检测技术[J].无损检测,2000,22

(1):38-41.

[6] 张平,施克仁，耿荣生等.小波变换在声发射检测中的应用[J].无损检测,2002,24

(10):436-440.

[7] 张平.集成化声发射信号处理平台的研究[M].北京:清华大学出版社,2002.

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