位置:成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
基于声发射信号模糊函数综合相关系数的海洋平台各类损伤识别方法
  • ISSN号:0577-6686
  • 期刊名称:《机械工程学报》
  • 时间:0
  • 分类:TH878[机械工程—仪器科学与技术;机械工程—精密仪器及机械]
  • 作者机构:[1]北京化工大学机电工程学院,北京100029, [2]北京化工大学信息科学与技术学院,北京100029
  • 相关基金:国家自然科学基金(50875016); 国家重点基础研究发展计划(973计划,2012CB026004)资助项目
中文摘要:

海洋平台工作环境恶劣且背景噪声多样,传统的无损检测方法对海洋平台结构监测效果并不理想。针对海洋平台损伤识别现状,提出一种基于声发射信号模糊函数综合相关系数的海洋平台损伤识别方法。通过试验测取海洋平台服役过程中可能会出现的裂纹、腐蚀、撞击和摩擦四类故障或海况所产生的声发射信号,建立起声发射源信号模糊函数图像模板,构造出基于模糊函数图像的归一化相关系数表达式。将测试样本与模糊函数图像模板进行相关分析,准确有效地识别出各类损伤,验证了该方法的有效性,为建立基于声发射源信号模糊函数图像模板库的相关系数自动识别系统提供可靠的理论依据和方法。同时,该方法还有效地抑制模糊域内交叉项对自项的干扰,可有效地提高海洋平台实时监测与大数据分析的处理效率。

英文摘要:

As the critical working environment and the diversity of the background noises, traditional non-destructive testing(NDT)methods don't work well for the monitoring of offshore platforms. A damage identification method for offshore platforms with an ambiguity function integrated correlation coefficient of the acoustic emission(AE) signals is proposed. Some tests are taken to get the AE signals that are produced by the cracks, corrosion, impact and friction what may happen on offshore platforms frequently, then the templates of the ambiguity function images are built, and an expression to calculate the correlation coefficient of these images is created. Analyzing the testing samples with the templates, the faults are identified correctly, and the validity of this method is proved.Providing the reliable theoretical basis and method to build the identification system based on the correlation coefficient of the ambiguity function images template library of AE signals. Meanwhile, the cross-component is restrained effectively in ambiguity function domain, and improving the treatment efficiency of offshore platforms for real-time monitoring and big data analysis.

同期刊论文项目
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《机械工程学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国机械工程学会
  • 主编:宋天虎
  • 地址:北京百万庄大街22号
  • 邮编:100037
  • 邮箱:bianbo@cjmenet.com
  • 电话:010-88379907
  • 国际标准刊号:ISSN:0577-6686
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2187/TH
  • 邮发代号:2-362
  • 获奖情况:
  • 中国期刊奖,“中国期刊方阵”双高期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:58603