复杂传播结构和噪声环境下的旋转机械碰摩声发射识别与定位研究-东篱科研大数据发现系统（DRDS）

位置：立项数据库 > 立项详情页

复杂传播结构和噪声环境下的旋转机械碰摩声发射识别与定位研究

项目名称：复杂传播结构和噪声环境下的旋转机械碰摩声发射识别与定位研究
项目类别：面上项目
批准号：51075068
申请代码：E050302
项目来源：国家自然科学基金
研究期限：2011-01-01-2013-12-31

项目负责人：邓艾东
负责人职称：副教授
依托单位：东南大学
批准年度：2010

中文摘要：

动静碰摩是大型旋转机械的一个重大研究课题，声发射技术为碰摩检测提供了一条新途径。但由于在复杂结构传播中引起的波形失真以及运行环境的强噪声干扰，使得该技术在碰摩检测中面临技术上的挑战。探索新的基于声发射的碰摩状态评价体系、研究稳定的识别模型和定位算法，是实现碰摩检测的核心课题。本项目拟以物理声学分析方法为基础对碰摩声发射信号进行研究，包括混沌多吸引子及其分形维谱和多重分形谱熵的特性分析和多特征融合机制；复杂声场景下的联合因子分析模型与高斯混合模型相结合的碰摩识别模型；实现快速定位计算的基于压缩感知理论的AE稀疏信号重建算法；分数域上多模态广义互相关时延估计快速算法和传感器阵列空间声源定位方法。本项目前期研究已取得一定进展，其最终研究成果有望形成具有创新性的碰摩检测新方法，提高碰摩声发射特性的认识水平，为推动该技术的应用提供理论依据和技术基础，对发展碰摩故障诊断技术具有重要的现实意义。

中文主题词：碰摩；声发射；高斯混合模型；波束形成；压缩感知

英文摘要：

Acoustic Emission（AE）；Rub-impact；Gaussian Mixed Model；beamforming；Compressed sensing

英文主题词： Acoustic Emission（AE）；Rub-impact；Gaussian Mixed Model；beamforming；Compressed sensing

结论摘要：

本课题针对声发射在碰摩故障检测中存在的问题，结合转子动力学、声学、认知科学以及信号处理等多领域的知识和成果，以物理声学分析方法为基础，对强噪声环境和复杂传播结构条件下的碰摩声发射信号识别和定位这两个核心问题进行深入的研究，取得的主要进展和成果包括（1）建立了旋转机械碰摩声发射信号数据库。构建了两种试验平台，在静态与动态下根据碰摩程度、碰摩材质、信号传播途径等各种工况获得了大量的试验数据，为顺利完成各项研究内容奠定了基础。（2）将碰摩力分解为法向撞击力和切向摩擦力，基于模态声发射理论对这两种作用力所激励的声发射波形的时频特征和传播特征进行了分析。针对碰摩声发射信号明显的非线性特征，研究了碰摩声发射信号的混沌特性，实验表明从混沌时间序列中提取的非线性动力学特征量能很好地表征碰摩声发射源特征。（3）基于数学形态学提出了一种采用梯度法实现广义形态开、闭滤波器自适应加权组合的广义形态滤波器，为碰摩声发射信号降噪提供了一种有效的途径。（4）提出了一种嵌入时延神经网络的高斯混合背景模型进行碰摩声发射识别。该方法综合利用了时延神经网络对数据结构的学习能力和高斯混合模型表示数据分布的能力的优点，实验结果表明该模型具有较高的识别效率。（5）基于波束形成技术，提出了子带分解的宽带信号最小方差无畸变响应定位估计方法，该方法对复杂传播结构中声发射源的定位有较高的定位精度。研究了最小方差自适应时延估计（LMSTDE）的定位方法，提出了将衰减系数与时间延迟同步迭代估计的LMSTDE新算法，能显著提高算法在低信噪比时的性能，具有更快的收敛速度。（6）研究了基于压缩感知的碰摩声发射信号压缩技术。运用高斯随机矩阵作为测量矩阵对碰摩声发射信号进行压缩，用正交匹配追踪算法对压缩结果进行重构，对于解决大数据量碰摩声发射信号的存储与传输，提高声发射分析的运算速度具有重要的现实意义。上述研究成果在碰摩声发射的降噪、识别和定位三个方面都取得了新的突破，形成了具有良好抗干扰性能和较高精度的识别与定位新方法，拓展和丰富了声发射检测技术的研究深度与应用范围，对于碰摩故障的早期预警、对已发生的碰摩快速诊断与定位，为可靠地保障机组安全稳定运行具有重要的现实意义，对于推动复杂传播结构和强噪环境下的旋转机械碰摩故障诊断技术的研究具有重要的理论价值和广泛的应用前景。

成果综合统计