金属拉伸件拉伸过程微裂纹AE信号特征参数的优化及状态识别

• 作者: 范祥伟 陈强 骆志高
• 来源期刊: 振动与冲击
• 学科: 工学
• 关键词: 拉伸件 声发射 遗传算法 特征参数 状态识别
• 年，卷（期）: 2012,（17）
• 页码范围: 154-158
• 页数: 5页
• 分类号: TB535
• 字数: 4082字
• 语种: 中文

摘要

通过对拉伸件成型状态的声发射测试,进行了拉伸过程AE特征参数信号的提取.对采集到的信号进行局域波分解后提取各IMF(Intrinsic Mode Function)的能量值作为初始特征参数,应用遗传算法对初始特征参数进行优化,生成最优特征参数.采用简单的马氏距离方法,将正常状态和微裂纹状态两种质量状态下的实验数据进行计算,比较两种状态下马氏距离的大小,取其中最小判别距离对应的状态为测试样本的状态类型.研究结果说明了该方法可以有效地识别出拉伸件的微裂纹AE信号,从而判断出拉伸件的初始裂纹状态,实现AE信号特征参数的优化及对金属拉伸件成型质量状态的识别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	骆志高	江苏大学机械工程学院	51	237	8.0	13.0
2	陈强	江苏大学机械工程学院	11	16	2.0	3.0
3	范祥伟	江苏大学机械工程学院	1	0	0.0	0.0