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

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.

关键词：拉伸件、声发射、遗传算法、特征参数、状态识别

所属期刊栏目：31

分类号：TB535(声学工程)

资助基金：科技型中小企业创新基金09C26213201011

在线出版日期：2013-03-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：154-158