登高车阀门泄漏声发射信号特征量的提取,   越秀登高车出租, 越秀登高车公司, 越秀登高车  时域能量由于声发射传感器输出的时域信号包含各个频带的信号，而我们要分析的信号频率范围为31kHz～33kHz。为了分析该频段的信号，排除其他噪声的干扰，保证准确地获得所需要分析的目标信号，需要对声发射传感器输出的原始信号进行滤波处理。因此，选择6阶巴特沃斯带通滤波器对传感器输出的信号进行滤波处理，带通滤波器的通带为31kHz～33kHz，滤波器的幅度响应曲线。 对信号采用上述滤波器进行滤波，滤波后的时域图。当泄漏率为0ml/min时，信号的幅值为±1mV，而当泄漏率为570ml/min时，信号的幅值为±0.01V，是前者的10倍。可见，泄漏信号的幅值会随着泄漏率的增大而增大。因此，可以提取泄漏信号的时域能量作为泄漏信号的特征量。

     为了得到泄漏信号时域能量这个特征量，也为了充分使用采集的数据长度，采用如下的处理方法：把在重庆川仪实验得到的全部数据用通带为31kHz～33kHz的6阶巴特沃斯带通滤波器滤波，将滤波后的每组数据分成60段，每段32768个点，然后计算每段的能量E，计算公式为：3276821nExn，xn为采样值，单位为V。得到60段能量后，对这60段能量进行升序排序。排序结果显示，在数据采集的5秒钟内，阀门泄漏信号产生的能量并不是一个固定值，而是存在波动的。为了消除这种波动带来的误差，我们去除其中能量最小的5段和能量最大的5段，求剩下50段的能量均值，以该均值作为泄漏信号的特征量。至此，完成时域能量特征量的提取。上述处理方法流程图如图4.10所示。图4.11是型号为HCP，公称通径为80mm的阀门在泄漏率为246ml/min时的能量排序图。 

  

     频域面积对泄漏率为0ml/min、21ml/min和66ml/min的信号求幅值谱，幅值谱放大图。在31kHz～33kHz之间，随着泄漏率的增大，泄漏信号的幅值谱越高，与横坐标围成的面积越大。因此，可以用频域面积作为泄漏信号的特征量。   为了得到泄漏信号频域面积这个特征量，采用如下的处理方法：把得到的全部数据用通带为31kHz～33kHz的6阶巴特沃斯带通滤波器滤波，然后把滤波后的每组数据分成60段，每段32768点，对每段数据加汉宁窗处理，以减小频谱泄漏，造成后续计算出现误差。接着用快速傅里叶变换计算每段数据的功率谱，求出功率谱中31kHz～33kHz的功率与横坐标围成的面积。求得面积后，对60段面积值进行升序排序，排序结果如图4.13所示。从图4.13中可以看到，和时域能量一样，面积值也不是一个固定值，也存在波动。因此，为了减小波动带来的误差影响，去除面积值最大的5段和面积值最小的5段，求剩下50段面积的平均值，以该平均值作为泄漏信号的特征量。至此，完成频域面积特征量的提取。

    

    时域能量与泄漏率关系研究取阀门型号为HTS、公称通径为32mm、压强为0.35MPa的实验数据，计算每个泄漏率对应的能量。随着泄漏率的增大，能量也增大，存在线性关系。因此，采用最小二乘法对泄漏率和能量进行线性拟合。  最小二乘法是一种数学优化算法。它通过计算误差平方和的最小值来寻找数据之间最佳的函数匹配。利用最小二乘法可以方便、快速地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和最小。在实际研究中，我们通常要研究两个变量(x,y)之间的函数关系。为此，我们可以通过实验得到一系列成对的数据。当我们把这些数据描绘在直角坐标系时，如果发现这些点有规律的分布，并且处在一条直线附近，我们可以假设这条直线的方程为：01yaax  0a和1a为系数。 首先需要确定0a和1a。根据最小二乘原理，需要使实测值iY与计算值jY的差ijYY的平方和。对数据采用最小二乘法进行拟合，拟合得到0a、1a这两个系数分别为0.0017和-0.0328。因此，阀门泄漏信号能量E与泄漏率Q的线性关系为：E0.0017Q0.0328  表明，泄漏信号能量E和泄漏率Q之间的确存在线性关系。分别计算其他类型阀门的泄漏信号能量，采用最小二乘法进行线性拟合。对于公称通径为40mm的HCP阀门，当压强为0.8MPa时，阀门泄漏信号能量E与泄漏率Q的线性关系.   对于公称通径为80mm的HCP阀门，当压强为0.8MPa时，阀门泄漏信号能量E与泄漏率Q的线性关系为.   对于公称通径为40mm的HSN阀门，当压强为0.35MPa时，阀门泄漏信号能量E与泄漏率Q的线性关系，阀门的类型、公称通径以及压强不同，得到的拟合系数也不同，说明阀门的类型、公称通径以及压强对拟合的结果会产生微小的差异，但是拟合的结果是一样的，即泄漏信号的能量和泄漏率之间存在线性关系。

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       取阀门型号为HTS、公称通径为32mm、压强为0.35MPa的实验数据，计算每个泄漏率对应的面积。  随着泄漏率的增大，面积也增大，存在线性关系。因此，采用最小二乘法对泄漏率和频域面积进行线性拟合，拟合得到0a、1a这两个系数分别为0.0621和-1.13。即频域面积S和泄漏率Q之间的关系。分别计算其他类型阀门的泄漏信号频域面积，采用最小二乘法进行线性拟合。对于公称通径为40mm的HCP阀门，当压强为0.8MPa时，阀门泄漏信号频域面积S与泄漏率Q的线性关系.   对于公称通径为80mm的HCP阀门，当压强为0.8MPa时，阀门泄漏信号频域面积S与泄漏率Q的线性关系.  对于公称通径为40mm的HSN阀门，当压强为0.35MPa时，阀门泄漏信号频域面积S与泄漏率Q的线性关系，频域面积与泄漏率的拟合结果和时域能量与泄漏率的拟合结果类似，都是线性关系。阀门的类型、阀门公称通径以及压强会使拟合系数产生微小的差异。时域能量与泄漏率、频域面积与泄漏率的拟合度相差不大，并且都比较接近1，说明这两种方法的拟合结果是准确的，时域能量与泄漏率、频域面积与泄漏率之间存在线性关系。时域能量和频域面积是对同一信号从两个不同的角度进行分析，虽然分析的角度不同，但是分析的结果一致。由Parseval定理可知，信号的能量在时域和频域是守恒的。因此，时域能量和频域面积的拟合效果相同。对比时域能量和频域面积的拟合系数，发现频域面积的拟合系数更大一些，产生这种差异的原因是在计算频域面积时，乘以了横坐标，相当于对数据进行了扩大，导致拟合系数也扩大。虽然时域能量和频域面积这两种方法的拟合效果一致，但是两者的计算量不同。时域能量计算量小，方法简单；频域面积计算量大，方法复杂。所以，从计算量这个方面考量，时域能量要优于频域面积。

     小结（1）通过对比泄漏信号和无泄漏信号的幅值谱，确定了阀门泄漏声发射信号所在的频带为31kHz～33kHz。设计了通带为31kHz～33kHz的6阶巴特沃斯带通滤波器，对泄漏数据进行滤波处理，提取出与泄漏率有关的信号，以排除环境噪声等因素对泄漏信号的影响。（2）分析了压强、阀门公称通径、阀门类型、电机噪声对阀门泄漏声发射信号频带的影响，结果显示，这些因素不会改变阀门泄漏声发射信号的频带。但是，压强和阀门类型会改变泄漏信号的幅值。在相同实验条件下，压强越大，泄漏信号的幅值越大。不同类型的阀门在相同实验条件时所产生的泄漏信号幅值不一样。（3）对阀门泄漏产生的声发射信号选用通带为31kHz～33kHz的6阶巴特沃斯带通滤波器进行滤波，滤波后信号的幅值随着泄漏率的增大而增大。计算滤波后泄漏信号幅值的平方和，得到泄漏信号在时域的特征量：时域能量。（4）对比不同泄漏率信号所对应的幅值谱，结果显示，在31kHz～33kHz频率范围内，幅值谱高度随着泄漏率的增大而增大，和横坐标围成的面积也随着泄漏率的增大而增大。计算泄漏信号在31kHz～33kHz之间的功率谱与横坐标的乘积，得到泄漏信号在频域的特征量：频域面积。

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