摘要：压力容器是工业生产过程中不可缺少的一种设备。压力容器在运行过程中受介质、压力和温度等因素影响而会产生腐蚀、冲蚀、腐蚀开裂、疲劳开裂及材料劣化等缺陷，由于它是爆炸危险的特种承压设备，一旦发生爆炸或泄漏就会引发火灾、中毒等事故，给企业和人们带来严重的损失和危害。由于压力容器工作环境的影响，通常压力容器声发射故障信号完全被噪声淹没。由于FFT很难提取出故障信号的特征，本文根据声发射信号的特点和小波变换基本原理及特性。应用小波变换与FFT相结合的方法，完全能提取出声发射故障信号的特征。
关键词：小波变换；压力容器；声发射信号；特征提取
1、前言
压力容器的故障检测一直是研究的热点。其中，声发射检测是压力容器的检测方法的一种。但是，在环境恶劣的条件下，声发射检测法仍然受到噪声的影响。造成误判，因此使用合理的提取出声发射信号的特征成了关键的问题。对于压力容器故障信号这种非平稳信号，本文用小波变换与FFT相结合的方法来提取声发射信号的特征。
2、小波变换原理
目前，小波分析和人工神经网络等新型的信息处理技术，已经发展成为当代科学技术发展的重要组成部分。因此如何结合声发射信号的特点，将这些新型信息处理技术引入声发射信号处理领域，充分利用这些信号处理手段，研究具有更高性能的声发射信号处理系统和更有效的声发射源识别方法，对于提高声发射源定性、定量和定位的精确程度，加快我国声发射技术的研究和声发射仪器性能的提升，具有重要理论意义和实际应用价值。小波分析可以描述某一频谱信息对应的时域信息，在声发射信号去噪、特征提取、声发射源的定位和识别研究中被广泛采用，由于声发射信号与噪声在小波变换下的行为各不相同，二者可以被分离出来，并利用这种方法对声发射信号进行有效的信噪分离，得到人们真正感兴趣的声发射信号。张万岭等通过结合不同的探头、改造标准试块，检测出厚壁压力容器的缺陷，并总结出探头的适用厚度范围；张海燕、郭建平等将小波包去噪法成功应用于超声波缺陷信号的降噪处理，降噪效果良好；ＦａｉｒｏｕｚＢｅｔｔａｙｅｂ等成功将小波包分析法应用于超声检测中干扰信号的处理，同时解决了压力容器缺陷的精确定位问题；Ｆｅｄｉ、Ｂａｃｃｈｅｌｌｉ对多小波降噪进行了具体研究，并取得了不错的效果。但是，由于声发射检测技术是一门实用性技术，现有的很多声发射小波分析研究仍处于初级阶段，诸如小波谱、小波相干性等新方法、新技术，因此把小波分析引入到声发射检测工程中，解决实际工程问题需要进行更深层次的研究。
小波变换是一种新的时频分析方法。与其他时频方法不同之处是小波变换用尺度算子代替频率移动算子，将时间频率相平面换为时间尺度相平面，而且时窗函数为变特性窗，在高频段时窗长度短，低频段时窗长度长。由于小波变换时窗特性可调这一特点，使其既能对信号中的短时高频成分进行有效分析，又能对信号中的低频缓变成分进行精确估计。
小波分解可以看作是分别对信号（S）进行高通滤波和低通滤波的过程。分解过程如图1所示：将原始信号S经过3层多分辨小波分解。其分解关系为：S=A3+D3十D2+D1，D1频率最高，A3频率最低。如果原始信号S的频带宽度为[0，f]．则分解后各频率分量分别为：A3：[0，f/8]，D3：[f/8，f/4]，D2：[f/4，f/2]，D1：[f/2，f]。
3、小波基的选择
由于声发射信号具有信号的数据量庞大、频率高、时间短、突发性强、衰减快等特点，应选择具有以下五点的小波基：
3.1能够快速处理大量信号，实现声发射源特征信号的重构；
3.2能在不同的频域范围内进行分析并最终提取与声发射源相关的信息；
3.3与信号具有一定的相关性，对信号的特征提取量高；
3.4应具有线性相位，对信号进行分解和重构时尽量避免或减少信号的失真；
3.5具有一定阶次消失矩，能声发射信号的特征，减少噪声影响
从以上几方面考虑，工程中满足离散小波变换与时域具有紧支性等性质的常用小波基有：Daubechies小波基、Symlets小波基和Coiflets小波基是较适合于声发射信号分析的小波基。本文从Daubechies小波基中选择较为常用的db5小波基作为小波基对检测信号进行3级小波分解。
4、声发射实验
声发射检测技术在我国压力容器检测中成功的推广和应用的具体原因在于：一方面在不损伤构件的条件下在线监测缺陷动态信息，及时提供构件的疲劳与损伤程度，确保了这些压力容器的安全运行；另一方面，声发射检测技术可以用于复杂环境中的检测，对被测构件几何形状尺寸不敏感，对构件的线性缺陷较为敏感，可以提供缺陷随着载荷、时间、温度等变量变化的实施连续信息，大大缩短了压力容器的检验周期。本实验是将压电晶体加速度传感器固定在煤气罐的中部，并用6122采集卡采集全过程声发射信号。
声发射信号是由频谱丰富的多组波组成，同时由于传播途径及转换仪器的原因，声发射信号往往含有噪声。利用小波变换把声发射信号分解到不同的频率通道，就可以在不同的频带上分析声发射信号中的不同频率成分的特征。首先在压力容器没完全封闭下打压，采集噪声信号并分析其特征。噪声信号如图（a）中的S，并将噪声信号S经小波分析后每个分解尺度的时域重构波形，A3是低频信号，D1，D2，D3为分别为1，2，3层的高频信号。图（b）是图（a）中相应信号的FFT图。从两幅图中分析可知噪声是由不同频率的信号构成。
后在压力容器完全密封下打压，压力逐步增大，速率0.02MP/min，每增加0.1MP保压30～40s后，再继续加压，直到压力为1.2MP。采集信号如图（c）中的S，并将噪声信号S经小波分析后每个分解尺度的时域重构波形，A3是低频信号，D1，D2，D3为分别为1，2，3层的高频信号。图（d）是图（c）中相应信号的FFT图。从故障信号S的时域波形与相应FFT波形看，噪声完全把故障信号淹没。但经分解重构后的D3波形图完全能看出故障信号主要集中在625~1250Hz之间，同时从D3的FFT图中得到故障频率集中在600~900Hz之间，说明只有压力到达一定程度后，压力容器才会有阶跃故障信号，该故障信号是突发性类型信号；而其他频段的时域波形和FFT图与噪声信号的时域与FFT图相比，特征相同，说明这些频段内的信号都是噪声。
5、结论
对压力容器的声发射检测，日益成为一个重要的研究课题。本文通过对所采集的噪声信号与故障信号进行小波变换与FFT对比分析，能够精确提取出故障信号特征，能直观地描述出压力容器故障引发的AE信号的强度、在时频面上的分布及频率组成等，从而为判断故障信号的类型、损伤程度及其发展趋势提供准确的信息。使AE信号的时间分辨率和频率分辨率能同时达到最好的效果。
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论文作者:谢旭梦
论文发表刊物:《电力设备》2018年第17期
论文发表时间:2018/10/18
标签：信号论文; 小波论文; 压力容器论文; 噪声论文; 故障论文; 特征论文; 时域论文; 《电力设备》2018年第17期论文;