【摘 要】
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为实现材料早期疲劳损伤程度的评价,提出以改进的Marr子波为核函数的广义S变换,结合时频图的信息量量化的声发射信号处理方法。搭建金属疲劳损伤在线声发射检测系统,采集金属
【机 构】
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中北大学信息与通信工程学院,中国特种设备检测研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金(11604304),山西省重点研发计划(201603D121006-1)
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为实现材料早期疲劳损伤程度的评价,提出以改进的Marr子波为核函数的广义S变换,结合时频图的信息量量化的声发射信号处理方法。搭建金属疲劳损伤在线声发射检测系统,采集金属材料早期结构疲劳损伤下的声发射信号,再对典型的声发射信号进行广义S变换处理来验证该研究中的广义S变换具有更高的时频分辨率,然后对金属疲劳过程中包含高应力和低应力状态下的声发射信号进行高分辨的时频分析,从而得到随着疲劳周期数增加的较准确、清晰的时频图;采用信息熵的量化方法对具有高分辨的时频图进行信息熵的量化。实验表明,上述信号处理方法可获得金
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