【摘 要】
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采用声发射技术评估疲劳裂纹扩展状态时,评估结论会受到其它类型声发射信号和噪声的干扰。针对上述问题,在分析经验模态分解和独立分量分析特点的基础上,提出集合导数优化经验模态分解与独立分量分析相结合的声发射信号去噪盲分离方法,用于疲劳裂纹扩展声发射信号的处理。分别进行模拟声发射信号和疲劳裂纹扩展试验,采用上述方法对采集声发射信号进行去噪盲分离,结果表明:基于集合导数优化经验模态分解与独立分量分析的声发射信号去噪方法可有效去除噪声信号的干扰,准确分离出疲劳裂纹扩展声发射信号,为进行含裂纹结构的疲劳损伤状态评估和剩
【机 构】
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西安航空学院车辆工程学院,西安建筑科技大学机电工程学院
【基金项目】
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陕西省自然科学基础研究计划项目(2020JQ-908),陕西省教育厅专项科研计划项目(20JK0695),西安航空学院2020年省级大学生创新创业训练计划项目(S202011736079)。
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采用声发射技术评估疲劳裂纹扩展状态时,评估结论会受到其它类型声发射信号和噪声的干扰。针对上述问题,在分析经验模态分解和独立分量分析特点的基础上,提出集合导数优化经验模态分解与独立分量分析相结合的声发射信号去噪盲分离方法,用于疲劳裂纹扩展声发射信号的处理。分别进行模拟声发射信号和疲劳裂纹扩展试验,采用上述方法对采集声发射信号进行去噪盲分离,结果表明:基于集合导数优化经验模态分解与独立分量分析的声发射信号去噪方法可有效去除噪声信号的干扰,准确分离出疲劳裂纹扩展声发射信号,为进行含裂纹结构的疲劳损伤状态评估和剩
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