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公开(公告)号：CN116857571A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310619942.7
申请日：2023-05-29
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种管道泄漏裂纹形貌在线定位识别方法、装置及设备，对所述降采样后的声发射信号进行预加重处理，并对预加重处理后的声发射信号进行分帧短时傅里叶变换，得到声发射信号频谱特征；根据所述声发射信号频谱特征的最大频率设计设定数量的Mel滤波器组对所述声发射信号频谱进行滤波，对滤波后的声发射信号频谱进行对数运算，得到FBank特征；计算所述FBank特征的GI指数，并选择所述GI指数中前n维特征，其中n＝30～60；将所述前n维特征输入至预先训练好的管道泄漏裂纹形貌识别模型中，得到管道泄漏裂纹形貌。本发明能够利用泄漏过程中材料内部的声发射现象，进行缺陷检测，既减小了运算的工作量，最大程度保留了原始信号的信息。
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公开(公告)号：CN116337872A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310308844.1
申请日：2023-03-27
Applicant: 西安交通大学
IPC: G01N21/88 , G01N21/956
Abstract: 本发明属于焊接缺陷检测领域，公开了一种电弧焊接成型缺陷的在线监测方法及装置，包括：实时获取电弧焊接熔池视频；将所述电弧焊接熔池视频输入预先训练好的电弧焊接成型缺陷识别模型中，所述电弧焊接成型缺陷识别模型输出识别结果，所述识别结果包括正常成型类型和不同的成型缺陷类型；当任意一种成型缺陷类型连续输出的次数超过设定的阈值次数时，则判定焊接过程发生了此类型的电弧焊接成型缺陷。本发明能够实现对焊接过程中产生的缺陷进行实时判断并且有效避免检测过程中误判的发生。
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公开(公告)号：CN116046900A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211441213.9
申请日：2022-11-17
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种激光冲击强化质量声发射在线监测方法、装置和设备，实时获取激光冲击强化的声发射降采样信号和声发射多模态频谱信息；根据声发射多模态频谱信息对声发射降采样信号进行多模态划分，得到每个模态的频域范围；根据每个模态的频域范围对声发射降采样信号进行分解，从分解结果中选出若干个包含一个模态信息的分解子信号；对每个包含一个模态信息的分解子信号进行小波时频分析，得到对应的二维小波时频图；根据每个模态的频域范围，在对应的二维小波时频图上提取瞬时峰值能量曲线；提取瞬时峰值能量曲线的峰值能量和峰值时间，通过峰值能量和峰值时间表征激光冲击强化质量。本发明能够稳定、可靠地监测激光冲击强化质量。
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公开(公告)号：CN113390963B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202110513382.8
申请日：2021-05-11
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于时窗能量衰减系数的激光冲击强化质量在线监测方法，该方法利用激光冲击加工过程中产生的动态声发射信号，对同步采集的2通道声发射信号进行融合取算术均值；另一方面，借助声信号衰减理论，对声发射信号进行时域分窗处理，计算窗口信号能量并采用指数衰减函数y＝aebx对其进行拟合，更加能揭示声发射信号在工件材料中指数衰减规律，提高了声发射信号的物理意义，并提取拟合参数b作为特征参数，具有较强的表征能力和鲁棒性，有助于提高实际生产应用中的准确度及稳定性。本发明特征提取简便快捷，状态响应良好，稳定可靠，成本较低，工程实用性强，为实现激光冲击强化质量的在线监测提供高效的技术实现途径。
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公开(公告)号：CN113340493A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110512066.9
申请日：2021-05-11
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于模态声发射谱比值的激光冲击强化质量在线监测方法，该方法结合激光冲击过程中声发射信号的产生机理，借助变分模态分解信号处理方法，选择分解后与原声发射信号相关性最高的模态进行分析，一方面降低了噪声干扰，提高了信息利用率，其次，选择不同冲击次数声发射信号与第1次冲击声发射信号的主要模态幅频谱比值峰值作为特征，更加能揭示不同冲击次数下工件材料对声发射信号的动态影响，提高了声发射信号的物理意义、特征的表征能力及其鲁棒性，有助于提高实际工业生产应用中的准确度及稳定性。本发明计算方法简单快捷，谱比峰值特征的状态响应快，实时性好，鲁棒性高，工程实用性强。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112199996A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202010924044.9
申请日：2020-09-04
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明涉及机械信号处理与故障诊断领域，公开了一种基于参数自适应VMD及快速Hoyer谱图指标的滚动轴承诊断方法，以提高传统快速峭度图在故障诊断中的鲁棒性，实现机械故障的准确诊断。本发明利用包络熵作为适应度函数，通过优化算法自适应获得与待分析信号匹配的VMD参数，从而获得信号各模态中心频率；随后通过尺度空间表示平滑频谱，得到各模态中心频率间的频率分界点；最后对频谱进行树状分割，并用Hoyer指标评估各频带包含故障信息的丰富程度，选取最有滤波频带进行包络谱分析，进而实现机械故障特征提取与故障诊断。
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公开(公告)号：CN107153728B
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN201710284246.X
申请日：2017-04-26
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双谱幅值分布熵的砂轮磨损状态特征提取方法。该方法基于磨削加工声发射信号，通过计算得到其双谱，对双谱幅值空间进行划分，计算统计信号双谱落入每个幅值子空间的概率，根据子空间分布概率定义信号双谱幅值分布熵，最后通过双谱幅值分布熵有效提取不同砂轮磨损状态下的磨削声发射信号双谱特征。本发明提取的信号特征计算简易，可以定量描述不同砂轮磨损状态下的声发射信号双谱特点，为进一步确定砂轮磨损状态提供了评价指标。
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公开(公告)号：CN107992889A
公开(公告)日：2018-05-04
申请号：CN201711230790.2
申请日：2017-11-29
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于D-S证据理论的铁谱图像多信息融合方法。针对铁谱图像磨粒识别中异类信息综合利用率较低问题，实现磨粒图像二值化处理后的二值图像滤波及彩色图像滤波；通过同步提取磨粒图像的形态特征及颜色特征，利用sigmoid函数将支持向量机的硬输出转换为概率输出，构造概率分配函数实现铁谱图像形态特征和颜色特征的异类信息融合。本发明利用D-S证据理论进行多信息融合，综合了形态特征对切削、氧化物磨粒敏感以及颜色特征对滑动磨粒敏感的优势，实现了三种故障磨粒的有效区分。与单独使用颜色特征和形态特征相比，其识别准确率提高了16.6％以上，有效提高了磨粒信息的综合利用率，为设备磨损监测提供了一种新的思路。
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公开(公告)号：CN119091904A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411024459.5
申请日：2024-07-29
Applicant: 西安交通大学
IPC: G10L21/0232 , F17D5/06 , G10L21/0272 , G10L21/0316
Abstract: 本发明公开了一种管道泄漏声发射信号降噪方法及相关装置，包括：获取管道泄漏时的声发射信号和管道未泄漏时的噪声信号；对声发射信号和噪声信号分别进行降采样处理，得到降采样后的声发射信号和噪声信号；对降采样后的声发射信号和噪声信号进行分数阶傅里叶变换，得到分数域上的声发射信号和噪声信号；利用分数域上的噪声信号作为参考信号，对分数域上的声发射信号进行LMS自适应滤波，得到分数域上的降噪后的声发射信号；对分数域上的降噪后的声发射信号进行信噪比计算，得到最佳分数域上的降噪后的声发射信号；对最佳分数域上的降噪后的声发射信号进行分数阶傅里叶逆变换，得到时域上的管道泄漏声发射信号。本发明通过在分数域上进行噪声的自适应消除，从而解决上述技术问题。
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公开(公告)号：CN119000881A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411024472.0
申请日：2024-07-29
Applicant: 西安交通大学
IPC: G01N29/14 , G01N29/44 , G01N29/04 , G06F18/241 , G06F18/25 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种管道焊缝裂纹损伤阶段识别方法、装置、设备及存储介质，将时域和频域特征输入训练好的管道焊缝损伤阶段识别模型，得到识别结果；管道焊缝损伤阶段识别模型是采用样本集训练改进的TCN网络模型得到的，样本集包括以已知损伤阶段作为标签的突发型声发射信号对应的时域和频域特征，损伤阶段包括弹性损伤阶段、塑性损伤阶段、强化损伤阶段和颈缩断裂损伤阶段，改进的TCN网络模型包括多级特征融合模块以及与多级特征融合模块连接的全尺度卷积模块，多级特征融合模块包括至少两个顺序连接的TCN block，前一个TCN block的输出作为下一个TCN block的输入，且每个TCN block的输出采用concatenate方式连接后作为多级特征融合模块的输出。本发明的目的在于解决现有模型在特征关联和信息保留方面的不足，以实现对核电压力管道裂纹扩展情况的实时、有效监测，提高识别精度，为核电站的安全运行提供有力保障。
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