劉子函

【摘要】 聲發(fā)射技術(shù)是一種對信號發(fā)射的處理技術(shù)。根據(jù)材料結(jié)構(gòu)的的機理，說明了聲發(fā)射信號的作用，根據(jù)他的這種原理可以進行參數(shù)的分析和人工神經(jīng)的處理等原理。本文主要簡單介紹了目前的信號發(fā)射技術(shù)的處理，并分析這種發(fā)射信號不能滿足工業(yè)發(fā)展需求的原因，并對此原因進行的處理和分析。同時也是對聲發(fā)信號的處理和分析的探究。

【關(guān)鍵字】 聲發(fā)射技術(shù) 信號處理 方法分析

材料由于局部的能量而釋放的大量能量的現(xiàn)象，可知聲發(fā)射技術(shù)是目前最常用的評價技術(shù)。聲發(fā)射技術(shù)可以受到環(huán)境的影響，會使聲發(fā)射的波形隨著而改變。本文通過介紹常用的幾種發(fā)射信號的原理，就這些原理分析聲發(fā)射不能滿足工業(yè)需求的緣由，從而進一步的提高對聲發(fā)射的技術(shù)，來面對目前的技術(shù)難關(guān)。

一、波形的分析

1、信號類型。信號的來源有很多種，裂紋和斷裂等有許多種。通過一些波形的特點，其實就是信號在以不同程度上來顯示信號，讓突發(fā)型和連續(xù)型這兩種典型的類型來分析波傳播時噪音，聲發(fā)射技術(shù)檢測評價的標準是聲發(fā)射信號的波形。因此，只有在將合適的信號類型來對獲取到的信息源進行處理和分析。

2、信號參數(shù)。目前，聲發(fā)射主要的參數(shù)有信號的幅度、能量、事件和電壓等，雖然參數(shù)的分析容易，但由于參數(shù)過于簡單，則被認為得出的結(jié)論不是很準確。很多專家為提高反射信號的準確性，綜合其特征參數(shù)來改善發(fā)射材料和結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性[1]。雖然目前發(fā)射技術(shù)的參數(shù)可以提高它的特征。參數(shù)分析法可以直觀、快速、便捷的使用發(fā)射信號，但是由于環(huán)境的影響，導致參數(shù)的不準確。因此，這種技術(shù)只適合于工程要求不是很精確的項目中應用。

二、聲發(fā)射信號處理和分析的方法

1、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分析法。通過大量的簡單單元交匯形成的網(wǎng)絡(luò)的過程叫人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其結(jié)構(gòu)就是模擬腦神經(jīng)系統(tǒng)，發(fā)揮和大腦神經(jīng)系統(tǒng)類似的功能會發(fā)生抑制和進步的信號，來使整個網(wǎng)絡(luò)的信息可以相互傳遞。

y=f（∑ni =1wi X-θ ）

y為輸出，f（·）為激發(fā)函數(shù)，wi為相應的權(quán)系數(shù)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可能要分為訓練和測試兩個階段。訓練階段是一組輸入和一組輸出為本訓練。網(wǎng)絡(luò)訓練的過程是網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的調(diào)整過程[2]。在測試的時候，按照固定的輸入，通過網(wǎng)絡(luò)計算得出計算結(jié)果。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)其較高的精度和結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性的特性建立了一個復雜和緩慢的能夠存儲大量數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)支持。讓它的范圍均是對一些小的對象，不能廣泛的推廣使用。

2、小波的分析。小波分析能夠?qū)⒉煌瑫r間的信號繪制成頻譜信號，能夠?qū)⒛骋粋€時刻的地域信息對應出來。對于噪音的聲發(fā)射，可以和發(fā)射源相結(jié)合，使環(huán)境影響減少，小波是一種長度有限均值是零的小區(qū)域波形。小波分析主要用在對信號的處理上，可以出去聲發(fā)射波中的有效信息。從之前的一些分析可以總結(jié)出干擾信號和疲勞信號的損傷，從此獲得更高的噪音比。他也能分析出混合這噪音的發(fā)射信號，同時小波能夠處理大量的原始數(shù)據(jù)。

3、其他的發(fā)射處理方法?，F(xiàn)代聲發(fā)射信號的分析和處理，有一些常見的處理方法，還有譜估計算法、常規(guī)的識別法和相位信息比較法等。有很多人利用這方法來進行研究，也取得了一定的效果。有些人利用相位信息法，將模擬信號和實際中的裂紋進行比較，能夠監(jiān)測出微弱的聲發(fā)射源信號。聲發(fā)射信號的頻譜既可以反映出聲發(fā)射源的特征，同時還可以揭示源信號的特點和動態(tài)特征[3]。目前信號的頻譜通過周期性的分析，得到平穩(wěn)的信號和譜分析的一種局部信息的全面分析的方式叫全局分析法。常規(guī)模式應用的樣本特征可以識別出信號源，但卻不能適應環(huán)境的復雜性。因此，頻譜分析和常規(guī)的分析方法在嘈雜的環(huán)境中都不能得到有效的推廣[4]。（1）目前還沒有一個標準來對聲發(fā)特征來進行管理，所以急需建立參數(shù)的統(tǒng)一標準，來提高數(shù)據(jù)的可靠性。（2）在小波的變動中，不同的波的選取對分析結(jié)果的影響不同，甚至還影響監(jiān)測結(jié)果的可信度和準確度，所以建立小波的分析案例，使聲發(fā)射技術(shù)得到發(fā)展。（3）由于人工神經(jīng)網(wǎng)的建設(shè)，可以存放大量的原始數(shù)據(jù)，同時計算機編程者能力的要求也很高，還缺乏對問題的處理能力。因此，急需要對網(wǎng)絡(luò)工具進行改進，使其能夠更滿足現(xiàn)代工業(yè)的發(fā)展，也更為簡單。

結(jié)論：聲發(fā)射技術(shù)在材料、機械、等多種領(lǐng)域有這大量的使用，主要是運用它的動態(tài)監(jiān)測性能。聲發(fā)射技術(shù)的核心是聲發(fā)射信號，現(xiàn)在許多各地的專家對聲發(fā)射信號進行分析和處理，為聲發(fā)射技術(shù)的發(fā)展提供了堅實的基礎(chǔ)。目前聲發(fā)射信號的處理和分析方法還不是很完善。因此，需要發(fā)展新的精確、簡單的操作信號分析和處理理論。同時綜合運用現(xiàn)代先進的技術(shù)來解決問題的有效途徑。

參 考 文 獻

[1]龔仁榮.結(jié)構(gòu)材料中聲射傳播特性研究[D].鎮(zhèn)江：江蘇大學，2005.

[2]劉浩.基于聲發(fā)射技術(shù)的貨車滾動軸承故障診斷研究[D].長沙：中南大學，2010.

[3]張志強，李國祿，王海斗等.基于聲發(fā)射原理監(jiān)測涂層疲勞磨損的研究[J].摩擦學學報，2012，32（1）：89.

[4]戴光，蔣鵬，蔣昌云等.基于信息熵的馬氏體相變聲發(fā)射信號分析[J].金屬熱處理，2012，37（4）：113.