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1、HUNAN UNIVERSITY设计论文题目：基于小波变换的声源定位方法研究学生姓名：学生学号：专业班级：学院名称：指导老师：学院院长：毕业设计(论文)毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得 及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。作 者 签 名： 日 期： 指导教师签名： 日期： 使用授权说明本人完全
2、了解 大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。作者签名： 日 期： 学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人
3、承担。作者签名： 日期： 年 月 日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权 大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。涉密论文按学校规定处理。作者签名：日期： 年 月 日导师签名： 日期： 年 月 日指导教师评阅书指导教师评价：一、撰写（设计）过程1、学生在论文（设计）过程中的治学态度、工作精神 优 良 中 及格 不及格2、学生掌握专业知识、技能的扎实程度 优 良 中 及格 不及格3、学生综合
4、运用所学知识和专业技能分析和解决问题的能力 优 良 中 及格 不及格4、研究方法的科学性；技术线路的可行性；设计方案的合理性 优 良 中 及格 不及格5、完成毕业论文（设计）期间的出勤情况 优 良 中 及格 不及格二、论文（设计）质量1、论文（设计）的整体结构是否符合撰写规范？ 优 良 中 及格 不及格2、是否完成指定的论文（设计）任务（包括装订及附件）？ 优 良 中 及格 不及格三、论文（设计）水平1、论文（设计）的理论意义或对解决实际问题的指导意义 优 良 中 及格 不及格2、论文的观念是否有新意？设计是否有创意？ 优 良 中 及格 不及格3、论文（设计说明书）所体现的整体水平 优 良 中
5、 及格 不及格建议成绩： 优 良 中 及格 不及格（在所选等级前的内画“”）指导教师： （签名） 单位： （盖章）年 月 日评阅教师评阅书评阅教师评价：一、论文（设计）质量1、论文（设计）的整体结构是否符合撰写规范？ 优 良 中 及格 不及格2、是否完成指定的论文（设计）任务（包括装订及附件）？ 优 良 中 及格 不及格二、论文（设计）水平1、论文（设计）的理论意义或对解决实际问题的指导意义 优 良 中 及格 不及格2、论文的观念是否有新意？设计是否有创意？ 优 良 中 及格 不及格3、论文（设计说明书）所体现的整体水平 优 良 中 及格 不及格建议成绩： 优 良 中 及格 不及格（在所选等级
6、前的内画“”）评阅教师： （签名） 单位： （盖章）年 月 日教研室（或答辩小组）及教学系意见教研室（或答辩小组）评价：一、答辩过程1、毕业论文（设计）的基本要点和见解的叙述情况 优 良 中 及格 不及格2、对答辩问题的反应、理解、表达情况 优 良 中 及格 不及格3、学生答辩过程中的精神状态 优 良 中 及格 不及格二、论文（设计）质量1、论文（设计）的整体结构是否符合撰写规范？ 优 良 中 及格 不及格2、是否完成指定的论文（设计）任务（包括装订及附件）？ 优 良 中 及格 不及格三、论文（设计）水平1、论文（设计）的理论意义或对解决实际问题的指导意义 优 良 中 及格 不及格2、论文的观
7、念是否有新意？设计是否有创意？ 优 良 中 及格 不及格3、论文（设计说明书）所体现的整体水平 优 良 中 及格 不及格评定成绩： 优 良 中 及格 不及格（在所选等级前的内画“”）教研室主任（或答辩小组组长）： （签名）年 月 日教学系意见：系主任： （签名）年 月 日基于小波变换的声源定位方法研究摘 要声发射是材料中局部源快速释放能量而产生瞬态弹性波的一种普遍物理现象，人们已经开始在各个领域中利用这种现象进行研究对象的缺陷检测和安全性评价。而在该技术中，声发射源的识别问题一直是关键和难点。本论文针对这一问题，采取了小波分析声发射信号，实现了特征参数的提取以及波速的测量，最后实现了声发射源的
8、定位。论文首先根据声发射信号的特点，采取了小波分析提取信号特征参数。接收到的信号进行小波变换后，从中提取出某一频率的声发射波随时间变化的规律。该分离信号的最大幅值点对应的时间就是该频率波的到达时间。再根据这个到达时间，以及实际测量出的群速度就可以实现声发射源的精确定位。其次论文为了简化使用话筒阵列对空间声源的定位，文中介绍了一种简单的三维空间声源定位方法。该方法由到达时间差和一个近似的锥模型可以很容易得到方位角和仰角。再通过麦克风的几何关系得出声源距离。相比较已有方法该方法具有简单易行、计算量小的显著优点。最后对论文做出总结并提出展望，随着声发射检测技术的发展，声发射源定位将会取得更大的进步。
9、关键词: 声源定位，声发射信号，小波变换The Research on Sound Source Localization Methods Based on Wavelet TransformABSTRACTAcoustic Emission（AE) is a class of universal phenomena whereby transient elastic wave are generated by the rapid release of energy from localized sources within a material. In various field, peop
10、le begin to use this phenomena to test these structures damage and evaluate their security. However, the key but difficult question is how to recognize the characteristics of AE sources. Focusing on this question, AE signal analyze by using wavelet analysis， can extract parameters and measure the ve
11、locity, then improve the precision of AE sources location.According to the feature of AE signal，the signal characteristics can be obtained by using wavelet analysis. In the received signal, the behaviors of a certain frequency wave are found by using wavelet transform. The peak of the magnitude of s
12、eparating signal is related to the arrival time of the wave velocity. Using the arrival time and the velocity, which measured in the filed, the AE source can be located .In order to simplify the spatial localization of sounds using microphone array，a simple special localization method of 3D sound so
13、urces is proposed. In the proposed method， according to the time difference by using an approximated cone mode can easily get the azimuth and elevation .Then through the geometry of the microphone get the distance of the sound source .As compared with the existing methods，the proposed method is an e
14、asy way with low computational complexity.Finally, summarize the papers and make outlook. with the development of AE detection technology, acoustic emission sources will be targeted to achieve greater progress.Key Words：sound source localization，acoustic emission signal，wavelet transform目 录1 绪论.1 1.
15、1 研究背景及意义.1 1.2 国内外研究现状.2 1.3 本文的研究内容及论文结构.32 基于小波变换的声发射信号分析.52.1 声发射原理概论.5 2.1.1声发射信号的特征5 2.1.2声发射信号的特征参数.5 2.2 小波变换的定义.7 2.3 小波变换的时频局部分析8 2.3.1 小波变换对信号的频域分析.8 2.3.2 小波变换对信号的时频分析.9 2.4 声发射信号的特征参数提取.9 2.4.1 小波基与小波尺度的选择.9 2.4.2 用小波分析实现声发射信号信噪分离.10 2.4.3 小波变换用于声发射波波达时间的提取.11 2.5声发射波波速的测量.16 2.6 本章小结.1
16、73 声发射源定位.183.1 定位方法简介.18 3.2 声源方向定位.19 3.2.1 新的三维空间定位方法.19 3.2.2 使用四个麦克风空间定位.20 3.2.3 坐标变换.213.3 声源距离定位.223.4 仿真及结果分析.243.5 声发射源定位的误差分析.25 3.5.1 现场环境影响.253.5.2 硬件误差.253.5.3 算法误差.253.5.4 时差测量误差.263.6 本章小结.264 总结与展望.27致谢.28参考文献.291 绪 论1.1研究背景及意义声发射的定义可以分为广义和狭义两种，狭义通常认为材料受外力或内力作用下，局部源快速释放能量而产生瞬态弹性波的一种
17、现象称为声发射(Acoustic Emission，简称AE)。广义的声发射认为像泄漏等外力作用下，激发能量波在材料中传播的现象也认为是声发射。我们可以通过接收和分析这些声发射信号达到检测和诊断的目的。运用仪器检测、纪录、分析声发射信号和利用声发射信号对声发射源进行定量、定性和定位的技术叫声发射检测技术。声发射检测是一种动态无损检测方法，其信号来自缺陷本身，因此，用声发射检测法可以判断缺陷的活性和严重性。一个同样大小、同样性质的缺陷，当它所处的位置和所受的应力状态不同时。对结构的损伤程度也不同，因而它的声发射特征也有差别。明确了来自缺陷的声发射信号，就可以长期连续地监视缺陷的是否安全，这是其它
18、无损检测方法难以实现的。除极少数材料外，金属和非金属材料在一定条件下都有声发射现象发生，所以，声发射检测几乎不受材料的限制。而且还可以利用时差等办法对缺陷进行定位。声发射检测的这一特点对大型结构如球罐等检测非常方便。目前，在工程上通常是利用声发射技术确定缺陷部位后，还需要利用其它无损检测方法加以复验。随着信号处理水平的提高，可根据信号本身的特征，直接对缺陷的性质和严重程度进行识别。人们经过多年的研究已经查明材料中有许多机制可以构成声发射源。材料的塑性变形、断裂、相变、磁效应和表面效应都会产生声发射信号而成为声发射源。与无损检测有关的声发射源主要是材料的塑性变形和裂纹的形成与扩展。与射线、超声等
19、其它无损检测方法相比，声发射技术有以下优点:1、对活性缺陷的检测。由于提供缺陷在应力作用下的动态信息，适于评价缺陷对结构的实际有害程度；2、利用多通道实现整体或大范围的快速检测。由于不必进行繁杂的扫查操作，只要布置好足够数量的传感器，经一次加载或试验过程，就可确定缺陷的部位，从而易 于提高检测效率；3、实现连续的在线监测。适用于工业过程在线监控及早期或临近破坏预报；4、可适应复杂的检测环境。由于对被检构件的接近要求不高，而适于其它方法难于或不能接近环境下的检测，如高低温、核辐射、易燃、易爆及有毒等环境。1.2 国内外研究现状信号分析和处理方法的研究是声发射源定位技术的关键问题之一，也是声发射技
20、术的主要发展方向。其目的就是要从声发射信号中提取特征，用以定位声发射源的特性。不论是突发的还是连续的声发射信号都具有瞬态性和随机性，属于非平稳的随机信号，并且是由一系列频率和模式丰富的信号组成。对于这种类型的信号分析和处理应能同时提供时域和频率域的分析，即声发射信号处理方法应具有时频分析能力。快速傅立叶变换(FFT)是一种常用的基于平稳过程的经典信号处理方法，它仅从时域或频域给出信号的统计平均结果，无法同时兼顾信号在时域和频域的全貌和局部化，无法对信号的非平稳性进行有效的分析处理。为了实现对非平稳信号的有效表示，解决其时频局部化分析问题，1946年，D.Gabor在他的“通讯理论”一文中引入了
21、窗口傅立叶变换(WFT)或称短时傅立叶变换(STFT)，其特点是在傅立叶变换中加入了一个时间局部的窗函数。虽然窗口傅立叶变换实现了时频分析，但是仍然存在着局限性:一旦选定了窗函数，它在时域和频域的窗口宽度不能改变。但是对于信号处理来说，总是希望时窗和频窗的宽度在时频平面上变化:时窗宽度随着频率的增加而减小，频窗宽度随着频率的增加而增加。这样，时间分辨率在高频时变得非常细，而频率分辨率在低频时变得非常好。这种分析对于由短时高频成分和长时低频成分组成的信号可以得到非常好的分析结果，这是小波分析(Wavelet Analysis)的思想来源，也是小波分析的特点。小波分析的这个特点，使得小波分析非常适
22、合声发射信号的分析。目前小波分析主要在分形、图像处理、信噪分离、语音信号处理、信号特征提取和故障诊断等方面得到广泛的应用。在声发射信号处理方面主要是利用小波分析的信噪分离和良好的时频局部化特性，以提取声发射信号的特征找出其内在规律，达到识别声发射源，了解其传播特性的目的。还有一个有趣的用途就是，分离出我们感兴趣的某些频率的信号，用这些相对稳定的信号到达不同传感器的时间，实现声发射源的精确定位。张平、刘时风、庚荣生、沈功田1在综合描述生发射信号的特点和小波分析的基本原理上，结合实例介绍了小波分析在声发射信号的特征提取，时频分析和噪声去除等三个方面的应用。李录平、邹新元、唐月清2利用小波变换来求声
23、发射信的特征参数，其准确率与阈值电平的取值大小无关，可大大提高生发射信号特征参数检测的准确率。杨建波、王阳3等基于模态生发射和互相关技术，利用小波变换的方法，计算生发射波达时间，进行声发射源定位，提高了定位精度。Kwont4基于模态声发射理论，将声发射源定位建立在给定的波形模态和频率基础上，利用小波分析方法提取针对复合材料不同损伤的声发射波相应的单一频率或某一很窄的频率段内的波形，选择形成波形的峰值，对衰减信号进行有效的补偿，通过设定相对于峰值的阈值或互相关方法计算时差，再进行声发射源定位，该方法有效减小声发射源定位误差，提高定位精度。由此可见小波理论近年来在信号处理等领域都已经取得了成功的应
24、用，而且也表现出在信号处理方面的诸多优点，基于小波理论的这些优点，本文也将采用基于小波变换的声发射信号的分析，从而使声发射源的定位技术更为精确。随着声发射源定位应用背景的不断拓展，定位技术的理论研究也取得了长足的进步。由于工程应用的需求，在二维空间及理想环境下的理论研究己经不能满足要求，更多的研究致力于真实声场下的三维空间声发射源定位。基于麦克阵列的定位问题，简而言之，就是利用一组按一定几何位置摆放的麦克定出声源的空间位置。基于麦克风阵列的声源定位方法大体上可分为三类:1、基于最大输出功率的可控波束形成技术。该方法对麦克风阵列接收到的语音信号进行滤波、加权求和，然后直接控制麦克风指向使波束有最
25、大输出功率的方向。2、基于高分辨率谱估计的定向技术。该方法利用求解麦克信号间的相关矩阵来定出方向角，从而进一步定出声源位置；3、基于到达时间差(TDOA)技术。该方法首先求出声音到达不同位置麦克的时间差，再利用这些时间差求得声音到达不同位置麦克风的距离差，最后用搜索或几何知识确定声源位置。由于时延估计定位方法的运算量比较低，而且在适当改进后，在一定的噪声和反射下有比较好的定位精度，因此适合于在实际中实时应用。本文将重点论述该方法。1.3 本文的研究内容及论文结构本文基于小波变换对声源定位技术进行了研究，首先对小波变换用于声发射信号分析进行了研究，并研究了小波变换应用于声发射信号分析的优势。通过
26、小波分析声发射信号，从而得到声发射波的波达时间。其次对各个传感器所得声发射信号的测量得到波达时间的时间差，再利用相关传感器的几何位置关系对声发射源定位进行了研究。最后也进行了定位试验以验证算法的有效性，并分析了声源定位产生误差的原因。本文共分为四章，各章的内容如下：第一章为绪论部分，主要介绍了论文的背景意义以及相关发展。第二章主要介绍了声发射信号的特点，并基于小波变换对声发射信号进行了分析，通过对声发射信号的小波变换提取声发射信号的特征。第三章主要介绍声源定位的方法，提出一种简单的声源定位方法，分别通过对声源的方向和距离的确定来确定声源位置，并对声源定位中产生的误差做出分析。第四章为工作总结及
27、展望。总结本文的主要工作，指出了本文存在的不足的地方和今后可以进行改进的方向。2 基于小波变换的声发射信号分析2.1 声发射原理概述2.1.1 声发射信号的特征通常声发射信号指的是物体在受到形变或外力作用时，因迅速释放弹性能而产生的瞬间应力波，因此大多数声发射信号在时域中具有瞬态性。声发射信号是由多模式波组成，而每种模式又是由宽带频率成分的波组成。因此频谱多模态性是声发射信号的另一个特点。声发射信号持续的时间相当短，大约为几十毫秒到几百毫秒。材料中弹性能卸载的时间决定了声发射信号的频谱。卸载时间越短，能量释放越快，声发射信号的频率越高。不同材料和不同声发射产生形式，声发射信号的频率范围不一样，
28、可从次声直到数十MHz的超声信号，幅度范围可从几微伏到上百伏。对于单个声发射事件，同一时刻可能出现几个不同频率信号叠加的情况，这是由于材料内部结构在受力时复杂变化导致的结果。由于在实际应用中低频信号易受环境噪声的干扰，高频信号在传播中又衰减强烈，所以，在绝大多数声发射检测中，主要频率段大概在100-400kHz。2.1.2 声发射信号的特征参数图2.1 声发射信号简化波形参数定义参数分析是目前分析声发射信号比较常用的方法。它是波形方法的简述，根据波形提取几个相关的统计数据，以多个简化的波形特征参数来表示声发射信号的特征，然后对其进行分析和处理。图2.1为声发射信号简化波形参数的定义。常用的参数
29、有振铃数、撞击数、能量、事件、上升时间和脉冲持续时间等。表2.1为各参数的含义和用途。表2.1 声发射信号参数参数含义特点与用途波击和波击计数超过阈值并使某一通道获取数据的任何信号称为一个波击,可分为总计数,计数率反映声发射活动的总量和频度,常用于声发射活动性评价事件计数由一个或几个波击鉴别所得声发射事件的个数，可分为总计数，计数率。反映声发射事件的总量和频度，用于源的活动性和定位集中度评价振铃计数越过门槛信号的振荡次数，可分为总计数和计数率粗略反映信号强度和频度，广泛用于声发射活动性评价，但甚受门槛的影响幅度事件信号波形的最大振幅值，通常用dB表示直接决定事件的可测性，常用于波源的类型鉴别，
30、强度及衰减的测量能量计数（MARSE）事件信号检波包络线下的面积，可分为总计数和计数率反映事件的相对能量或强度，可取代振铃计数，也用于波源的类型鉴别持续时间事件信号第一次越过门槛到最终降至门槛所经历的时间间隔，用us表示与振铃计数十分相似，但常用于特殊波源类型和噪声鉴别上升时间事件信号第一次越过门槛到最大振幅所经历的时间间隔，用us表示因甚受传播的影响而其物理意义变得不明确，有时用于机电噪声鉴别有效值电压（RMS）采样时间内信号电平的均方根值，以V表示与AE的大小有关。不受门槛的影响，主要用于连续型AE活动性评价平均信号电平（ASL）采样时间内信号电平的均值，以DB表示对幅度动态范围要求高而时
31、间分辨率要求不高的连续型信号，尤为有用。也用于背景噪声水平的测量时差同一个声发射波到达各传感器的时间差，以US表示决定于波源的位置，传感器间距和传播速度，用于波源的位置计算外变量试验过程外加变量，包括经历时间，载荷，位移，温度及疲劳周次不属于信号参数，但属于波击信号参数的数据集，用于声发射信号的活动性分析由上表可知，可以通过提取声发射信号的特征参数来对声发射信号进行分析，并通过分析声发射波的到达时间来对声发射源进行定位，从而达到定位的目的。2.2 小波变换的定义对于任意平方可积的函数 ,其傅里叶变换为 ,若 满足 （2.1）则称为小波基函数,将小波基函数进行伸缩和平移后得到一个小波序列 a,b
32、R a0 （2.2）式中a 尺度因子b 时间因子对于任意平方可积的函数f ( t) L 2 ( R) ,其连续小波变换的定义为 (2.3)若对式(2.3) 中的尺度因子a 和时间因子b 进行离散化,即取a = ( a0 1) , b = nb0 ( b0 R ; m , nZ) ,则可定义函数f ( t ) 的离散小波变换,为了便于计算机运算,尺度因子a 通常取2 。2.3 小波变换的时频局部分析2.3.1 小波变换对信号的频域分析令小波基函数 的频谱函数为 ,根据傅里叶变换的性质, 小波序列 的频谱函数为。由此可见,时间因子b 只是改变信号在频域的相位,而尺度因子a 则对信号起着频限的作用:
33、信号被分成不同的频带成分,尺度因子越大，频率越小，频带越窄。小波变换对信号的频带划分情况见图2.2 ,其中,A 表示信号的低频信息, D 表示信号的高频信息。假定用采样率2 f s 对信号f ( t) 进行j 尺度小波分析,则 （2.4）其中A j 的频带范围是0 , Di 的频带范围是 ,1 i j 。f(t)D1AtD2A2DjAj 图2.2 小波变换对信号的频带分解图2.3.2 小波变换对信号的时频分析式(2.3) 表明小波序列函数可以看作一系列窗函数，在b 时间点对f ( t) 进行局部分析。设小波基函数 的中心为t*, 时窗宽为2t , 则式(2.3) 是在如下的时间窗内对f ( t
34、) 进行时域局部分析 at*+ b - at , at*+ b + at (2.5)类似的令小波基函数 的频谱函数的中心频率为w*, 频带宽2w , 则根据傅里叶变换的性质,与式(2.5) 时间窗对应的频窗为 w*/ a - w/ a , w*/ a +w/ a (2.6)对于较小的尺度a ，对应的是高频信号，根据式(2.5) 和式(2.6) 可知，小波变换对函数f ( t ) 的局部分析在时域采用较小的时窗,而在频域采用较大的频窗；对于较大的尺度a 所对应的低频信号的分析则刚好相反。正是因为小波函数具有可变的时窗和频窗,使得小波变换在时域和频域同时具有良好的局部化特性，对于含有瞬态变化的信号
35、具有很好的分析能力。2.4 声发射信号的特征参数提取2.4.1 小波基和小波尺度的选择对声发射信号作小波变换处理，小波基函数的选择非常重要，其适当与否将直接关系到信号处理效果的好坏以及特征信号提取的成败。基函数的选择要考虑以下几个性质：1、正交性：具有正交性的小波基的小波变换可以采用Mallat快速算法。2、紧支性：小波基应具有时、频域紧支性，即具有良好的时、频域局部特性。紧支宽度越窄，局部特性越好。3、对称性：对称的小波基可以避免信号小波变换的分解和重构过程对信号产生畸变。4、消失矩：具有消失矩的小波基能将信号能量相对集中在少数几个小波系数里，它对检测信号的奇异性以及信号与噪声的分离都具有作
36、用。常用的小波基函数有Haar小波、Daubechies(dbN)小波、Mexican Hat(mexh)小波、Symlet(symN)小波等，将其特点归纳如下 ：Haar小波：该小波具有正交性和对称性。时域中有紧支性，频域中没有，只具有0消失矩，一阶导数不连续；Daubechies(dbN)小波：该小波具有正交性。在时域和频域都是有限紧支，没有解析式，在实施中不需要对小波进行人为地切断，具有计算快、精度高等特点。其消失矩为N，简称为dbN；Mexican Hat(mexh)小波：这是著名的墨西哥帽子小波，它没有正交性，但有对称性。1阶消失矩，任意阶导数连续；Symlet(symN)小波：该小
37、波具有正交性和近似对称性。在时域和频域都是有限紧支，具有N 阶消失矩。经过以上分析，可以认为Daubeehies(dbN)小波和Symlet(symN)小波是较适于声发射信号的分析处理。本文采用Daubeehies(dbN)小波来对声发射信号进行分析处理。在对声发射信号进行小波变换时，分解级数不是盲目选择的，而是与信号的采样长度有直接的关系，尺度的选择应该根据实际信号的分析需要，这样声发射信号小波变换的每个分解尺度才具有明确的物理意义，在此基础上对信号的特征分析才具有意义。尺度越大,频率划分得越细,但是计算量也相应增加。只有选择合适的小波基函数和小波尺度,小波变换信号分析的优越性才能得以实现。
38、2.4.2 用小波分析实现声发射信号信噪分离小波用于声发射信号除噪的原理是把带有噪声的声发射信号进行小波分解，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；把那些属于噪声的小波系数置为零，剩余的部分进行小波重构得到没有噪声的声发射信号。声发射信号信噪分离可以采用两种途径：一是在了解声发射信号中所关心的频率成分的情况下，通过小波分解，只保留所关心的频带的小波变换结果，将其它频道的变换结果置零，然后重新合成信号；二是在了解声发射信号检测过程中噪声成分频率范围的情况下，可以通过将噪声成分所在的频道的小波变换系数置零，然后重新合成信号，去除噪声。这两种信噪分离途径，具体本质上的一
39、致性。但二者所要求的对信号的先验知识不同。途径一要求了解有用声发射信号的频率范围。途径二要求了解信号噪声的先验知识。如图2.3所示F为实测声发射信号，其中有类似白噪声的噪声信号。Fd为用小波去噪后的重构信号。结合对声发射信号机制的了解与频谱分析结果可知声发射信号的频谱主要分布在100400kHz,经过小波分解，可以发现第3和第4级信号是信号的主频带，可以用这两级信号进行信号重构，去除其它频带的低频和高频噪声。2.4.3 小波变换用于声发射波波达时间的提取 传统的声发射定位中常采用门槛跨越技术，其困难之处在于，由于声发射波的频散现象使其波形改变，当传感器距离增大时，会引起相当大的误差，这意味着不
40、是在波形的同一相位点上跨越门槛。而采用波形分析技术，虽然有可能减小误差。但由于分析的声发射波仍然是不同特性波的混合，其考虑的只是某种波(弯曲波或扩展波)占主导，因此仍存在较大的误差。声发射波包含扩展波和弯曲波。在声发射信号传播过程中，高频扩展波传播速度较快。弯曲波较慢，先行到达的波频率较高，后到达的波频率较低 。因此，用小波分析的方法提取声发射信号中的某一频率的声发射波随时间变化的规律，这个分离信号的最大幅值点所对应的时间就是该频率声发射波的到达时间，根据这个到达时间和实测出的波速进行声发射源定位。用上述方法能有效减小声发射源定位的误差，提高定位精度。 为了比较定位效果，在平面内设置三个传感器（m1，m2，m3），并产生模
