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从滤波及噪声剔除的方面来提升模具加工效率

提示:

瞬态异常变化的信号。在平稳信号的检测中,采用传统的卡尔曼(Kalman)滤波、维纳(Wiener)滤波与STFT相结合的方法

  瞬态异常变化的信号。在平稳信号的检测中,采用传统的卡尔曼(Kalman)滤波、维纳(Wiener)滤波与STFT相结合的方法,可得到很好的降噪效果。但是,即使是一个窗内的声发射信号也不是真正的平稳信号,由于这两种滤波技术均基于STFT,使用固定的窗函数,所以在检测频谱分布较宽的含噪声发射应力波信号时很难确定窗口宽度:窗口窄了会损害信号的低频部分;窗口宽了会损害信号的高频部分。

  对于含噪应力波信号检测来说,特别是在较强噪声干扰的情况下,上述两种滤波虽然能在一定程度上削弱噪声,提高了信噪比,但对声发射信号也会造成较大的损害。

  在滤波前把含噪的信号进行小波多尺度变换,目的是使每一尺度下的声发射信号在短时内(一窗内)更加趋近于平稳过程,使每一尺度下信号频谱分布相对较窄。然后再用快速卡尔曼滤波或维纳滤波对每一尺度下的信号进行滤波处理:在滤波时,对不同尺度下的信号选用不同的窗宽,使窗宽和待滤波的信号的中心频率保持一致,即中心频率越高使用的窗宽越窄。

  最后,利用反卷积法反演小波变换,可以获得甚为完善的去噪声发射信号。这种算法的唯一不足之处是需要较长的计算时间。为了缩短时间,美国DigitalWave公司引入了一种新的方法152:将不同频率的余弦信号与整个含噪信号相关,并将形成的包络以频率为函数作频率-幅度曲线,这个方法在数学上虽然不够严密,但已能提供所需的频率分辨力,而计算时间则大为缩短。

  试验结果15,62对152.4mm@25.4mm@6.35mm的7075铝合金样件进行常规的2Hz周期加载拉伸疲劳试验,试验进行至破坏。试验过程中的噪声剔除效果为:

  (1)当试验进行之际,有1067个总事件被传感器接收;(2)经过以硬件为主在采样前的噪声剔除,余留的(进入A/D)有388个事件;(3)经过三维分析软件,筛选出46个事件可能是损伤事件;(4)在46个可能为损伤(断裂)的事件中,经过仪器的信号处理,有32个被鉴定为真正的裂缝事件,且/源0位于裂缝的尖端。上述采样以前,依据饱和点的噪声剔除程序,在饱和百分比太高时,波形将被剔除。这一程序在Boeing国防与空间集团试用,证明程序执行非常快,允许不中断实时采样,而且根据在飞机结构中的检测,仅这一程序就减少采集数据量的50%90%152。

  


(责任编辑: 谢媛 )

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