基于模糊綜合評判的金屬管道裂紋狀態(tài)識別.pdf

1、在石油、天然氣、水利等行業(yè)里，管道運輸是特別重要的運輸方式，這是一種復雜的動力系統(tǒng)，而金屬管道是這種系統(tǒng)中重要的輸送設(shè)施，它所面臨的重要問題就是金屬管道的破裂，這也是金屬管道失效的主要形式。本文確定以金屬管道裂紋為研究對象，致力于應用聲發(fā)射(AE--Acoustic Emission)技術(shù)提取金屬管道裂紋聲發(fā)射信號，利用現(xiàn)代先進的方法對AE信號進行分析處理，并提取信號的特征參數(shù)，而后運用模糊綜合評判法對金屬管道裂紋的三種狀態(tài)（無裂紋、擴

2、展裂紋、泄漏裂紋）進行識別判斷，最后結(jié)合實驗數(shù)據(jù)去驗證結(jié)果的可行性。本課題的主要內(nèi)容如下:
　　首先，本文介紹了聲發(fā)射的基本知識和概念，確定應用聲發(fā)射檢測技術(shù)來采集金屬管道裂紋的AE信號。在聲發(fā)射信號處理技術(shù)的基礎(chǔ)上去分析金屬管道裂紋主要三種狀態(tài)及其AE信號的特點，并提出AE信號采集及信號處理方案。
　　其次，本文介紹了金屬管道裂紋的AE信號濾波技術(shù)，重點闡述了中值濾波法和小波濾波法的基本原理及其各自的優(yōu)缺點，從而確定本研究

3、在應用Matlab軟件工具的基礎(chǔ)上對AE信號的濾波技術(shù)為中值-小波閾值濾波法。先用中值濾波法對采集到的AE信號濾波，再根據(jù)閾值、小波基的選取準則，以db4作為小波基函數(shù)對AE信號進行小波分解（共3層）的閾值濾波，從而完成對AE信號的濾波;然后以小波基函數(shù)db4，確定以小波包分解法對濾波后的金屬管道裂紋AE信號進行3層小波包分解，用來提取各小波包節(jié)點的能量系數(shù)，應用這種方法提取AE信號的特征參數(shù)。
　　再次，本文介紹了時間序列、應用

4、時序分析法提取金屬管道裂紋AE信號的特征參數(shù)等理論知識，從而建立模糊綜合評判的隸屬函數(shù)，借助Matlab軟件工具，確定本研究的因素集為所提取的特征參數(shù)-能量值，評價集為三種狀態(tài)（無裂紋、擴展裂紋、泄漏裂紋），權(quán)重集為能量值的歸一化值，并建立五種模糊綜合評判模型對狀態(tài)識別結(jié)果進行評判，應用最大隸屬度原則對評判結(jié)果進行數(shù)據(jù)處理，判別出金屬管道是否有裂紋及其狀態(tài)。
　　最后，建立實驗系統(tǒng)來驗證本研究在生產(chǎn)實踐中的可行性。按照本課題確定的

5、理論研究方法對實驗中采集的實時數(shù)據(jù)進行處理和分析，從而得到裂紋三種狀態(tài)（無裂紋、擴展裂紋、泄漏裂紋）AE信號的特征參數(shù)，應用Matlab軟件工具，得到信號分布圖，分析了三種狀態(tài)下信號各自的特點，用模糊綜合評判法建立模糊函數(shù)，并對所提取的特征參數(shù)進行評判，能夠成功地識別出金屬管道質(zhì)量的狀態(tài)。
　　研究結(jié)果表明:借助于Matlab軟件工具強大的數(shù)據(jù)處理能力，選用中值-小波閾值濾波法能較好地濾除AE信號中的干擾信號，用3層小波包分解提取