国家科技型中小企业技术创新基金(09C26213201011)
- 作品数：3 被引量：7H指数：2
- 相关作者：骆志高张仰明赵俊丽李前程戴亚春更多>>
- 相关机构：江苏大学更多>>
- 发文基金：国家科技型中小企业技术创新基金更多>>
- 相关领域：机械工程矿业工程金属学及工艺更多>>
- 矿用拉伸件裂纹声发射信号的SVD降噪研究被引量：2
- 2015年
- 针对强噪声背景下矿用金属板材拉伸件裂纹声发射特征信号不易提取的状况,首先对强噪声情况下单级奇异值分解降噪效果不明显现象进行分析,提出了将单级奇异值分解进行串联的逐级滤除噪声信号方法;采用信号仿真研究了SVD原理在信号降噪处理上应用的效果;并通过金属板材拉伸声发射信号SVD降噪处理试验,验证了多级奇异值分解串联SVD降噪法,滤除声发射信号中混杂噪声信号的有效性,为该方法的应用提供了理论依据。
- 张仰明骆志高赵俊丽
- 关键词：金属板材声发射信号
- 基于小波阈值-经验模态分解法的裂纹声发射信号降噪研究被引量：4
- 2017年
- 声发射作为一种无损检测技术已被应用到多个领域的产品质量检测中。对小波阈值法和经验模态分解法进行分析和比较,并结合两种方法对声发射信号降噪的优点,形成小波阈值-经验模态分解法。对应用这一新降噪方法前后的信号进行对比,确认降噪效果显著,信号保真度良好。
- 李前程戴亚春张仰明骆志高
- 关键词：声发射降噪
- 金属拉深件裂纹AE信号特征参数提取的实验被引量：1
- 2013年
- 通过设计的三层BP神经网络对实验采集的11个声发射信号参数进行特征提取。首先,根据均方根误差确定隐含层中神经元的数量为12个,然后计算各声发射参数对表征裂纹信号灵敏度的大小,逐步删除灵敏度较小的声发射参数,以达到降低训练时输入信号维数的目的。最后确定选取幅度(X1)、振铃计数(X3)、能量(X6)、持续时间(X7)、时间消耗(X9)五个特征参数能够有效地识别金属拉深件裂纹。实验研究对于减少金属拉深件裂纹定位时的繁琐的参数计算具有重要意义。
- 骆志高赵俊丽张保刚邵应清
- 关键词：拉深件声发射技术BP神经网络特征提取
