基于小波分析和神经网络识别的电磁声发射信号处理平台的研究

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电磁声发射检测技术是一种全新的无损检测技术,是通过对导电部件进行电磁加载产生洛仑兹力,进而激发声发射效应,并通过这个效应来进行无损检测,可广泛应用在石油化工、航天航空、材料实验和交通运输等领域。对声发射信号进行分析与处理是目前获取声发射源信息的最有效途径,直接关系检测技术的发展,因此对电磁声发射信号进行分析研究有着很重要的意义。   本文基于小波变换对电磁声发射信号的特征进行分析,详细讨论小波变换在信号处理中的应用,包括对小波基和阈值的选取以及降噪方法的研究;通过小波变换的特征分析法的研究,找到适合声发射特征提取的有效方法,并训练BP 神经网络对电磁声发射信号进行识别;将小波分析与互相关原理相结合对电磁声发射信号的源定位进行研究;基于以上研究,对电磁声发射信号处理平台进行了开发。  
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