应用独立成分分析和小波分解对木材声发射信号的析取

编号 zgly0001741444

文献类型 期刊论文

文献题名 应用独立成分分析和小波分解对木材声发射信号的析取

作者 罗蕊寒  方赛银  丁锐  赖菲  王明华  李晓崧  罗廷芳  李明 

作者单位 西南林业大学机械与交通学院  西南林业大学  安徽工程大学电气工程学院、高端装备先进感知与智能控制教育部重点实验室(安徽工程大学) 

母体文献 东北林业大学学报 

年卷期 2022,50(2)

页码 83-87

年份 2022 

分类号 S781.3  TN911.7 

关键词 樟子松  木材  声发射  信号析取 

文摘内容 选取常温气干状态表面无缺陷的樟子松(Pinus sylvestris var.mongolica Litv.)实木为试验材料,制成长800 mm、宽60 mm、厚30 mm的试件。使用UTM5105型万能力学试验机对试件进行破坏性试验,以500 kHz的采样频率采集木材三点弯曲试验产生的声发射(AE)信号,截取试验后期幅值无显著变化的一段原始信号作为研究对象。采用依据负熵最大化的快速独立成分分析(FastICA)盲源分离算法将原始信号分离成噪声和声发射信号,再对分离后的声发射信号进行5层小波分解后重构声发射信号波形;对重构声发射信号进行频域分析,通过与已知声发射信号的频域特征比较,验证信号析取的有效性。结果表明:构建的依据独立成分分析和小波分解(FastICA-Wavelet)的声发射信号析取方法,能够从混有声发射信号的类噪声信号中分解出声发射信号,利用小波分解能够进一步降低非独立噪声成分的影响。