针对水管泄漏检测难度大,提出了"节点式"光纤Bragg光栅声发射传感器安置方法,即将声发射传感器放在两段管道的节点处,对漏水的声发射信号进行收集,进而来判断水管的泄露程度.同时对声发射传感器进行了金属化封装,在实验室建立了供水管道的供水模型,在实验室进行模拟,采用声发射传感器采集声发射信号,对信号进行分析处理.实验结果表明:该检测系统能够详细提供供水系统的声发射信息分布情况,对漏水点实现准确报警,克服了以往声传感器在收集声发射信息过程中衰减和无法实现长距离传输的弊端.

针对声发射信号比较微弱，实际检测信号中常含有强背景噪声的问题，提出了基于独立分量分析（ICA）的信号去噪方法。该方法首先对观测信号进行FastICA分解，得出多导独立分量；再根据一定的时域及频域先验知识，将独立分量中的噪声信号通道置零，利用解混矩阵反演出去噪后的信号。文中通过断铅声模拟发射信号去噪仿真和埋地水管泄漏声发射信号去噪实验，对该方法进行定性和定量分析。结果表明，与常规的去噪方法比较，ICA去噪方法受噪声强度影响较小，能够得到更高的信噪比和更好的相关系数，有利于提高埋地水管泄漏点的定位精度。

声发射信号的压缩感知仿真与实现，张闯，蒋盼，随着声发射检测技术在工程中应用越来越广泛，但面临的问题也逐渐增多，尤其是在对大型构件进行在线监测时会产生大量的数据，这对

本程序为傅里叶变换，给定初始时域波形，可得到对应频域波形。可出图

Vallen AE Python工具 用于提取和分析声发射测量数据的Python工具： 缬草。 io ：读取（和写入）Vallen Systeme SQLite数据库文件（* .pridb，*。tradb，*。trfdb） 缬草。特征：提取声发射特征 缬草。 timepicker ：到达时间估计的时间选择算法 注意：自R2020版本发布以来，Vallen AE Suite的免费/精简版本可用。 If提供了使用VisualAE进行实时数据可视化和分析的基本功能。因此，您可以编写自己的pridb / tradb文件，并使用VisualAE进行实时可视化。 可以在此处下载Vallen AE Suite： ： 文献资料 有关完整的文档和示例，请访问 。 安装 从PyPI安装最新版本： pip install vallenae 请注意， vallenae需要Python 3.6或更高版本。在L

为了有效消除声发射信号中的噪声，将广义S变换滤波方法应用于声发射信号去噪，分别采用广义S变换中的充零法、基于带通滤波器设计滤波算子法以及时频滤波法进行滤波比较，针对信号的不同时频特性设计了相应的时频滤波算子。结果表明，基于S变换的三种时频滤波法对声发射信号的去噪均有较好的效果，克服了传统滤波方法滤波因子不能随时间、频率变化而变化的缺陷。其中时频滤波法在高信噪比和低信噪比情况下都能更好地去除噪声，可以满足信号处理的要求。

本程序为傅里叶变换，给定初始时域波形，可得到对应频域波形。可出图

基于一维卷积神经网络的燃气管道泄漏声发射信号识别.pdf

现有前置放大器的带宽为100～300 kHz，在测量过程中将一些有用的低频信号滤除了。为此本文设计了一套低频声发射前置放大器，给出电路原理图，并对电路进行了分析与验证。结果表明设计的前置放大器低频截止频率可达到30 kHz，改善了声发射检测仪的探测性能，满足设计要求。

行业分类-电信-转子碰摩声发射信号降噪方法.rar