Способ регистрации и анализа сигналов акустической эмиссии

Использование: для мониторинга технического состояния конструкций, технических устройств, зданий и сооружений в условиях воздействия факторов высокоамплитудных случайных шумов. Сущность изобретения заключается в том, что выполняют регистрацию и анализ сигналов акустической эмиссии путем беспороговой регистрации данных акустико-эмиссионного контроля, которую осуществляют посредством усиления, аналого-цифрового преобразования и записи зашумленного акустико-эмиссионного сигнала без использования амплитудной дискриминации, последующей его цифровой обработки, включающей полосовую частотную фильтрацию, обнаруживают полезный сигнал акустической эмиссии с использованием адаптивного фильтра, который содержит по меньшей мере один входной информационный канал и разделяет зарегистрированный временной ряд на две независимых компоненты - детерминированную сигнальную и случайную шумовую, выделяют сигнал акустической эмиссии с помощью расчета локальных параметров временных рядов сигнала и шума, усредненных в пределах заданного по ширине скользящего временного окна, проводят сравнительный анализ временных рядов сигнала и шума, составленных из значений локальных параметров, и выстраивают на его основе систему характеристических инвариантов, не зависящих от амплитуды и интенсивности шума, которые используют в качестве информативных параметров акустической эмиссии для формирования диагностических признаков наличия дефектов в объекте контроля, проводят классификацию дефектов по степени опасности и принимают решение о техническом состоянии объекта контроля. Технический результат: повышение достоверности и объективности оценки технического состояния объекта контроля с использованием метода акустической эмиссии в широком диапазоне отношений сигнала к шуму, в том числе порядка или меньше единицы. 4 з.п. ф-лы, 4 ил. 1 табл.

 

Заявляемое изобретение относится к диагностике состояния технических устройств, основанной на применении метода акустической эмиссии (АЭ), и может быть использовано при мониторинге технического состояния конструкций, технических устройств, зданий и сооружений в условиях воздействия факторов высокоамплитудных случайных шумов.

Основной проблемой практического использования метода АЭ является его слабая помехозащищенность. Для решения этой проблемы в серийных акустико-эмиссионных измерительных комплексах используется способ пороговой регистрации сигнала АЭ с последующей классификацией дефектов по степени опасности [1]. Данный способ реализуется посредством установки порога дискриминации входного сигнала. Подобная процедура имеет смысл, если отношение сигнал/шум на входе регистрирующего устройства больше единицы. В противном случае качество акустико-эмиссионного контроля резко падает, а при возникновении помех, сравнимых с уровнем входного полезного сигнала, анализ данных становится невозможным. Таким образом, результат контроля зависит от величины устанавливаемого порога и амплитудного уровня входных помех, что существенно ограничивает область применения метода АЭ. Объектами с низким отношением сигнал/шум, к которым метод АЭ в условиях текущей эксплуатации неприменим, являются элементы трущихся узлов и деталей машин и механизмов, промышленные установки и технические устройства, работающие в условиях высокой зашумленности, а также здания и сооружения при воздействии высокоамплитудных случайных помех.

Современные методы регистрации данных АЭ, основанные на пороговой амплитудной дискриминации, не решают проблему обнаружения полезного сигнала в условиях интенсивных нестационарных шумов и высокоамплитудных индустриальных помех. Распространенным методом обнаружения полезного сигнала АЭ от дефекта в условиях задания жесткого порога дискриминации является сравнение статистических свойств сигнала и шума. Известен способ оценки степени разрушения конструкций при акустико-эмиссионном контроле [2], основанный на анализе изменения интенсивности АЭ в процессе развития разрушения, а именно образования макротрещины при объединении микроисточников разрушения с ростом деформации на лабораторном образце. Утверждается, что на ранних стадиях деформирования поток сигналов АЭ от микроисточников, случайным образом распределенных по объему образца, имеет пуассоновский характер. С ростом нагрузки объединение микродефектов в трещину и ее последующее развитие нарушает распределение Пуассона. Недостатком является тот факт, что предлагаемый способ учитывает один тип помехи - структурный шум как пуассоновский процесс. Известно, что основным признаком пуассоновского процесса является его стационарность, что для реальных объектов контроля, чаще всего работающих в условиях нескольких типов нестационарных шумов и помех, невыполнимо. Таким образом, возможности применения предлагаемого способа ограничены только лабораторными объектами, на которых влияние реальных шумов отсутствует.

Известны методы предварительной аппаратурной обработки входного сигнала, производимой с целью улучшения отношения сигнал/шум и выделения полезного сигнала на фоне помех, основанные на различии частотных спектров сигналов АЭ и шума. В частности, известен способ спектрально-корреляционной фильтрации аддитивного временного ряда сигнала и шума [3], реализуемый многоканальным акустико-эмиссионным устройством. Согласно известному способу временной ряд сигнала и шума формируется путем задания жесткого порога дискриминации, посредством которого предварительно удаляется часть информативной и помеховой составляющей временного ряда АЭ, лежащие ниже задаваемого порога, а дальнейшая фильтрация сигнала АЭ осуществляется посредством варьирования полосы пропускания частотного фильтра и коэффициента усиления. Недостатком способа является обязательное условие разделения сигнала АЭ и помехи по времени. При этом отношение сигнал/шум должно быть больше единицы, а нестационарный высокоамплитудный помеховый сигнал полностью подавляться. Ввиду невозможности выполнения этих условий для объектов контроля с малым отношением сигнал/шум известный способ представляется неэффективным.

Известен способ контроля трубопроводов [4, 5], в котором для очистки сигнала АЭ от помех реализован метод вейвлет-преобразования в частотной и временной областях. Преимущество указанного способа по сравнению с ранее описанными способами [2] и [3] заключается в том, что при вейвлет-анализе в условиях нестационарности помехового сигнала может быть применен гибкий порог дискриминации. Особенность данного способа заключается в том, что в качестве полезного сигнала АЭ принимается эталонный сигнал от источника Су-Нильсена. На практике, однако, реальный сигнал АЭ от дефекта, в зависимости от расстояния до приемника, может испытывать сильные нелинейные искажения, а следовательно, отличаться от эталонного. Кроме того, в случае наложения помехового сигнала на эталонный также происходит искажение функции источника сигнала, и вейвлет-фильтрация становится неэффективной. Общий недостаток указанных методов обработки данных в принятых за аналоги работах [2-5] сводится к тому, что они могут быть применены к лабораторным объектам при отношении сигнал/шум больше 1 и при заданной форме эталонного сигнала АЭ.

Известен способ осуществления фильтрации на фоне стационарных, а также высокоамплитудных импульсных помех на реальном объекте [6] для обнаружения, регистрации и предварительной обработки сигналов сейсмоакустической эмиссии от разломов горных пород, при котором подавление помех решается посредством применения более информативного по сравнению с [2-5] параметра MARSE [1], чувствительного одновременно к амплитуде и длительности регистрируемого единичного сигнала, а также введения адаптивного порога дискриминации, автоматически подстраивающегося под уровень шума. Недостаток заключается в том, что в указанном способе величина отношения сигнал/шум не может быть меньше единицы и, соответственно, потери информативной части полезного сигнала, находящейся ниже порога дискриминации, неизбежны.

Там же описан способ фильтрации [6], основанный на статистическом анализе набора информативных параметров сигнала АЭ, при котором обеспечивается возможность обнаружения полезного сигнала на фоне нестационарных высокоамплитудных помех, превышающих по амплитуде уровень входного сигнала. Фильтрация осуществляется на основе анализа формы отдельных осциллограмм элементарного события АЭ. Существенным ограничением известного способа является то, что полезный сигнал и сигнал помехи должны разделяться по времени прихода к приемнику АЭ. В практике акустико-эмиссионного контроля, особенно при высокой активности АЭ и, соответственно, перекрытии импульсов полезного сигнала и шума, это условие не реализуется. Таким образом, в известном способе алгоритмы обнаружения полезного сигнала на фоне помех применительно к технологическим объектам контроля имеют неуниверсальный характер и корректно работают только в условиях пороговой регистрации.

Из вышеизложенного следует, что существующие пороговые методы обработки зашумленных данных АЭ могут быть эффективно использованы для АЭ диагностики только при отношении сигнал/шум больше единицы.

Наиболее близким к предлагаемому является способ акустико-эмиссионного контроля дефектного состояния материала в процессе его глубокой пластической деформации [7] путем регистрации сигналов и их обработки посредством адаптивной фильтрации. Адаптивную фильтрацию применяют на основе стандартного адаптивного алгоритма прямой идентификации с обучением. Однако, в известном способе адаптивная фильтрация использована не для извлечения полезного сигнала АЭ из временного ряда помехи, а для восстановления его формы, искаженной технологическим шумом в условиях, когда отношение сигнал/шум больше единицы. В качестве диагностического признака наличия дефекта использовалась типичная для пороговой регистрации величина пиковой амплитуды сигнала АЭ над уровнем порога, за который принималось среднеквадратичное значение амплитуды шума. Возможность применения известного способа при отношении сигнал/шум порядка или меньше единицы не проверялась. Недостатком указанного алгоритма является необходимость применения двухканальной схемы измерения, которая предполагает наличие двух пространственно разделенных приемных преобразователей, один из которых регистрирует аддитивную смесь сигнала АЭ и шума, другой - только шумовую компоненту. При акустико-эмиссионном контроле технологических объектов в натурных условиях подобная схема адаптивного шумоподавителя практически не реализуется.

Задача заявляемого изобретения состоит в обнаружении и анализе сигналов акустической эмиссии при наличии высокоамплитудных шумов.

Техническим результатом заявляемого способа является повышение достоверности и объективности оценки состояния объекта контроля с использованием метода акустической эмиссии в широком диапазоне отношений сигнала к шуму, в том числе порядка или меньше единицы.

Согласно заявляемому способу регистрации и анализа сигналов акустической эмиссии в условиях воздействия высокоамплитудных случайных шумов при соотношении сигнал/шум порядка или меньше единицы путем беспороговой регистрации данных акустико-эмиссионного контроля, для чего зашумленный акустико-эмиссионный сигнал регистрируют, усиливают и подвергают цифровой обработке, включающей полосовую частотную фильтрацию, обнаруживают полезный сигнал акустической эмиссии с использованием адаптивного фильтра, который содержит по меньшей мере один входной информационный канал и разделяет зарегистрированный временной ряд на две независимых компоненты - детерминированную сигнальную и случайную шумовую, выделяют сигнал акустической эмиссии с помощью расчета локальных параметров временных рядов сигнала и шума, усредненных в пределах заданного скользящего временного окна, проводят сравнительный анализ временных рядов сигнала и шума, составленных из значений локальных параметров, и выстраивают на его основе систему характеристических инвариантов, не зависящих от амплитуды и интенсивности шума, которые используют в качестве информативных параметров акустической эмиссии для формирования диагностических признаков наличия дефектов в объекте контроля, проводят классификацию дефектов по степени опасности и принимают решение о техническом состоянии объекта контроля. Под локальными параметрами понимают следующее:

- спектрально-корреляционные характеристики (максимум функции когерентности, амплитуда дифференциального кепстра, время корреляции);

- статистические характеристики (функции распределения, медианы, моды, центральные моменты 1-го - 4-го порядков, среднеквадратичные значения),

- динамические характеристики (наибольший показатель Ляпунова, фрактальная размерность, степень стохастичности).

Система характеристических инвариантов не зависит от изменения амплитуды и интенсивности шума, используется в качестве информативных параметров акустической эмиссии: коэффициентов асимметрии, эксцесса, вариации, индекса Херста, интервала корреляции. Для расчета характеристических инвариантов - коэффициентов вариации, асимметрии и эксцесса - дополнительно используются временные ряды из временных интервалов между импульсами сигнала и временных интервалов между импульсами шума.

Основной особенностью заявляемого способа является метод беспороговой регистрации данных акустической эмиссии на основе непрерывной цифровой регистрации и сохранения аддитивной смеси сигнала и шума с использованием аналого-цифрового преобразователя напряжения.

Дополнительно к адаптивной фильтрации в случае перекрытия частотных спектров сигнала и помехи для обнаружения полезного акустико-эмиссионного сигнала может применяться метод характеристических функций, основанный на различии вероятностных свойств сигнала и шума.

Классификацию дефектов по степени опасности осуществляют посредством кластерного анализа методом к-средних.

Заявляемый способ содержит два ключевых положения:

- построение системы акустико-эмиссионной диагностики, работоспособной при отношении сигнал/шум порядка или меньше единицы, осуществляется на основе беспороговой регистрации данных (БРД);

- эффективный способ обработки сильно зашумленных сигналов АЭ при БРД реализуется путем адаптивной фильтрации с применением адаптивного фильтра (АФ), содержащего один входной информационный канал, посредством которого сигнал и шум разделяют на две независимые компоненты, соответственно, детерминированную и случайную.

Цифровые алгоритмы адаптивной фильтрации успешно обнаруживают полезный сигнал в присутствии сильных помех или нестационарных шумов с различной природой и априорно неизвестными свойствами при отношении сигнал/шум меньше единицы [8]. Сведения о применении адаптивной фильтрации в акустико-эмиссионной диагностике и построении на ее основе помехоустойчивых систем обнаружения слабого сигнала АЭ отсутствуют. Заявляемая совокупность существенных признаков неизвестна из уровня техники, что позволяет сделать вывод о соответствии критерию «новизна».

Заявляемый способ осуществляется посредством устройства, состоящего из последовательно соединенных друг с другом ряда измерительных, регистрирующих и вычислительных модулей: модуль аналогового преобразования сигнала АЭ и помехи, модуль широкополосного согласующего усилителя, многоканальный регистрирующий модуль, модуль цифровой обработки сигнала, модуль формирования информативных параметров акустико-эмиссионного сигнала и шума, модуль оценки степени опасности дефекта, при этом модуль аналогового преобразования сигнала АЭ и помехи содержит, по меньшей мере, один преобразователь АЭ, выход которого соединен с входом предварительного усилителя, многоканальный регистрирующий модуль содержит блок аналого-цифрового преобразователя (АЦП) входного сигнала, блок выборки, хранения и передачи данных, блок цифроаналогового преобразователя (ЦАП) и калибровки, входы и выходы которых последовательно соединены друг с другом или с преобразователем АЭ, выполняющим роль излучателя при калибровке измерительных каналов. Модуль цифровой обработки сигнала включает блок селективной фильтрации, выход которого соединен с входами блоков адаптивной фильтрации и характеристических функций, выходы с которых соединены с блоком обнаружения полезного сигнала АЭ, модуль формирования информативных параметров сигнала АЭ и шума содержит блок расчета функции когерентности и времени корреляции, блок расчета функции распределения временных интервалов, блок вычисления статистических моментов, блок расчета фрактальных параметров, модуль оценки степени опасности дефекта состоит из блока кластерного анализа, выход которого соединен с входом блока принятия решения.

На фиг. 1 изображена принципиальная блок-схема реализации способа беспороговой регистрации данных акустической эмиссии, где приняты следующие условные обозначения:

I. Модуль аналогового преобразования сигнала АЭ и помехи.

1.1 - Датчик АЭ.

1.2 - Предварительный усилитель.

II. Модуль широкополосного согласующего усилителя.

III. Многоканальный регистрирующий модуль.

3.1 - Блок аналого-цифрового преобразователя входного сигнала.

3.2 - Блок выборки, хранения и передачи данных.

3.3 - Блок цифроаналогового преобразователя и калибровки.

IV. Модуль цифровой обработки сигнала.

4.1 - Блок селективной фильтрации.

4.2 - Блок адаптивной фильтрации.

4.3 - Блок характеристических функций.

4.4 - Блок выделения полезного сигнала АЭ.

V. Модуль формирования информативных параметров сигнала АЭ и шума.

5.1 - Блок расчета функции когерентности и времени корреляции.

5.2 - Блок расчета функции распределения временных интервалов.

5.3 - Блок вычисления статистических моментов.

5.4 - Блок расчета фрактальных параметров.

VI. Модуль оценки степени опасности дефекта.

6.1 - Блок кластерного анализа сигналов АЭ и шума.

6.2 - Блок принятия решения о техническом состоянии объекта контроля.

Работа беспорогового устройства, реализующего заявляемый способ, состоит в том, что на вход регистрирующего модуля I поступает смесь АЭ сигнала и шума, которая после согласования (модуль II) и цифрового преобразования (модуль III) посредством модуля фильтрации IV разделяется непосредственно на шумовую компоненту и полезный сигнал. Сигнал АЭ и сигнал помехи далее передаются в модули формирования информативных параметров АЭ (V) и принятия решения о техническом состоянии объекта контроля (VI).

Функциональное назначение модулей беспорогового устройства, реализующего заявляемый способ, состоит в следующем. Модули I-III осуществляют запись в цифровой форме временного ряда зашумленного сигнала, поступающего с объекта контроля. Модуль I предназначен для регистрации и передачи в модуль II аддитивной смеси полезного АЭ сигнала от дефекта в объекте контроля и случайного шума (зашумленного сигнала). Датчик АЭ (1.1) представляет собой серийный пъезопреобразователь с частотой регистрации сигнала АЭ в области от 20 до 500 кГц. В устройстве использован стандартный резонансный преобразователь типа GT-200. Предварительный усилитель (1.2) предназначен для использования с АЭ системами, в которых питание подается по сигнальному коаксиальному кабелю через BNC разъем, в диапазонах 20, 40, 60 дБ. Широкополосный усилитель II обеспечивает согласование модуля I и модуля высокоскоростной платы сбора данных III. Коэффициент нелинейных искажений в частотной области передачи сигнала АЭ - не более 0.03 во всем динамическом диапазоне. Функции многоканального регистрирующего модуля III сводятся к записи выходного сигнала с согласующего усилителя в цифровой код (3.1), хранению кода и дальнейшей передачи его в модуль цифровой обработки сигнала (3.2). Блок ЦАП и калибровки 3.3 имеет вспомогательный характер и обеспечивает обратное преобразование нормированного цифрового сигнала АЭ в аналоговую форму для осуществления калибровки каналов регистрации АЭ (модуль I на схеме). На аппаратурном уровне модуль III может быть реализован на основе серийно выпускаемых многоканальных устройств цифрового ввода/вывода данных, например 4-канальный промышленный модуль преобразователя напряжений типа L-Card Е20-10.

Работа модуля цифровой обработки сигнала IV, а также модулей V и VI осуществляется на процессорном уровне. Модуль цифровой обработки сигнала IV состоит из нескольких блоков, предназначенных для преобразования сигнала в частотной и временной областях. Сигнал с модуля III поступает на вход блока селективного фильтра (4.1), в котором осуществляется цифровая фильтрация сигнала и происходит улучшение отношения сигнала к шуму в выбранной полосе частот. С выхода блока селективного фильтра зашумленный сигнал поступает на вход блока адаптивной фильтрации (4.2). Блок 4.2 представляет собой многокаскадный адаптивный накопитель-обнаружитель, работа которого основана на алгоритме слепой адаптации с одним информационным каналом на входе. В блоке адаптивной фильтрации 4.2 реализуется обнаружение полезного сигнала в шуме посредством разделения на две независимые компоненты на выходе блока. С выхода блока селективного фильтра зашумленный сигнал параллельно поступает на вход блока вычисления характеристических функций (4.3), который используется для обнаружения сигнала совместно с блоком 4.2. в случае перекрытия частотных спектров сигнала и помехи. Работа блока 4.3 основана на различии вероятностных свойств детерминированного сигнала АЭ и случайного шума. В блоке 4.4 на основе сравнения спектральных, корреляционных и локальных статистических свойств сигналов ошибки, относящихся к смежным временным интервалам, происходит выделение полезного сигнала АЭ.

В модуле V осуществляется расчет комплекса информативных параметров, характеризующих локальные свойства как АЭ сигнала, так и шума. Для этого выбирается скользящее временное окно шириной от 400 мкс, в котором используются информативные параметры, устойчивые по отношению к изменению интенсивности и амплитуды шума. Ширина окна выбирается из условия стационарности шума. В блоке 5.1 на основе анализа спектральных и корреляционных свойств АЭ сигнала и шума рассчитываются текущие значения времени корреляции и функции когерентности в полосе частот, задаваемой блоком 4.1. В блоке 5.2 реализуется алгоритм расчета функции распределения временных интервалов между импульсами АЭ, на основе которого определяются численные оценки степени отклонения статистики временных интервалов сигнала АЭ от случайного шума. В блоке 5.3 осуществляется анализ локальных статистических свойств и расчет соответствующих моментов высших порядков, а также коэффициентов асимметрии и эксцесса, описывающих различия функций распределения сигнала и шума. В блоке 5.4 производится анализ фрактальных свойств временных рядов сигнала и шума, поступающих с выхода блока 4.4, на основе которого рассчитываются параметры, оценивающие степень стохастичности временных рядов сигнала и шума.

В модуле VI на основе многопараметрической идентификации источников акустической эмиссии на фоне случайной помехи осуществляется классификация соответствующих им дефектов по степени опасности. В блоке 6.1 производится распознавание полезного сигнала на фоне шума и его классификация методом кластерного анализа в пространстве признаков. В качестве последних используются численные значения локальных характеристических инвариантов, сформированных в модуле V: а) спектральных и корреляционных с выхода блока 5.1 - времени корреляции, максимумов функции когерентности и дифференциального кепстра; б) временных с выхода блока 5.2 - коэффициента вариации, моды функции распределения временных интервалов между импульсами; в) статистических с выхода блока 5.3 - дисперсии, коэффициентов асимметрии и эксцесса, амплитудных дискриминантов; г) фрактальных с выхода блока 5.4 - индекса Херста, наибольшего показателя Ляпунова, фрактальной размерности, степени стохастичности. Результатом работы модуля VI является формирование в блоке 6.2 диагностического решения о техническом состоянии объекта контроля.

В отличие от существующих способов акустико-эмиссионного контроля заявляемый способ регистрации и анализа зашумленных сигналов акустической эмиссии позволяет практически применить акустико-эмиссионный контроль при отношении сигнал/шум порядка или меньше единицы. Новый технический результат, достигаемый заявляемой совокупностью существенных признаков, обеспечивает соответствие заявленного изобретения критерию «изобретательский уровень».

Заявленный технический результат достигается в результате последовательного выполнения действий по регистрации и цифровой обработке данных:

- использованием беспороговой регистрации АЭ сигнала, реализованного в модулях I-III и обеспечивающего отказ от характерного для пороговых систем приема амплитудной дискриминации;

- применением для обнаружения сигнала в шуме адаптивного фильтра, содержащегося в модуле IV, в котором реализована схема с одним информационным каналом на входе, что, в отличие от классической 2-канальной схемы АФ, не требует регистрации независимой шумовой компоненты посредством установки дополнительного преобразователя АЭ;

- разделением сигнала и шума на две независимые компоненты, соответственно детерминированную и случайную, что, в отличие от существующих методов фильтрации, основанных на подавлении шума посредством пороговой дискриминации, обеспечивает минимизацию потерь информативной части АЭ сигнала и шума;

- введением системы численных статистических и характеристических инвариантов, используемых в качестве информативных параметров АЭ, которые, в отличие от стандартного набора при пороговой регистрации не зависят от изменения амплитуды и интенсивности шума;

- формированием посредством кластерного анализа соответствующих диагностических признаков и критериальных оценок степени опасности дефекта и построением на этой основе помехоустойчивой системы принятия решения о техническом состоянии объекта контроля.

Таким образом, заявляемый способ может быть осуществлен с использованием известных приемов контроля состояний объектов, устройств для сбора данных, записи, хранения, цифровой обработке и с применением известных методов обработки результатов на основе устоявшихся в науке и технике знаний. Это позволяет сделать вывод о соответствии заявленного решения критерию «промышленная применимость».

Практическая реализация заявляемого способа и достигаемого результата приведена ниже и иллюстрируется рисунками 2-4, таблицей 1.

На рисунке 2 показана схема АФ с одним информационным каналом на входе при БРД и функция когерентности исходного полезного и очищенного сигналов, иллюстрирующая пример выполнения операции разделения сигнала и шума на две независимые компоненты посредством адаптивной фильтрации зашумленного сигнала, полученного в результате беспороговой регистрации с одним преобразователем АЭ. Представлены результаты натурного эксперимента, в котором на вход АФ поступает аддитивная смесь сигнала АЭ и случайного шума при соотношении сигнал/шум порядка 0,03. Как видно из рисунка 2, адаптивный фильтр эффективно извлекает сигнал при отношении сигнал/шум много меньше единицы. На вставке приведена функция когерентности, рассчитанная для полезного сигнала АЭ на входе и выходе фильтра. Значения функции когерентности в используемом диапазоне частот не менее 0,7. Это означает, что форма полезного сигнала после фильтра практически совпадает с таковой для входного сигнала. Тем самым обоснован переход к сравнительному расчету локальных свойств разделенных компонент сигнала и шума.

Иллюстрация результатов расчета информативных параметров АЭ, чувствительных к присутствию в случайном шуме детерминированной акустико-эмиссионной компоненты при соотношении сигнал/шум 0.03, приведена на рисунке 3. На рисунке 3 показаны локальные статистические (а-е) и характеристический (ж, з) инварианты сигнала АЭ и шума на выходе АФ: коэффициенты эксцесса (а, б); вариации (в, г); асимметрии (д, е); Херста (ж, з). Диаграммы а, б, ж, з рассчитаны по временным рядам отсчетов; в-е - по временным рядам временных интервалов между отсчетами. Диаграммы в левой части рисунка - сигнал; в правой - шум. Отношение сигнала к шуму 0,03. Выбор информативных параметров, используемых в качестве диагностических признаков для оценки технического состояния объекта контроля в заявляемом способе, основан на том, что характерные значения статистических моментов высших порядков и стохастических индексов случайного шумового процесса не зависят от амплитуды и интенсивности шума. В частности, для временного ряда отсчетов шума значение коэффициента эксцесса равно 3, индекса Херста 0.5; для временного ряда временных интервалов между отсчетами шумовой компоненты коэффициент вариации 1, асимметрии 2. Поскольку, как видно из рисунка 3, значения перечисленных выше характеристик для шума и случайной компоненты сигнала АЭ практически совпадают, данные параметры являются помехоустойчивыми и могут рассматриваться в качестве инвариантов, изменения которых обусловлены появлением неслучайных детерминированных компонент во временных рядах АЭ. Вывод о возникновении на фоне шума полезного сигнала от источника АЭ, обусловленного наличием развивающего дефекта, в текущий момент времени измерений производится по экстремальным изменениям значений инвариантов на графиках левой части рис. 3.

Пример количественного анализа технического состояния объекта, который производится в модуле оценки степени опасности дефекта VI, приведен на рисунке 4 и в таблице 1. На рисунке 4 приведена классификация сигналов АЭ на выходе системы БРД: диаграмма рассеивания в пространстве диагностических признаков, кластеризация - методом к-средних. Координаты центров тяжести кластеров сведены в таблице 1. Классификация АЭ сигналов и шума заявляемым способом основывается на отказе от стандартного набора информативных параметров, описывающих форму и спектральный состав сигнала АЭ над порогом. Классификация выполнена с использованием в качестве диагностических признаков численных значений инвариантов, указанных на рисунке 3. Локальные значения инвариантов при классификации усреднялись по скользящему временному окну заданной ширины, величина коэффициента вариации при расчете для случайного шумового процесса принималась равной единице. Результатом процедуры классификации (см. таблицу 1) является группирование массива сигналов АЭ в три кластера, которые относятся, соответственно: 1 кластер - к шуму; 2 кластер - к слабому сигналу на фоне шума от зарождающихся дефектов; 3 кластер - к опасному развивающемуся дефекту, отвечающему источникам АЭ II, III, IV класса опасности по классификации [1].

Таким образом, заявляемый способ обеспечивает возможность построения помехоустойчивой системы принятия решения, сохраняющей работоспособность и в условиях малого отношения сигнал/шум, обеспечивая повышение достоверности и объективности оценки состояния объекта контроля с использованием метода акустической эмиссии в широком диапазоне отношений сигнала к шуму, в том числе и при отношении сигнал/шум порядка или меньше 1.

Таблица 1

Таблица принадлежности АЭ событий к кластерам и координаты центров тяжести кластеров (SNR ~ 0.03).

Литература

1. ПБ 03-593-03. Правила организации и проведения акустико-эмиссионного контроля сосудов, аппаратов, котлов и технологических трубопроводов (утв. постановлением Госгортехнадзора РФ от 9 июня 2003 г. N 77).

2. Патент РФ №2367941, МПК G01N 29/14, 2009.

3. Патент РФ №2396557, МПК G01N 29/14, 2010.

4. Измайлова Е.В. Информационно-измерительная система и метод контроля трубопроводов на основе вейвлет-фильтрации сигналов акустической эмиссии. Автореферат диссертации на соискание степени кандидата технических наук. Казань 2013.

5. Патент РФ №108551, МПК F17D 3/00. 2011.

6. Д.А. Куликов, К.О. Харитонов, Чье Ен Ун. Обнаружение импульсов акустической эмиссии и обеспечение единого времени в системе сейсмоакустического контроля горного давления. // Измерительная техника. 2007. №2(14). с. 109-119.

7. Патент GB 2340604, МПК G01N 29/14, 2000.

8. Грант П.М., Коуэн К.Ф.Н., Адаптивные фильтры. - М.: Мир, 1988. 392 С.

1. Способ регистрации и анализа сигналов акустической эмиссии путем беспороговой регистрации данных акустико-эмиссионного контроля, которую осуществляют посредством усиления, аналого-цифрового преобразования и записи зашумленного акустико-эмиссионного сигнала без использования амплитудной дискриминации, последующей его цифровой обработки, включающей полосовую частотную фильтрацию, обнаруживают полезный сигнал акустической эмиссии с использованием адаптивного фильтра, который содержит по меньшей мере один входной информационный канал и разделяет зарегистрированный временной ряд на две независимых компоненты - детерминированную сигнальную и случайную шумовую, выделяют сигнал акустической эмиссии с помощью расчета локальных параметров временных рядов сигнала и шума, усредненных в пределах заданного по ширине скользящего временного окна, проводят сравнительный анализ временных рядов сигнала и шума, составленных из значений локальных параметров, и выстраивают на его основе систему характеристических инвариантов, не зависящих от амплитуды и интенсивности шума, которые используют в качестве информативных параметров акустической эмиссии для формирования диагностических признаков наличия дефектов в объекте контроля, проводят классификацию дефектов по степени опасности и принимают решение о техническом состоянии объекта контроля.

2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что дополнительно к адаптивной фильтрации применяют метод характеристических функций, основанный на различии вероятностных свойств сигнала и шума.

3. Способ по п. 1, отличающийся тем, что для определения характеристических инвариантов дополнительно используют временные ряды из временных интервалов между импульсами сигнала и временных интервалов между импульсами шума.

4. Способ по п. 1, отличающийся тем, что в качестве локальных параметров используют спектрально-корреляционные, статистические и динамические характеристики временных рядов сигнала и шума.

5. Способ по п. 1, отличающийся тем, что классификацию дефектов по степени опасности осуществляют посредством кластерного анализа методом к-средних.