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2022-04-14
摘要翻译:
第一部分介绍了一种智能声发射定位器,第二部分讨论了盲源分离、时延估计和两个连续声发射源的定位。声发射(AE)分析用于表征和定位材料中发展中的缺陷。声发射源常常产生各种统计独立信号的混合。声发射分析的一个难题是在各种信号源和混合方式未知的情况下,信号成分的分离和表征。近年来,基于独立分量分析(ICA)的盲源分离(BSS)被用来解决这些问题。本文的目的是证明ICA法在铝带试件上定位两个独立的同时有源声发射源的适用性。该方法对利用声发射分析进行飞机框架结构无损检测具有较好的应用前景。
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英文标题:
《Intelligent location of simultaneously active acoustic emission sources:
  Part II》
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作者:
T. Kosel and I. Grabec
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最新提交年份:
2007
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分类信息:

一级分类:Computer Science        计算机科学
二级分类:Neural and Evolutionary Computing        神经与进化计算
分类描述:Covers neural networks, connectionism, genetic algorithms, artificial life, adaptive behavior. Roughly includes some material in ACM Subject Class C.1.3, I.2.6, I.5.
涵盖神经网络,连接主义,遗传算法,人工生命,自适应行为。大致包括ACM学科类C.1.3、I.2.6、I.5中的一些材料。
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一级分类:Computer Science        计算机科学
二级分类:Artificial Intelligence        人工智能
分类描述:Covers all areas of AI except Vision, Robotics, Machine Learning, Multiagent Systems, and Computation and Language (Natural Language Processing), which have separate subject areas. In particular, includes Expert Systems, Theorem Proving (although this may overlap with Logic in Computer Science), Knowledge Representation, Planning, and Uncertainty in AI. Roughly includes material in ACM Subject Classes I.2.0, I.2.1, I.2.3, I.2.4, I.2.8, and I.2.11.
涵盖了人工智能的所有领域,除了视觉、机器人、机器学习、多智能体系统以及计算和语言(自然语言处理),这些领域有独立的学科领域。特别地,包括专家系统,定理证明(尽管这可能与计算机科学中的逻辑重叠),知识表示,规划,和人工智能中的不确定性。大致包括ACM学科类I.2.0、I.2.1、I.2.3、I.2.4、I.2.8和I.2.11中的材料。
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英文摘要:
  Part I describes an intelligent acoustic emission locator, while Part II discusses blind source separation, time delay estimation and location of two continuous acoustic emission sources.   Acoustic emission (AE) analysis is used for characterization and location of developing defects in materials. AE sources often generate a mixture of various statistically independent signals. A difficult problem of AE analysis is separation and characterization of signal components when the signals from various sources and the mode of mixing are unknown. Recently, blind source separation (BSS) by independent component analysis (ICA) has been used to solve these problems. The purpose of this paper is to demonstrate the applicability of ICA to locate two independent simultaneously active acoustic emission sources on an aluminum band specimen. The method is promising for non-destructive testing of aircraft frame structures by acoustic emission analysis.
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2022-4-14 11:35:22
两个同时激活的声发射源的智能定位:卢布尔雅那大学机械工程学院IITadej Kosel和Igor Grabeca,Aéskeréceva 6,POB 394,SI-1001,Ljubljana,Sloveniae-邮件:tadej.Kosel@guest.arnes.si;Igor.grabec@fs.uni-lj.siabstract:第一部分介绍了一种智能声发射定位器,第二部分讨论了两个连续声发射源的盲源分离、时延估计和定位。声发射源通常产生各种统计独立信号的混合物。声发射分析的一个重要问题是当信号来自不同源和混合方式未知时,信号成分的分离和表征。近年来,独立分量分析(ICA)的盲源分离(BSS)被用来解决这些问题。本文的目的是证明独立分量分析法在铝带试件上定位独立同时有源声发射源的适用性。该方法在飞机框架结构的声发射无损检测中具有广阔的应用前景。引言许多无损检测方法的共同目标是检测材料中的缺陷。声发射分析(AE)是一种被动测试方法,用于定位和表征发出声音的缺陷[10]。从一系列传感器检测到的电信号推断出一个缺陷的位置有很多种方法。相应的问题可以分为两类:一是连续发射源的位置,如由泄漏产生的源,二是离散发射源的位置,如由扩展裂纹引起的声发射爆发。本文介绍了一种处理连续声发射信号的方法,以确定信号之间的时间延迟(T-D),从而为声发射源的定位提供信息。需要指出的是,在处理连续声源时,利用声发射源特性,如计数、计数率、振幅分布和常规的时延测量是没有意义的。声发射源定位的基本信息是在试样上不同位置探测到的应力波之间的-D。在只有一个主动声发射源的情况下,利用本文[10]、[7]第一部分描述的传感器信号的相关函数(CCF)可以估计连续声波的TD。对于两个同时活动的声发射源(Ormustript generated:2007年1月31日),这种方法是不适用的,因为对CCF的分析只导致最强声发射信号的T-Dof。因此,对同时活动的独立声发射源信号的检测需要一种新的方法。我们的研究目的是寻找一种合适的方法来处理两个同时活动的连续声发射信号的混合物,以确定两个声发射源的T-D和与此相关的坐标。我们发现盲源分离(BSS)方法很好地解决了这个问题。盲源分离是一种通用的信号处理方法,它涉及从传感器记录的一组观测数据中恢复不同源的贡献,与传播介质无关,也不需要事先对源有任何了解。BSS已成功地应用于医学、通信、图像处理等领域[8],但由于AE信号往往隐藏在多种信号的混合中,因此在飞机结构的AE分析中也是一种很有前途的方法。BSS可以提取每个声发射源的特定特征,这可以进一步用于定位和表征目的,或从背景噪声中分离声发射源。
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2022-4-14 11:35:36
我们在一个铝梁上进行了BSS实验,在该梁上同时产生了两个连续的声发射源。方法本节阐述了两种不同的声发射源时延估计方法。该方法是基于CCF分析的,便于在第一部分[10]、[7]、[12]中对有源连续声发射源进行T-D估计。当延迟参数补偿传感器信号之间的T-D时,CCF呈现峰值[10]。T-Dis因此由theccf的最高峰的位置确定。第二种方法基于盲源分离算法,便于同时活动的两个(或多个)连续声发射源的T-D估计[9]。本文介绍了一种基于广义回归神经网络的智能定位器对两个同时活动的声发射源进行定位的方法[5],多通道盲源分离由于其潜在的应用前景而受到越来越多的关注[3]。它应用于工程和应用科学的许多领域,包括天线阵列信号处理、语音和地球物理数据处理、降噪、生物系统分析等。它包括恢复由未知源发出的信号和由未知介质(波传播的材料)混合的信号,只使用对混合信号的几次观察。唯一的假设是混合系统的线性和原始信号的统计独立性。BSS方法可以分为几种。一种可能的分类取决于混合是瞬时的还是卷积的[4]。卷积混合对应于具有时间相关存储器的混合系统。它们代表了一种比瞬时混合更普遍的情况,而且它们有特别的声学应用。近年来,独立成分分析(ICA)原理被应用于盲分离系统,并被认为是一种简单而有力的工具[6]。本文利用独立分量分析方法对两个独立的连续信号进行分离,并在T-D[5]的基础上对两个独立的连续声发射源进行智能定位。未知输入信号的混合和识别过程可能有不同的数学或物理背景,这取决于具体的应用。本文主要讨论n个信号xi(t)线性混合在n个未知统计独立零源信号sj(t)中的最简单情况。该组合用矩阵表示为x=A*s[8],其中*\'表示卷积,x=[x(t),...,xn(t)]是传感器信号的向量,s=[s(t),...,sn(t)]是源信号的向量,而A是未知的满秩n×n混合矩阵,其元素是脉冲内响应(FIR)。我们确信只有向量x是可用的。ICA的目标是寻找矩阵W,利用矩阵W可以将向量x转化为源函数u=W*x。矩阵W是A的逆。但是,当噪声破坏信号时,必须通过对逆问题的最优统计处理来找到矩阵W。最优矩阵W可以通过在频域内工作的前馈神经网络来估计。具有Amari自然梯度的学习算法可以写为[1]:~u=~w·~x,~w(τ+1)=~w(τ)+α~w(τ)+η~w(τ-1),θ~w=[i-~y·~uh]~w,~y=tanh([~u])+utanh([~u]),其中α是学习速率,η是学习常数,I是恒等式矩阵,而tilder\'~\'代表频率域。ICA算法离线运行,并按以下方式进行[11](图)。
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2022-4-14 11:35:48
1):1)预处理时域输入信号,x(t):从每个信号中减去平均值。2)初始化频域解混器,~w.3)获取输入数据块并使用快速傅立叶变换(FFT)将其转换到频域。4)滤波频域输入块,~x,通过~wto获得估计的源信号,~u.5)通过~u通过频域非线性,~y.6)使用~w,~u和~y连同自然梯度扩展[2]计算unmixingPSfrag替换中的变化-处理初始化解混firefirefireftersFft fireftertanhupdate规则(t)~x~w~u~y)~wfig.1.独立分量分析算法框图,取下一个输入数据块,将其隐入频域,从步骤4开始。重复此过程,直到解混合器已经收敛了upona解,并多次遍历数据。8)使用逆快速傅立叶变换(IFFT)将~W归一化并将其转换回时域。9)用xx卷积时域解混合器W,以获得估计的源。实验我们在尺寸为4000×40×5mm的铝带上用两个独立的连续声发射源进行了实验。通过用腻子包裹末端,减少了带子末端的再变形。测试区位于带状物中部的长轴上,准备了23个直径为2mm、间距为100mm的孔洞,如图所示。2.PSFRAG替换φ2mmbandlair。2.空气吹扫产生声发射传感器安装在距孔洞100mm处,即距孔洞2.4m处。坐标系的原点位于带状带的中部,作用区域从-1.1m扩展到+1.1m。声发射信号是由两个独立的射流通过孔洞激发的。源位置任意选择在+100毫米和+800毫米。空气射流由两个直径为1毫米的喷嘴形成,压力为7巴。实验装置由试样(铝带)、两个感应器(感应器)、两个声发射源(空气射流)、两个放大器、一个数字示波器(a/D转换器)和一台计算机(定位器、绘图仪)组成,如图1所示。3.进行了三项实验:(1)用CCF对两个非同时活动的导叶进行T-D估计;(2)用CCF对两个同时活动的声发射信号进行T-D估计;(3)用ICAS对声发射信号进行T-D估计。在这三种情况下,用智能定位器进行了基于T-D的源定位。PSFRAG替代样本SoleSoraeSourceAmplifierer/D转换器LocatorplotterBlind SourceParationfig。3.实验设置--在实验中,为了进行特定的测量,只有一个空气射流被激活。在第二个实验中,两架喷气式飞机都被激活了。传感器信号是两个独立的连续声发射源的线性卷积,如图所示。4.从传感器信号中计算出自相关函数R、Rand互相关函数R、R.无论试样上独立源的数量如何,两个信号中只有一个T-D可以从两个CCF中的最高峰值估计出来,如图所示。5.这意味着CCF不能用于测试样品上多个AE信号的自动T-D估计。CCFF显示不同的峰,这些峰属于不同的独立的AE源,但通常不可能将这些峰与AE源的对应坐标联系起来。0.1.0.2.3.4-202 PSFRAG替换ST[ms](a)感官信号#10 0.1.2.3.4-202 PSFRAG替换ST[ms](b)感官信号#2图。4.双传感器探测的两个独立连续声发射源的混合。第三个实验采用ICA算法,较好地解决了这一问题。ICA算法的结果是分离出从感官信号中提取独立源的FIR。通过反演分离参数SW,我们得到了混合参数A。
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2022-4-14 11:35:59
在两个独立的情况下,05000 10000 15000-505 PSFRAG替换SNPSFRAG替换SNRX1X1RXXPSFRAG替换SNRX1X1RX1X2RXX0 5000 10000 15000-4-2024 PSFRAG替换SNRX1X1RX1X2RX2X2RX1X1X2RX2X1X2RX1X1X2RX2X1FIG。5.感觉信号的自相关函数和互相关函数;向下箭头标记最高峰源和两个传感器,A的组件是四个混合器,如图所示。6.有两个直接混合器a、两个交叉混合器a、一个交叉混合器a、一个交叉混合器a、一个交叉混合器a。fireglter的firegrst索引表示传感器的编号,而thesecond索引表示源的编号。交叉光纤的最高峰的位置决定了来自两个传感器的两个信号之间的TD。如果我们将直接混合信号源的最高峰坐标与交叉信号源的最高峰坐标相间,就可以得到独立声发射源的T-D。结果两个连续独立声发射源的T-D估计结果如图所示。7.进行了三个实验,在实验中,用两个不同时活跃的AE源的CCF估计T-D。智能定位器估计这两个源的位置分别为+181mm和+784mm。第二个实验是在两个声发射源同时活跃的情况下进行的。T-D也用CCF估计。最高峰值0 5000 10000 15000-0.500.psfrag替换snpsfrag替换sna11apsfrag替换sna11a12a05000 10000 15000-0.500.psfrag替换sna11a12a21fig。6.通过感官信号的ICA得到混合信号;向下箭头标记:最高peakposition对应于“--”标记的源位置,为+784mm。第三个实验是利用智能定位器进行T-D估计和定位。Theresult用\'\'标记。这两个源的估计位置分别为+179mm和+784mm。如果我们比较第一个实验和第三个实验估计的两个独立声发射源的坐标,我们就会发现有很好的对应关系。如果我们将估计的声发射源坐标与实际坐标(分别为+100mm和+800mm)进行比较,我们观察到由于实验误差而产生的轻微差异。对于传感器之间的距离,实验误差约为3%。这种情况下的绝对误差分别为79mm和16mm。结果还依赖于以“o”为标志的原型源的数量和分布,而原型源的数量和分布对于智能定位器的工作是必不可少的,如果原型源的数量增加,定位误差就会减少。在我们的例子中,原型源沿着光束分布,从-1.1m到+1.1m之间,间隔0.1m,这样定位器的系统误差被设置为几个百分点。PSFRAG替换实际位置l[m]估计位置l[m]ICAICACORRelationFunctionFIG。7.两个连续独立声发射源的定位结果。符号:ICA得到\'\'-AE源;当测量时两个声发射源中只有一个活跃时,通过互相关函数分两步得到估计的声发射源;“--”--当两个声发射源同时活动时,通过互相关函数得到的估计声发射;\'o\'-使用智能定位器定位所需的原型声发射源;“-”--实际源的分布。讨论和结论CCF仅适用于单一主动声发射源的T-D估计。我们的研究目标是在多个同时活动的连续声发射源的情况下,发展一种新的估计声发射信号之间T-D的方法。我们认为,为此目的,ICA是一个适用的选择。ICA构造了一个线性坐标系(解混器),这样得到的信号在统计上是独立的。这是ICA优于CCF的优点。它为声发射数据的处理提供了一种新的方法,进一步扩展了声发射分析在无损检测领域的适用性。
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2022-4-14 11:36:07
在工业环境中,多个源通常同时活动,通常代表环境扰动。相应的复信号不能直接适用于特定源的表征。然而,通过ICA分析分离贡献实际上代表了一种识别,增加了识别信号在复杂环境中的适用性。未来研究的重点将是二维和三维标本中多种声发射源的定位。参考文献[1]Amari,S.-I。[2]Amari,S.-I,Cichocki,A.Yang,H.H.H.1996,一种新的盲信号分离学习算法,载D.Touretzky,M.M.Mozer,M.Hasselmo,eds,《神经信息处理系统的进展》,Vol.8,麻省理工学院出版社,剑桥麻省理工学院,第752-763页。[3]Burel,G.1992,信源的盲分离:一种非线性算法,神经网络5,937-947。[4]Deville,Y.Charkani,N.1997,卷积混合信号时域信源分离算法的稳定性分析,国际声学、语音和信号处理委员会,第752-763页。1835-1838.[5]Grabec,I.Sachse,W.1997,测量、预测和控制的协同学,Springer-Verlag,Berlin.[6]Hyvarinen,A.Oja,E.2000,独立分量分析:算法和应用,神经网络13,411-430.[7]Kosel,T.,Grabec,I.Mu BehiczieHick,P.2000,空气污染产生的连续声发射源的定位,Ultrasonics 38(1-8),824-826.[8]Lee,T.-W.1998年,独立分量分析,理论与应用,Kluwer学术出版社,波士顿等[9]Lee,T.W.,Bell,A.J.Lambert,R.1997,卷积源与延迟源的盲分离,神经信息处理系统的进展9,758-764.[10]McIntire,P.Miller,R.K.编辑,1987,声发射测试,卷。5载于《无损检测手册》,2 edn,美国无损检测协会,费城,美国。[11]Westner,A.G.1996,基于对象的音频捕获:分离声学混合源,麻省理工学院硕士论文。[12]Ziola,S.M.Gorman,M.R.1991,利用互相关在薄板中定位源,J.Acoust。SOC.上午90(5),2551-2556。
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