前言

无损检测技术是控制产品质量、保证设备安全运行的重要手段之一。随着我国现代化建设事业的迅猛发展，无损检测理论研究和技术应用有了很大提高。我国相继建立了若干重点机构研究无损检测新技术、新方法、新理论，制定不同行业的无损检测规范、行业标准和国家标准。无损检测技术在保证产品质量和工程可靠性上，在国家重大工程安全运行和系统寿命评估方面发挥着越来越重要的作用。

在实际生产及使用过程中，想要完全避免材料或构件的各种损伤是不切实际的。因此，要定期的对部件进行检测，及时修复和替换受损或不稳定的部件，以保证结构在整个使用寿命期的安全。对于检测，传统观念采取的是在发现问题后进行修补的方法，要求在发现危及安全的缺陷后立即进行修复。而新的无损检测观念是预测并管理，要求能对可能发生的缺陷、故障进行预报，从而能在某一合适时间段内采取措施。这样才能在保证产品或结构安全的前提下，取得最大的经济效益。

随着现代工业和科学技术的发展，声发射（AE）技术的发展使这种新型的动态无损检测技术成为了可能。作为新兴的动态无损检测技术，声发射技术克服了传统无损检测技术的很多缺点。声发射检测技术是无损检测中的一种新方法，它可以提供连续的状态信息，适合于设备在线监控及早期破坏预警。通过声发射传感器采集声信号，再利用计算机信号处理系统对采集的声信号进行分析、转换、处理，以此为原理构成检测系统基于声发射技术的裂纹检测，通过监测构件裂纹生长过程中释放的能量，无需对构件施加激励，能够检测损伤的位置、类型及其变化过程。在使用中，只需要在构件合适的位置安装声发射传感器，非常有利于部件的实时在线检测。利用声发射技术进行监测，可以在部件疲劳试验中及时地检测到损伤的产生、损伤的位置及损伤类型等信息，因此研究声发射检测技术，改进和提高部件损伤检测的效率和精度，对准确评估部件寿命及安全性是非常有意义的，而声发射检测技术的关键是声发射信号的处理算法。因此，本书不仅对相关的检测技术进行了原理和检测方法方面的介绍，同时着重对复合材料试件声发射信号处理算法进行了研究，相应的也介绍了一些常用的无损检测技术，注意反映当前国内外无损检测领域的最新动态和最研究成果，具体研究内容如下。

①通过断铅模拟实验，研究了声发射信号在复合材料上的传播特性。对碳纤维材料试件和蜂窝材料试件进行了传播特性断铅试验，并且利用谐波小波包分析了声发射信号在各个频带上的衰减特性。

②研究了基于经验模式分解和小波阈值去噪相结合的声发射信号去噪算法。在分析了经验模式分解去噪和小波阈值去噪优缺点的基础上，将二者结合，提出了IMF-Wavelet去噪方法，EMD-Wavelet去噪方法和Wavelet-EMD去噪方法，实验结果表明，相比于经验模式分解和小波阈值方法，EMD-Wavelet和Wavelet-EMD方法对于声发射信号去噪效果在信噪比高和信噪比低的情况下都比较稳定。

③研究了基于最小二乘支持向量回归的声发射源线性定位算法和基于多输出支持向量回归的声发射源平面定位算法。针对LS-SVM回归线性定位器的参数选择问题，设计了基于小生境粒子群算法的LS-SVM回归参数优化选择方法。利用断铅模拟实验数据对LS-SVM回归线性定位器和M-SVR平面定位器进行了测试，并且与神经网络定位器的结果进行了比较，验证了支持向量机定位器在定位精度上的优势。

④研究了基于谐波小波包分解和支持向量多分类器的声发射源类型识别算法。研究基于特征类间距离与类内距离的特征评价方法，给出特征评价指标。利用特征评价指标选择了适合声发射源类型特征提取的谐波小波包分解频带。研究基于层次支持向量多分类机的声发射源识别方法，利用聚类算法来设计多分类器的拓扑结构，利用小生境粒子群算法对多分类机中的各个两分类机进行模型参数优化。最后利用碳纤维材料压断试验数据，验证了特征提取及声发射源类型识别方法的有效性和实用性，结果表明，谐波小波包特征提取方法有效地提取了声发射类型特征，在计算效率和特征区分度上均优于传统小波包特征提取方法，模型优化后SVM多分类器具有更好的整体性能，有效地解决了声发射源识别的小样本问题。

由于作者水平有限，书中不足之处请读者指正。

于金涛

2017.5.8