海洋平台油气管道疲劳裂纹AE信号特征提取及识别研究

A study on feature extraction and recognition of fatigue crack AE signals of oil and gas pipelines in offshore platforms

魏强 ¹崔洪斌 ²谢耀国 ²曲先强 ²李旭²

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作者信息

1. 中国飞机强度研究所全尺寸飞机结构静力/疲劳航空科技重点实验室,西安710065;哈尔滨工程大学船舶工程学院,哈尔滨150001
2. 哈尔滨工程大学船舶工程学院,哈尔滨150001
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摘要

为了将声发射(AE)技术实际应用到监测海洋平台油气管道疲劳裂纹中,需要解决管道振动干扰以及疲劳裂纹AE信号有效特征提取的问题,而问题的关键在于对管道结构疲劳裂纹AE信号特征提取及识别算法的研究.在已有研究的基础上,提出了一种基于经验模态分解(EMD)为特征提取的疲劳裂纹识别方法,将管道振动干扰问题和疲劳裂纹AE信号有效特征提取问题联系在一起,对特征元素进行优化并剔除无效噪声干扰信息,通过概率神经网络(PNN)对疲劳裂纹信号进行识别.试验结果表明,PNN结合基于EMD为特征提取的疲劳裂纹识别法能够取得良好的效果,为声发射技术监测海洋平台油气管道疲劳裂纹提供了试验和理论依据.

关键词

声发射(AE)技术/海洋平台油气管道/经验模态分解(EMD)/疲劳裂纹/概率神经网络(PNN)

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基金项目

振动疲劳损伤风险评估及故障诊断平台建立(YXKY-2018-ZY-06)

出版年

2021

振动与冲击

中国振动工程学会上海交通大学上海市振动工程学会

振动与冲击

CSTPCDCSCD北大核心

影响因子：0.898

ISSN：1000-3835

被引量5

参考文献量4

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