| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-14页 |
| 第1章 绪论 | 第14-24页 |
| ·声发射检测技术概述 | 第15-17页 |
| ·声发射检测技术的研究热点和方向 | 第17-19页 |
| ·声发射信号处理关键技术研究的背景和意义 | 第19-21页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第21-24页 |
| 第2章 声发射信号处理技术国内外研究现状与趋势 | 第24-40页 |
| ·声发射信号及处理技术的分类 | 第25-27页 |
| ·声发射信号的分类 | 第25-26页 |
| ·声发射信号处理技术的分类 | 第26-27页 |
| ·声发射信号常规处理技术 | 第27-31页 |
| ·特征参数法 | 第27-29页 |
| ·常规特征参数 | 第27-28页 |
| ·新型特征参数 | 第28-29页 |
| ·特征参数方法的特点与不足 | 第29页 |
| ·波形分析技术 | 第29-31页 |
| ·早期的波形分析 | 第29-30页 |
| ·现代波形分析 | 第30-31页 |
| ·波形分析的特点与不足 | 第31页 |
| ·声发射信号新型处理技术 | 第31-38页 |
| ·小波分析 | 第31-33页 |
| ·盲源分离与独立分量分析 | 第33-35页 |
| ·分形理论 | 第35-36页 |
| ·高阶谱分析 | 第36-37页 |
| ·信息融合方法 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-40页 |
| 第3章 声发射实验装置及实验过程 | 第40-49页 |
| ·引言 | 第41-42页 |
| ·实验装置及步骤 | 第42-48页 |
| ·声发射采集系统 | 第42-43页 |
| ·突发型声发射实验 | 第43-44页 |
| ·连续型声发射实验 | 第44-46页 |
| ·混合型声发射实验 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 典型声发射信号传播特性及去噪方法研究 | 第49-71页 |
| ·引言 | 第50页 |
| ·声发射信号传播特性及噪声分析 | 第50-53页 |
| ·声发射信号的传播模式 | 第50-51页 |
| ·声发射信号的散射和衰减 | 第51-52页 |
| ·声发射噪声来源及其对参数的影响 | 第52-53页 |
| ·声发射信号去噪方法 | 第53-58页 |
| ·小波去噪方法 | 第53-55页 |
| ·小波去噪原理和方法 | 第53-54页 |
| ·小波包去噪原理和方法 | 第54-55页 |
| ·MP去噪算法 | 第55-58页 |
| ·MP算法原理 | 第55-57页 |
| ·MP算法描述 | 第57-58页 |
| ·突发型声发射信号的去噪处理 | 第58-63页 |
| ·断铅声发射特征分析 | 第58-59页 |
| ·断铅声发射信号去噪处理结果 | 第59-63页 |
| ·连续型声发射信号去噪方法研究 | 第63-65页 |
| ·水管泄漏声发射特征分析 | 第64-65页 |
| ·水管泄漏声发射去噪实验结果 | 第65页 |
| ·混合型声发射信号的去噪方法研究 | 第65-69页 |
| ·混凝土材料声发射特征分析 | 第66-68页 |
| ·混凝土声发射信号去噪实验结果 | 第68-69页 |
| ·本章小结 | 第69-71页 |
| 第5章 基于独立分量分析的声发射信号预处理方法研究 | 第71-97页 |
| ·引言 | 第72页 |
| ·ICA的原理和算法 | 第72-77页 |
| ·概率论和信息论基础 | 第72-74页 |
| ·独立性判据 | 第74-76页 |
| ·ICA优化算法 | 第76-77页 |
| ·基于混合因子分析的ICA算法预处理 | 第77-83页 |
| ·混合因子分析(MFA)模型 | 第78-79页 |
| ·混合因子分析算法 | 第79-80页 |
| ·计算机仿真分析 | 第80-83页 |
| ·基于经验特征函数的ICA改进算法 | 第83-90页 |
| ·经验特征函数(Experience Character Function,ECF) | 第83-85页 |
| ·优化算法 | 第85-86页 |
| ·计算机仿真分析 | 第86-90页 |
| ·实验分析 | 第90-96页 |
| ·连续型声发射的ICA分析 | 第90-95页 |
| ·其它类型的声发射ICA分析 | 第95-96页 |
| ·本章小结 | 第96-97页 |
| 第6章声 发射信号特征提取方法研究 | 第97-128页 |
| ·引言 | 第98页 |
| ·基于HURST指数的声发射信号自相似特征提取 | 第98-113页 |
| ·Hurst指数的定义及性质 | 第98-100页 |
| ·Hurst指数的计算方法 | 第100-101页 |
| ·声发射信号Hurst指数计算参数选取 | 第101-103页 |
| ·声发射信号的Hurst指数特征分析 | 第103-109页 |
| ·基于Hurst指数的声发射信号识别 | 第109-113页 |
| ·基于双谱的声发射信号非高斯特征提取 | 第113-123页 |
| ·双谱的定义及性质 | 第113-115页 |
| ·双谱的计算方法 | 第115-116页 |
| ·声发射信号的双谱特征分析 | 第116-122页 |
| ·基于双谱的声发射信号识别 | 第122-123页 |
| ·与常规声发射参数的比较研究 | 第123-126页 |
| ·本章小结 | 第126-128页 |
| 第7章 声发射信号信息融合和安全评估研究 | 第128-141页 |
| ·引言 | 第129页 |
| ·贝叶斯网络原理 | 第129-131页 |
| ·贝叶斯网络构造 | 第129-130页 |
| ·贝叶斯网络结构学习 | 第130-131页 |
| ·贝叶斯网络参数学习 | 第131页 |
| ·声发射贝叶斯网络安全评估模型 | 第131-140页 |
| ·声发射安全评估基本思想 | 第131-132页 |
| ·声发射安全评估目标 | 第132页 |
| ·声发射安全评估指标选取 | 第132-133页 |
| ·声发射数据的离散化 | 第133-135页 |
| ·声发射贝叶斯网络结构构建 | 第135-137页 |
| ·声发射贝叶斯网络参数构建 | 第137-139页 |
| ·声发射安全评估模型结果 | 第139-140页 |
| ·本章小结 | 第140-141页 |
| 第8章 总结 | 第141-143页 |
| ·论文工作总结 | 第141-142页 |
| ·工作展望 | 第142-143页 |
| 参考文献 | 第143-155页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第155页 |
| 攻读博士学位期间参加的主要科研项目 | 第155-157页 |
| 致谢 | 第157页 |