| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-24页 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 相关领域内国内外技术的现状、发展趋势 | 第11-14页 |
| 1.2.1 运行人员监测诊断技术 | 第11页 |
| 1.2.2 水质量平衡监测诊断技术 | 第11页 |
| 1.2.3 锅炉水化学监测诊断技术 | 第11-12页 |
| 1.2.4 X射线透照探伤技术 | 第12页 |
| 1.2.5 基于声音的计算机监测技术 | 第12-13页 |
| 1.2.6 基于声发射的计算机监测技术 | 第13-14页 |
| 1.3 声发射检测技术的优点 | 第14页 |
| 1.4 声发射检测的物理基础及参数分析 | 第14-16页 |
| 1.4.1 管道裂纹的形成和扩展 | 第15-16页 |
| 1.5 声发射信号的分类与识别 | 第16-20页 |
| 1.5.1 人工神经网络(BP) | 第16-18页 |
| 1.5.2 支持向量机(SVM) | 第18-20页 |
| 1.6 课题达到的目标以及内容 | 第20-21页 |
| 1.6.1 课题研究的目标 | 第20-21页 |
| 1.6.2 课题研究的主要内容 | 第21页 |
| 1.7 课题的来源以及本文的主要研究工作 | 第21-24页 |
| 1.7.1 课题的来源 | 第21-22页 |
| 1.7.2 论文的主要研究内容和章节安排 | 第22-24页 |
| 第二章 声发射 | 第24-34页 |
| 2.1 声发射现象 | 第24页 |
| 2.2 声发射信号的传播特点 | 第24-25页 |
| 2.2.1 纵波 | 第24-25页 |
| 2.2.2 横波 | 第25页 |
| 2.2.3 表面波 | 第25页 |
| 2.2.4 板波 | 第25页 |
| 2.3 仿真声发射的数学模型 | 第25-26页 |
| 2.4 声发射检测基本原理 | 第26-32页 |
| 2.4.1 仿真声发射信号 | 第26-27页 |
| 2.4.2 声发射信号的特征 | 第27-29页 |
| 2.4.3 影响声发射特性的因素 | 第29页 |
| 2.4.4 声发射信号的常用分析及处理方法 | 第29-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-34页 |
| 第三章 实验部分 | 第34-56页 |
| 3.1 管道泄漏检测的实验系统 | 第34-37页 |
| 3.1.1 传感器 | 第34页 |
| 3.1.2 前置放大器 | 第34-36页 |
| 3.1.3 声发射检测SEAU2S系统 | 第36-37页 |
| 3.1.4 计算机系统 | 第37页 |
| 3.1.5 采集分析软件 | 第37页 |
| 3.1.6 其他附件 | 第37页 |
| 3.2 管道泄漏检测基本原理 | 第37-39页 |
| 3.2.1 管道泄漏的检测原理 | 第37-38页 |
| 3.2.2 管道泄漏检测的声发射原理 | 第38-39页 |
| 3.3 管道泄漏检测系统 | 第39-40页 |
| 3.3.1 实验系统的构成 | 第39-40页 |
| 3.3.2 实验设备参数的选择 | 第40页 |
| 3.4 实验方案 | 第40-54页 |
| 3.5 结论 | 第54-55页 |
| 3.6 本章小结 | 第55-56页 |
| 第四章 实验装置以及实验研究的内容和方法 | 第56-64页 |
| 4.1 声发射泄漏信号产生和传播的机理研究现状 | 第56页 |
| 4.2 实验系统 | 第56-59页 |
| 4.2.1 波导杆固体耦合声发射泄漏模拟实验系统 | 第57-58页 |
| 4.2.2 信号的检测系统与数据采集系统 | 第58页 |
| 4.2.3 信号处理、识别与监测系统 | 第58-59页 |
| 4.3 多分辨奇异谱熵和支持向量机相结合的故障识别算法 | 第59-63页 |
| 4.3.1 小波奇异谱熵提取 | 第59-60页 |
| 4.3.2 特征向量的提取 | 第60页 |
| 4.3.3 支持向量机 | 第60-62页 |
| 4.3.4 SVM故障识别算法 | 第62-63页 |
| 4.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 5.1 总结 | 第64页 |
| 5.2 研究展望 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-74页 |
| 附录 | 第74页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间发表的论文和专利 | 第74页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间参与的科研项目 | 第74页 |