43、声学信号与结构性能研究

声学信号与结构性能研究

在工业生产和工程应用中，声学信号处理以及结构在不同载荷下的性能研究至关重要。声学信号能够反映工具的状态，而结构的性能则关系到其在实际应用中的可靠性和安全性。下面将详细介绍声学信号处理和两种结构性能研究的相关内容。

声学信号处理

• 特征提取 ：预处理后的声学信号包含大量信息，需要将其分解为有意义的信息，即信号的特征。这些特征通常在时域、频域和时频域进行处理。
  • 时域处理 ：获取信号的统计特征，反映信号随时间的变化。
  • 频域处理 ：分析信号在一定频率范围内的功率分布。
  • 时频域处理 ：获得非平稳信号的频谱。
    具体操作是将去噪后的声学信号进行小波包变换，将信号分解为 6 层，使用 MATLAB 的 WPT 工具箱确定 64 个节点，进一步估计这些节点的系数。对于每个系数数组，估计的特征包括对数能量、偏度、峰度、阈值穿越率、脉冲宽度和有效值。
• 关键特征选择 ：在时域、频域和时频域中，每个去噪声学信号提取 52 个特征。这些特征需要根据一定的标准进行优化，如皮尔逊相关系数（PCC）、R 平方统计方法和皮尔逊卡方检验。选择 PCC 大于 0.9、R 平方统计量大于 0.9 且在 95% 显著性水平下通过皮尔逊卡方检验的特征。最终，选择了 12 个声学发射特征用于进一步分析。
• 模型开发 ：