基于奇异谱和相关性分析的木材声发射源直线定位算法研究

丁 锐，罗蕊寒，赖 菲，王明华，邓婷婷，罗廷芳，李 明

(1.西南林业大学 机械与交通学院，云南 昆明 650224；2.安徽工程大学 电气工程学院，安徽 芜湖 241000)

声发射检测技术(acoustic emission test,AET)作为一种主动式的无损检测技术，已应用在金属、岩石、木材及复合材料的缺陷与损伤监测等领域[1-3]。木材作为一种典型的各向异性材料，在人们的生活中具有广泛的应用，实现木材损伤AE源定位是木质材料无损检测的研究热点之一。

受随机因素影响，实际AE信号中含有大量会对AE源定位精度产生显著影响的噪声信号，从噪声中析取AE信号是进行AE源定位的关键问题。近年来，在奇异值分解的基础上发展起来的SSA技术，不仅与信号模型独立，而且不受噪声的频谱分布的影响，已经广泛应用于信号的降噪处理中。文献[4-6]采用基于相空间重构和SSA的混沌信号自适应降噪方法，有效地从被噪声严重污染的观测数据中重构混沌信号。针对维纳滤波算法在处理非平稳语音信号噪声时信号失真的问题，文献[7]提出了一种SSA和维纳滤波相结合的语音去噪算法，不仅能有效地去除背景噪声，而且能保留原始信号的细节。文献[8]将基于SSA的方法用于滚动轴承故障诊断中，结果表明，SSA能够有效地从振动信号中提取轴承故障的信息特征，有助于提高轴承故障诊断的准确性。针对经验模式分解无法对信噪比较小的原始信号进行正确分解而失效的问题，文献[9]采用SSA和经验模式分解相结合的方法提取微弱特征信号。……