?摘要? 本文介紹了多傳感器數據融合、時頻能量模式分析及分形理論識別聲發射源特征的方法，說明基于波形分析的現代信號處理技術是揭示聲發射源及信號傳播規律的重要手段。
??? 關鍵詞? 聲發射（AE） 多傳感器數據融合? 信時頻能量模式? 分形理論
??? 1? 前言
??? 與其他無損檢測方法相比，聲發射檢測技術有其自身優點，尤其是對大型構件的整體性檢測，更能表現出其經濟、快速和合理的特點。工程上無損檢測的目的是為了對檢測對象的缺陷進行定位、定量和定性分析。人們對聲發射源的定位（線性、平面和空間）和定量（能量、幅度、活性等）方面都進行了較深入的研究，并且已經制定了相應的判別標準（如GB/T18182等）。但對聲發射源的定性方面研究得較少，其中的主要原因之一是聲發射儀器的制約，使人們無法對聲發射信號進行全波形采集。隨著計算機軟、硬件技術的飛速發展，基于計算機的測量技術也有了質的提高。已經出現了全波形數字化采集的聲發射儀器，這給聲發射源的定性識別帶來了可能，也有人開始進行聲發射模式識別方面的研究[1,2]。對于聲發射波形的分析，我們根據采集到的波形進行合理的軟硬件設置，以提取任何感興趣的聲發射參數，而這已經大大超越傳統意義上的聲發射參數技術。另外，通常工程上使用的構件都是一個方向的尺寸遠小于另外兩個方向尺寸的板狀構件，而從板波理論可知，聲發射信號在傳播過程中會產生多種模式的波，而不同模式的波其傳播速度不同，若能針對某一模式的波進行時差和波速的計算，就能實現聲發射源更精確的定位。本文將簡述聲發射源識別的最新研究成果，主要包括：聲發射源的多傳感器數據融合識別技術、時頻能量模式分析技術和聲發射信號的分形處理技術。
??? 2? 聲發射源多傳感器數據融合識別技術
??? 在聲發射檢測中，為了達到較為精確的定位，通常采用時差定位方法，這就需要兩個或兩個以上的傳感器組合使用。如平面三角形定位，用三個傳感器為一個定位組。而在以前人們所做的聲發源特性識別方面的研究，都只是針對某一傳感器的信號進行分析識別。由于聲發射信號具有瞬態性和隨機性，屬于非平穩的隨機信號，并且是由一系列頻率和模式豐富的信號組成，而且在聲波的傳播過程中，又存在著衰減、反射、折射與模式轉換，所以對同一聲發射源的分析識別，定位組的各個傳感器的結果可能不相同。在這種情況下，要想獲得較高的識別可信度，就必須有一種方法對所獲得的矛盾信息進行處理，對檢測到的信號進行合理支配和使用，把多個傳感器關于同一聲發射源冗余或互補信息依照某種準則進行組合，減少識別過程中的不確定性，才能獲得對聲發射源的正確判斷。尤其是對同一檢測對象，我們采用不同類型的聲發射傳感器(如寬帶、諧振等)，到底更應該相信那個傳感器的結果？更復雜的情況，當同時存在超聲或者應力應變等傳感器的檢測結果時，如何利用所有類型和不同位置傳感器的信息，得到最為真實的結果，就顯得非常重要。
??? 2.1基于D-S理論的聲發射源識別方法[3]
??? 從聲發射源發出的信號經過傳輸介質到達傳感器，信號會發生變化或損失，各個傳感器檢測到的波形信號一般是不完整、不精確、模糊的，甚至可能是矛盾的，即包含著過程的不確定性。我們只能根據這些不確定性信息進行分析推理，最終得出聲發射源的定性判別。不確定性推理最常用的方法有：Bayes方法和D-S證據理論兩種。與Bayes方法相比，D-S證據理論有一個非常突出的優點，就是無需先驗概率和條件概率，這對聲發射檢測這類幾乎沒有先驗知識和專家庫的新型技術顯得非常有用，而且各個傳感器之間的證據是相互獨立的，每個定位組的探頭數一般為三、四個，推理鏈不長，使用D-S規則非常方便。