An Information-Statistical Approach to Analyzing Acoustic Emission Signals

V. I. Erofeev; Ерофеев В. И.; A. V. Ilyakhinsky; Иляхинский А. В.; V. M. Rodyushkin; Родюшкин В. М.; D. A. Ryabov; Рябов Д. А.; A. A. Khlybov; Хлыбов А. А.

doi:10.31857/S032079192360018X

Информационно-статистический подход к анализу сигналов акустической эмиссии

Авторы: Ерофеев В.И.¹, Иляхинский А.В.², Родюшкин В.М.², Рябов Д.А.³, Хлыбов А.А.³
Учреждения:
1. Институт проблем машиностроения РАН – филиал ФГБНУ “Федеральный исследовательский центр Институт прикладной физики Российской академии наук”
2. Институт проблем машиностроения РАН – филиал Федерального государственного бюджетного научного учреждения “Федеральный исследовательский центр Институт прикладной физики Российской академии наук”
3. ФГБОУ ВО “Нижегородский государственный технический университет им. Р.Е. Алексеева”
Выпуск: Том 69, № 4 (2023)
Страницы: 490-496
Раздел: ОБРАБОТКА АКУСТИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ.
URL: https://archivog.com/0320-7919/article/view/648336
DOI: https://doi.org/10.31857/S032079192360018X
EDN: https://elibrary.ru/ZVAWWB
ID: 648336

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ
Доступ закрыт

Доступ предоставлен
Доступ закрыт

Только для подписчиков

Аннотация
Об авторах
Список литературы
Дополнительные файлы
Статистика

Аннотация

Предложен новый информационно-статистический подход, позволяющий рассматривать акустическую эмиссию (АЭ) с позиции синергетики на основе представления процессов, определяющих состояние исследуемого объекта, статистической моделью (образом) в виде функции плотности вероятностей. Показано, что многомерное распределение Дирихле обладает совокупностью свойств, дающих возможность использовать его для определения интегральной меры оценки по наблюдаемым сигналам АЭ процесса пластической деформации. В качестве количественной меры при анализе процесса пластической деформации по сигналам АЭ предлагается использовать параметр самоорганизации. На примере штатных механических испытаний конструкционной углеродистой стали 20 с перлитно-ферритной структурой показано, что информационно-статистический параметр самоорганизации является наиболее информативным при описании процессов, связанных с АЭ.

Ключевые слова

акустическая эмиссия, временные ряды, статистическая модель, функция плотности вероятностей, распределение Дирихле, энтропия, самоорганизация

Список литературы

Неразрушающий контроль: Справочник: В 7 т. Под общ. ред. Клюева В.В. Т. 7: В 2 кн. Кн. 1: Иванов В.И., Власов И.Э. Метод акустической эмиссии. М.: Машиностроение, 2005. 829 с.
Шериф Р., Гелдарт Л. Сейсморазведка / пер. с англ. М.: Мир, 1987. Т. 1. 448 с.
Беликов В.Т., Рывкин Д.Г. Использование результатов наблюдений акустической эмиссии для изучения структурных характеристик твердого тела // Акуст. журн. 2015. Т. 61. № 5. С. 622–630.
Хлыбов А.А., Рябов Д.А., Пичков С.Н., Шишулин Д.Н., Захаров Д.А. Разработка акустического метода определения степени наводороживания в конструкциях из титановых сплавов // Дефектоскопия. 2019. № 4. С. 8–14.
Салита Д.С., Поляков В.В. Акустическая эмиссия при пластической деформации сплавов системы Pb–Sn // Физическая мезомеханика. 2020. Т. 23. № 2. С. 84–93.
Лавров А.В., Шкуратник В.Л. Акустическая эмиссия при деформировании и разрушении горных пород (обзор) // Акуст. журн. 2005. Т. 51. № 7. С. 6–18.
Сасорова Е.В., Левин Б.В. Низкочастотные сейсмические сигналы как региональные признаки подготовки землетрясений // Вулканология и сейсмология. 1999. № 4–5. С. 126–133.
Paparo G., Gregori G.P., Coppa U., De Ritis R., Taloni A. Acoustic Emission (AE) as a diagnostic tool in geophysics // Annals of Geophysics. 2002. V. 45. № 2. P. 401–416.
Робсман В.А. Нелинейная трансформация вероятностных распределений сигналов акустической эмиссии при эволюции ансамбля дефектов в твердом теле // Акуст. журн. 1996. Т. 42. № 6. С. 846–852.
Aggelis D.G., Kordatos E.Z., Matikas T.E. Monitoring of metal fatigue damage using acoustic emission and thermography // J. Acoustic Emission. 2011. V. 29. P. 113–122.
Остапчук А.А., Павлов Д.В., Марков В.К., Крашенинников А.В. Исследование сигналов акустической эмиссии при сдвиговом деформировании трещины // Акуст. журн. 2016. Т. 62. № 4. С. 503–512.
Барат В.А., Елизаров С.В., Иванов В.И. Эмпирический подход к оценке вероятности обнаружения усталостных трещин методом акустической эмиссии // Сборник материалов Всероссийской конференции с международным участием “Актуальные проблемы метода акустической эмиссии” (АПМАЭ-2021). Санкт-Петербург, 13–16 апреля 2021 г. СПб.: Свен, 2021. С. 107–108.
Буйло С.И. Физико-механические, статистические и химические аспекты акустико-эмиссионной диагностики: монография. Ростов-на-Дону, Таганрог: Издательство Южного федерального университета, 2017. 184 с.
Dimitrios G.A., Evangelios Z.K., Theodore E.M. Monitoring of metal fatigue damage using acoustic emission and thermography // J. Acoustic Emission. 2011. V. 29. P. 113–122.
Середа Ю.С. Проблемы информационно-статистической теории. Н. Новгород: ООО “Типография “Поволжье””, 2007. 356 с.
Хан Г., Шапиро С. Статистические модели в инженерных задачах. Пер. с англ. Коваленко Е.Г.; под ред. Налимова В.В. М.: Мир, 1969. 395 с.
Богатиков В.Н., Ерофеев В.И., Иляхинский А.В., Лопатин А.Г. Информационно-статистический метод исследования процессов в многоуровневых и распределенных системах в условиях реально доступной информации на примере процесса суспензионной полимеризации стирола // Вестник научно-технического развития. 2020. № 7(115). С. 5–13.
Шеннон К. Работы по теории информации и кибернетике. М.: Изд. иностр. лит., 2002. 829 с.
Середа Ю.С. Проблемы информационно-статистической теории. М.: Космосинформ, 1998. 274 с.
Николис Г., Пригожин И. Самоорганизация в неравновесных системах. М.: Мир, 1979. 512 с.
Пригожин И., Кондепуди Д. Современная термодинамика. М.: Мир, 2002. 461 с.
Ерофеев В.И., Иляхинский А.В., Никитина Е.А., Родюшкин В.М. Распределение Дирихле в задаче оценки состояния металла методом акустического зондирования // Дефектоскопия. 2018. № 2. С. 11–14.
Иляхинский А.В., Паховов П.А., Ануфриев М.А., Мухина И.В. Информационно-статистические показатели самоорганизации систем регуляции сердечной деятельности в оценке вариабельности ритма сердца // Физиология человека. 2017. Т. 43. № 2. С. 1–7.
Уилкс С. Математическая статистика. М.: Наука, 1967. 632 с.
Трефилов В.И., Моисеев В.Ф., Печковский Э.П., Горная И.Д., Васильев А.Д. Деформационное упрочнение и разрушение поликристаллических металлов: научное издание. Под ред. Трефилова В.И. 2-е изд. перераб. и доп. Киев: Наук. Думка, 1989. 256 с.
Голдман С. Теория информации. М.: Изд. иностр. лит., 1957. 446 с.
Hurst H.E. Long-term storage capacity of reservoirs // Transactions of American Society of Civil Engineers. 1951. V. 116. P. 770–799.
Федорченко С.Г., Федорченко Г.С. Интегральная мера оценки состояния энергетической безопасности // Проблемы региональной энергетики. 2014. Т. 24. № 1. С. 1–16.