第1章 概述 1
1.1 声发射现象 1
1.2 声发射技术 2
1.3 金属材料的声发射机理 5
1.3.1 金属材料的晶体结构 5
1.3.2 金属材料的变形 9
1.3.3 金属材料的声发射源 19
1.4 声发射技术的特点与发展 23
1.4.1 Kaiser效应 24
1.4.2 Felicity效应 24
1.4.3 声发射技术的特点 24
1.4.4 声发射技术的发展 25
1.4.5 声发射检测在机械构件中的应用 26
第2章 声发射信号传播及波形分析 28
2.1 声波检测物理基础 28
2.1.1 声波 28
2.1.2 声发射波 28
2.1.3 声发射波的传播模式 29
2.1.4 声波的几何描述 32
2.1.5 波动方程 33
2.2 声发射信号的时域分析 48
2.2.1 概述 48
2.2.2 信号时域特征参数 49
2.3 声发射信号的相关分析 52
2.3.1 相关 52
2.3.2 自相关函数 53
2.3.3 互相关函数 55
2.4 声发射信号的频域分析 56
2.4.1 傅里叶级数和频谱图 57
2.4.2 傅里叶变换和频谱密度 58
2.5 信号传输理论基础 62
第3章 声发射信号的不失真检测 64
3.1 概述 64
3.1.1 声发射检测系统的基本要求 64
3.1.2 线性系统及其主要性质 65
3.2 检测系统的静态特性 66
3.2.1 检测系统的误差 66
3.2.2 检测系统的静态特性参数 67
3.3 检测系统的动态特性 71
3.3.1 传递函数 71
3.3.2 频率特性 73
3.3.3 瞬态响应 76
3.3.4 实现不失真检测的条件 81
3.3.5 声发射传感器的频率响应 83
3.3.6 负载效应 85
第4章 声发射信号处理 90
4.1 概述 90
4.2 声发射信号数字处理基础 91
4.2.1 信号的数字化 91
4.2.2 DFT 93
4.2.3 数字式分析处理中的若干问题 96
4.2.4 FFT 100
4.3 滤波器 101
4.3.1 滤波的基本原理 101
4.3.2 自适应滤波器 104
4.3.3 贝塞尔滤波器 106
4.4 模糊诊断 107
4.4.1 模糊性 107
4.4.2 模糊集和隶属函数 107
4.4.3 模糊关系矩阵 108
4.4.4 常用的隶属函数 109
4.5 基于参数估计的声发射源多传感器数据融合 110
4.6 神经网络 115
4.7 小波分析 120
第5章 声发射检测系统 121
5.1 声发射传感器 121
5.1.1 压电式声发射传感器 121
5.1.2 电容式声发射传感器 124
5.1.3 其他传感器 127
5.1.4 传感器等效电路 127
5.2 声发射信号的调理 130
5.3 基于虚拟仪器的声发射检测系统 133
5.3.1 虚拟仪器的基本构成 134
5.3.2 虚拟仪器的分类 135
5.3.3 虚拟仪器的应用程序 136
5.3.4 LabVIEW中的信号分析与处理工具箱 138
5.3.5 PCI-2声发射检测系统简介 144
第6章 滚动轴承故障声发射检测 146
6.1 国外滚动轴承的声发射检测应用 146
6.2 滚动轴承的故障形式 146
6.3 滚动轴承的声发射检测理论基础 148
6.3.1 Hertz接触应力理论 148
6.3.2 疲劳与接触应力 150
6.4 滚动轴承声发射信号产生机理 152
6.4.1 轴承声发射信号的产生 152
6.4.2 轴承的摩擦、磨损机理 153
6.4.3 货车轮对轴承内圈松动的声发射 158
6.5 声发射技术在滚动轴承故障检测中的应用 159
6.5.1 轴承故障检测方法简介 159
6.5.2 轴承故障检测的基本环节 160
6.5.3 滚动轴承故障的声发射检测 162
6.6 滚动轴承声发射信号处理 174
6.6.1 基本表征参数分析 174
6.6.2 统计特征参量分析 176
6.6.3 轴承故障特征频率 176
6.6.4 小波能量法 177
6.6.5 神经网络声发射信号处理 185
第7章 声发射检测在机械加工中的应用 187
7.1 铣削中的声发射检测 187
7.1.1 铣削中的声发射 187
7.1.2 铣削中声发射的数据处理 188
7.1.3 切屑形成中的声发射 191
7.1.4 结论 192
7.2 声发射检测技术在磨削加工中的应用 193
7.2.1 概述 193
7.2.2 声发射在研磨中的特性 194
7.2.3 磨削监控中的声发射特性 196
7.2.4 研磨中的声发射技术 198
7.2.5 接触检测 202
7.2.6 修整监测 207
7.2.7 结论 209
7.3 声发射在数控机床中的应用 210
参考文献 212