摘要
Q235钢腐蚀过程存在声信号数量多、声源多以及信号混叠,是腐蚀声发射量化评价的难点。该文提出一种多维尺度变换(Multidimensional Scaling,MDS)降维与K-medoids聚类结合方法。首先,采用降维算法对由腐蚀信号特征参数构成的多维矩阵进行优化,选取最优降维结果。然后,将其特征参数作为K-medoids聚类算法的输入端,确定腐蚀过程各阶段的信号类型数。最后,根据各阶段信号类型声发射特性,基于互相关性分析确定腐蚀过程存在的各类典型信号。结果表明:Q235钢腐蚀过程3个阶段的信号类型数分别为A阶段2类、B阶段3类、C阶段3类。其中,A阶段主要是氢气泡产生信号与钝化膜破裂信号,B阶段和C阶段主要是氢气泡产生信号、钝化膜破裂信号与腐蚀扩展信号。该方法可对Q235钢腐蚀过程多源信号进行有效分类与识别,为腐蚀过程的量化评价提供支持。
出处
《装备制造技术》
2025年第8期9-14,共6页
Equipment Manufacturing Technology
基金
江苏省特种设备安全监督检验研究院科技计划项目(KJ(Y)202406)。
