Сравнение основных частотно-временных преобразований спектрального анализа сигналов акустической эмиссии

В связи с интенсивным развитием спектральных методов анализа акустической эмиссии на передний план выходит проблема обеспечения наилучшего частотного и временного разрешения путем применения определенных алгоритмов частотно-временного преобразования. Основными использующимися или интегрируемыми в метод акустической эмиссии частотно-временными преобразованиями сегодня являются: оконное преобразование Фурье, вейвлет-преобразование, псевдопреобразование Вигнера – Вилля, преобразование Чои – Вильямса и псевдопреобразование Гильберта – Хуанга. Однако в литературных источниках недостаточно информации, позволяющей оценить эффективность их применения для выделения особенностей сигналов акустической эмиссии дискретного и непрерывного вида. Исходя из этого, на синтетических и реальных модельных сигналах проведен экспериментальный сравнительный анализ работоспособности обозначенных частотно-временных преобразований. Первые модельные сигналы представляли собой chirp-сигнал, идеальные синусоиды и дельта-функцию Дирака, а вторые – дискретный сигнал акустической эмиссии от источника Су-Нильсена, разложенный в акустическом канале на дисперсионные моды, и непрерывный акустический сигнал от истечения воздуха через калиброванное отверстие. Показано, что при перепаде энергии частотных составляющих порядка 25 дБ установить все контрольные особенности модельных сигналов оказались способны только преобразование Фурье и вейвлет-преобразование. Преобразования Вигнера – Вилля, Чои – Вильямса и Гильберта – Хуанга, показавшие более высокое частотно-временное разрешение, не выявили частотные составляющие низкой энергии. Поэтому их можно рекомендовать для обнаружения спектральных изменений в резонансных и дискретных сигналах, но в узком энергетическом диапазоне. Для анализа непрерывной акустической эмиссии наилучший результат продемонстрировали преобразование Фурье и вейвлет-преобразование. Однако для применения последнего требуется процедура выбора оптимальной базисной функции. Установлено, что преобразование Гильберта – Хуанга позволяет выделять флуктуации частоты, но для повышения достоверности его результатов требуется проработка способов повышения чувствительности и выделения основной информации из спектрограмм.