ISSN:
0933-5137
Keywords:
Chemistry
;
Polymer and Materials Science
Source:
Wiley InterScience Backfile Collection 1832-2000
Topics:
Mechanical Engineering, Materials Science, Production Engineering, Mining and Metallurgy, Traffic Engineering, Precision Mechanics
Description / Table of Contents:
Separation of Acoustic Emission Signals by Computerized AnalysesFeatures extracted from acoustic emission signals by means of different analysis methods can be evaluated by the application of pattern recognition computer programs. By these methods it can be established, whether the employed features - maximum amplitude, signal rise time, pulse sum, pulse area, pulse energy and mean amplitude as well as simple characteristics of frequency spectra - are capable to distinguish acoustic emission signals or whether combinations of features lead to better results when single features fail.The efficiency of different analyses and the pattern recongnition programs is examined by four simulated types of signals. According to the employed analysis method there are distinct differences regarding the separation of acoustic emission. However, by applying feature combinations signal groups not separable by single analysis methods can be distinguished.
Notes:
Merkmale, die mit Hilfe verschiedener Analyseverfahren aus Schallemissionssignalen gewonnen werden, können durch den Einsatz von Rechenverfahren zur Mustererkennung bewertet werden. Durch Anwendung dieser Programme kann festgestellt werden, ob die verwendeten Merkmale - maximale Amplitude, Signalanstiegszeit, Schallsumme, Impulsfläche, Impulsenergie und mittlere Amplitude sowie einfache Kenngrößen aus Frequenzspektren - die Schallemissionssignale trennen können oder ob für den Fall, daß ein einzelnes Merkmal diese Aufgabe nicht löst, eine Kombination von Merkmalen zu einem besseren Ergebnis führt.Die Möglichkeiten der verschiedenen Analysen sowie der Mustererkennungsprogramme werden anhand von vier simulierten Signalarten überprüft. Je nach Analyseverfahren ergeben sich dabei deutliche Unterschiede hinsichtlich der Trennung der Schallemissionen. Jedoch kann selbst bei Signalgruppen, die mit einem Analyseverfahren nicht getrennt werden können, durch die Anwendung von Merkmalskombinationen die Unterscheidung verbessert werden.
Additional Material:
10 Ill.
Type of Medium:
Electronic Resource
URL:
http://dx.doi.org/10.1002/mawe.19810120506
Permalink
