【摘 要】
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金属点蚀是一种破坏性和隐患较大的设备损伤形式。点蚀会产生声发射信号。点蚀过程中产生的多种声源类型会造成信号混叠，影响腐蚀进程的判断。针对点蚀信号混叠问题，提出一种模糊C均值聚类与快速独立分量分析算法相结合的点蚀信号分离识别方法。通过分析单、双点蚀声发射数据将点蚀分为钝化膜破裂阶段、点蚀诱导成核及发展阶段，由聚类确定信号类别并用快速独立分量分析分离混合信号，利用相关性函数验证分离效果。结果表明：单点
【基金项目】
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中国石油天然气集团有限公司常州大学创新联合体科技合作项目；
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金属点蚀是一种破坏性和隐患较大的设备损伤形式。点蚀会产生声发射信号。点蚀过程中产生的多种声源类型会造成信号混叠，影响腐蚀进程的判断。针对点蚀信号混叠问题，提出一种模糊C均值聚类与快速独立分量分析算法相结合的点蚀信号分离识别方法。通过分析单、双点蚀声发射数据将点蚀分为钝化膜破裂阶段、点蚀诱导成核及发展阶段，由聚类确定信号类别并用快速独立分量分析分离混合信号，利用相关性函数验证分离效果。结果表明：单点蚀过程存在3类原信号，双点蚀过程存在7类信号，其中包含单个信号与混合信号；单个信号与原信号相关性极高，达到0.8以上，混合信号的分离分量与原信号相关性达到0.6以上，分离效果较好。该方法可对点蚀混合信号进行有效分离和识别，为腐蚀进程判断提供支持。
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