An Information-Statistical Approach to Analyzing Acoustic Emission Signals

V. I. Erofeev; Ерофеев В. И.; A. V. Ilyakhinsky; Иляхинский А. В.; V. M. Rodyushkin; Родюшкин В. М.; D. A. Ryabov; Рябов Д. А.; A. A. Khlybov; Хлыбов А. А.

doi:10.31857/S032079192360018X

An Information-Statistical Approach to Analyzing Acoustic Emission Signals

Authors: Erofeev V.I.¹, Ilyakhinsky A.V.¹, Rodyushkin V.M.¹, Ryabov D.A.², Khlybov A.A.²
Affiliations:
1. Institute of Mechanical Engineering Problems, Russian Academy of Sciences—Branch of Federal Research Center Institute of Applied Physics, Russian Academy of Sciences, 603024, Nizhny Novgorod, Russia
2. Nizhny Novgorod State Technical University, 603155, Nizhny Novgorod, Russia
Issue: Vol 69, No 4 (2023)
Pages: 490-496
Section: ОБРАБОТКА АКУСТИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ.
URL: https://vietnamjournal.ru/0320-7919/article/view/648336
DOI: https://doi.org/10.31857/S032079192360018X
EDN: https://elibrary.ru/ZVAWWB
ID: 648336

Cite item

Full Text

Open Access
Restricted Access

Access granted
Restricted Access

Subscription or Fee Access

Abstract

A new information-statistical approach is proposed that makes it possible to consider acoustic emission (AE) from the standpoint of synergetics based on representation of processes that govern the state of the object under study, a statistical model (image) in the form of a probability density function. It is shown that the multidimensional Dirichlet distribution has a set of properties that can be used to determine the integral metric for estimating the plastic deformation process from observed AE signals. As a quantitative measure in analyzing the plastic deformation process using AE signals, it is proposed to use the self-organization parameter. Regular mechanical tests of structural carbon steel 20 with a pearlite–ferrite structure were carried out to demonstrate that the information-statistical self-organization parameter is the most informative when describing AE-related processes.

Keywords

acoustic emission, time series, statistical model, probability density function, Dirichlet distribution, entropy, self-organization

References

Неразрушающий контроль: Справочник: В 7 т. Под общ. ред. Клюева В.В. Т. 7: В 2 кн. Кн. 1: Иванов В.И., Власов И.Э. Метод акустической эмиссии. М.: Машиностроение, 2005. 829 с.
Шериф Р., Гелдарт Л. Сейсморазведка / пер. с англ. М.: Мир, 1987. Т. 1. 448 с.
Беликов В.Т., Рывкин Д.Г. Использование результатов наблюдений акустической эмиссии для изучения структурных характеристик твердого тела // Акуст. журн. 2015. Т. 61. № 5. С. 622–630.
Хлыбов А.А., Рябов Д.А., Пичков С.Н., Шишулин Д.Н., Захаров Д.А. Разработка акустического метода определения степени наводороживания в конструкциях из титановых сплавов // Дефектоскопия. 2019. № 4. С. 8–14.
Салита Д.С., Поляков В.В. Акустическая эмиссия при пластической деформации сплавов системы Pb–Sn // Физическая мезомеханика. 2020. Т. 23. № 2. С. 84–93.
Лавров А.В., Шкуратник В.Л. Акустическая эмиссия при деформировании и разрушении горных пород (обзор) // Акуст. журн. 2005. Т. 51. № 7. С. 6–18.
Сасорова Е.В., Левин Б.В. Низкочастотные сейсмические сигналы как региональные признаки подготовки землетрясений // Вулканология и сейсмология. 1999. № 4–5. С. 126–133.
Paparo G., Gregori G.P., Coppa U., De Ritis R., Taloni A. Acoustic Emission (AE) as a diagnostic tool in geophysics // Annals of Geophysics. 2002. V. 45. № 2. P. 401–416.
Робсман В.А. Нелинейная трансформация вероятностных распределений сигналов акустической эмиссии при эволюции ансамбля дефектов в твердом теле // Акуст. журн. 1996. Т. 42. № 6. С. 846–852.
Aggelis D.G., Kordatos E.Z., Matikas T.E. Monitoring of metal fatigue damage using acoustic emission and thermography // J. Acoustic Emission. 2011. V. 29. P. 113–122.
Остапчук А.А., Павлов Д.В., Марков В.К., Крашенинников А.В. Исследование сигналов акустической эмиссии при сдвиговом деформировании трещины // Акуст. журн. 2016. Т. 62. № 4. С. 503–512.
Барат В.А., Елизаров С.В., Иванов В.И. Эмпирический подход к оценке вероятности обнаружения усталостных трещин методом акустической эмиссии // Сборник материалов Всероссийской конференции с международным участием “Актуальные проблемы метода акустической эмиссии” (АПМАЭ-2021). Санкт-Петербург, 13–16 апреля 2021 г. СПб.: Свен, 2021. С. 107–108.
Буйло С.И. Физико-механические, статистические и химические аспекты акустико-эмиссионной диагностики: монография. Ростов-на-Дону, Таганрог: Издательство Южного федерального университета, 2017. 184 с.
Dimitrios G.A., Evangelios Z.K., Theodore E.M. Monitoring of metal fatigue damage using acoustic emission and thermography // J. Acoustic Emission. 2011. V. 29. P. 113–122.
Середа Ю.С. Проблемы информационно-статистической теории. Н. Новгород: ООО “Типография “Поволжье””, 2007. 356 с.
Хан Г., Шапиро С. Статистические модели в инженерных задачах. Пер. с англ. Коваленко Е.Г.; под ред. Налимова В.В. М.: Мир, 1969. 395 с.
Богатиков В.Н., Ерофеев В.И., Иляхинский А.В., Лопатин А.Г. Информационно-статистический метод исследования процессов в многоуровневых и распределенных системах в условиях реально доступной информации на примере процесса суспензионной полимеризации стирола // Вестник научно-технического развития. 2020. № 7(115). С. 5–13.
Шеннон К. Работы по теории информации и кибернетике. М.: Изд. иностр. лит., 2002. 829 с.
Середа Ю.С. Проблемы информационно-статистической теории. М.: Космосинформ, 1998. 274 с.
Николис Г., Пригожин И. Самоорганизация в неравновесных системах. М.: Мир, 1979. 512 с.
Пригожин И., Кондепуди Д. Современная термодинамика. М.: Мир, 2002. 461 с.
Ерофеев В.И., Иляхинский А.В., Никитина Е.А., Родюшкин В.М. Распределение Дирихле в задаче оценки состояния металла методом акустического зондирования // Дефектоскопия. 2018. № 2. С. 11–14.
Иляхинский А.В., Паховов П.А., Ануфриев М.А., Мухина И.В. Информационно-статистические показатели самоорганизации систем регуляции сердечной деятельности в оценке вариабельности ритма сердца // Физиология человека. 2017. Т. 43. № 2. С. 1–7.
Уилкс С. Математическая статистика. М.: Наука, 1967. 632 с.
Трефилов В.И., Моисеев В.Ф., Печковский Э.П., Горная И.Д., Васильев А.Д. Деформационное упрочнение и разрушение поликристаллических металлов: научное издание. Под ред. Трефилова В.И. 2-е изд. перераб. и доп. Киев: Наук. Думка, 1989. 256 с.
Голдман С. Теория информации. М.: Изд. иностр. лит., 1957. 446 с.
Hurst H.E. Long-term storage capacity of reservoirs // Transactions of American Society of Civil Engineers. 1951. V. 116. P. 770–799.
Федорченко С.Г., Федорченко Г.С. Интегральная мера оценки состояния энергетической безопасности // Проблемы региональной энергетики. 2014. Т. 24. № 1. С. 1–16.