|
DOI: 10.14489/td.2025.12.pp.018-029
Бурда Е. А., Богомолов Д. Е., Науменко А. П., Кудрявцева И. С.
ЭНТРОПИЙНЫЙ ПОДХОД ПРИ ЛОКАЦИИ ИСТОЧНИКА СИГНАЛА АКУСТИЧЕСКОЙ ЭМИССИИ
(с. 18-29)
Аннотация. В последние годы метод акустической эмиссии (АЭ) все шире используется для оценки целостности различных конструкций, сооружений и работающего под давлением оборудования. Для обнаружения мест расположения активных источников АЭ, которые, как правило, указывают на наличие повреждений, необходимо оценить время прихода (ВП) сигналов, принимаемых датчиками, расположенными на объекте. Корректная оценка ВП может быть затруднена вследствие наличия в сигналах шумов окружающей среды и промышленных помех. В данной работе предлагается подход, основанный на вычислении энтропии сигнала и позволяющий уменьшить влияние шума на расчет ВП. Для этого рассчитывается локальная (информационная) энтропия сигналов, регистрируемых датчиками АЭ, и проводится оценка разницы ВП (РВП) между двумя сигналами на основе информационного критерия Акаике (АИК). Метод экспериментально проверен на гидравлическом стенде при имитации источников АЭ методом Су‒Нильсена. Полученные сигналы были дополнительно зашумлены гауссовским случайным процессом с различной дисперсией. Предложенный метод шумоподавления значительно повысил точность и воспроизводимость локации событий АЭ для критических значений отношения сигнал/шум (от 12 до 2 дБ). В целом предложенный метод имеет потенциал для улучшения обнаружения и локализации повреждений при обработке сигналов АЭ в промышленных и гражданских применениях.
Ключевые слова: акустическая эмиссия, фильтрация сигнала, локация, энтропийный фильтр, обработка сигналов.
Burda E. A., Bogomolov D. E., Naumenko A. P., Kudryavtseva I. S.
ENTROPY APPROACH IN LOCATING THE ACOUSTIC EMISSION SIGNAL SOURCE
(pp. 18-29)
Abstract. In recent years, Acoustic Emission (AE) has been increasingly used to assess the integrity of various structures, facilities and pressurised equipment. In order to detect the location of active AE sources, which usually indicate the presence of damage, it is necessary to estimate the time of arrival (ToA) of the signals received by sensors located at the site. Correct estimation of the ToA can be difficult due to the presence of environmental noise and industrial interference in the signals. In this paper, we propose an approach based on the calculation of signal entropy to reduce the influence of noise on the ToA calculation. For this purpose, the local (information) entropy of the signals arriving at the sensors is calculated and the estimation of the ToA difference (DToA) between the two signals is performed based on the Akaike Information Criterion (AIC). The method is experimentally verified on a hydraulic bench at simulation of AE sources using the Hsu-Nielsen method. The received signals were additionally noised with Gaussian noise of different levels. The proposed noise reduction method significantly improved the accuracy and reproducibility of location of AE events for critical values of signal-to-noise ratio (from 12 to 2 dB). Overall, the proposed method has the potential to improve fault detection and localisation in AE signal processing in industrial and civil applications.
Keywords: acoustic emission, signal denoising, localization, entropy filter, signal processing.
Е. А. Бурда (ООО «ВС Инжиниринг», Омск, Россия) E-mail:
Данный адрес e-mail защищен от спам-ботов, Вам необходимо включить Javascript для его просмотра.
Д. Е. Богомолов (Исследовательский центр электронных систем для информационных и коммуникационных технологий, Болонский университет, Болонья, Италия) E-mail:
Данный адрес e-mail защищен от спам-ботов, Вам необходимо включить Javascript для его просмотра.
А. П. Науменко, И. С. Кудрявцева (ФГАОУ «Омский государственный технический университет», Омск, Россия) E-mail:
Данный адрес e-mail защищен от спам-ботов, Вам необходимо включить Javascript для его просмотра.
,
Данный адрес e-mail защищен от спам-ботов, Вам необходимо включить Javascript для его просмотра.
E. A. Burda (LLC VS ENGINEERING, Omsk, Russia) E-mail:
Данный адрес e-mail защищен от спам-ботов, Вам необходимо включить Javascript для его просмотра.
D. E. Bogomolov (Research Centre on Electronic Systems for Information and Communication Technologies, University of Bologna, Bologna, Italy) E-mail:
Данный адрес e-mail защищен от спам-ботов, Вам необходимо включить Javascript для его просмотра.
A. P. Naumenko, I. S. Kudryavtseva (Federal State Educational Institution of Higher Education “Omsk State Technical University”, Omsk, Russia) E-mail:
Данный адрес e-mail защищен от спам-ботов, Вам необходимо включить Javascript для его просмотра.
,
Данный адрес e-mail защищен от спам-ботов, Вам необходимо включить Javascript для его просмотра.
1. Науменко А. П., Кудрявцева И. С., Одинец А. И., Язовский А. В. Мониторинг безопасности объектов на основе вероятностно-статистической оценки параметров акустико-эмиссионного состояния // Всероссийская конференция с международным участием «Актуальные проблемы метода акустической эмиссии» (АПМАЭ–2021): сб. материалов, Санкт-Петербург, 13 ‒ 16 апр. 2021 г. СПб.: Свен, 2021. С. 7‒8.
2. Костюков В. Н., Науменко А. П., Чикарин В. А., Шакирзянов М. Г. Диагностирование криогенных резервуаров с термоизоляционным кожухом // Химическая техника. 2006. № 5. С. 6 – 9.
3. Попов А. В., Волошина В. Ю., Журавский К. А., Лабина М. А. Акустико-эмиссионный способ диагностики конструкций из композиционных материалов на основе инвариантов // Advanced Engineering Research (Rostov-on-Don). 2022. Т. 22, №. 4. С. 331 ‒ 337. DOI: 10.23947/2687-1653-2022-22-4-331-337. EDN GTGFRQ.
4. Иванов В. И., Барат В. А. Акустико-эмис¬сионная диагностика. М.: Спектр, 2017. 362 с.
5. Костюков В. Н., Бойченко С. Н., Науменко А. П. и др. Комплексный мониторинг состояния оборудования опасных производств // Химическая техника. 2008. № 3. С. 24 – 28.
6. Костюков В. Н., Бойченко С. Н., Науменко А. П., Тарасов Е. В. Комплексный мониторинг технологических объектов опасных производств // Контроль. Диагностика. 2008. № 12. С. 8 – 18.
7. Vallen H. AE Testing Fundamentals, Equipment, Applications // NDT.net. 2002. V. 7. P. 1 – 30.
8. Науменко А. П., Язовский А. В. Эмпириче-ские характеристики акустико-эмиссионных сигналов // Всероссийская конференция с международным участием «Актуальные проблемы метода акустической эмиссии» (АПМАЭ–2018): сб. материалов / отв. ред. Д. Л. Мерсон, А. Ю. Виноградов. Тольятти, 28 мая ‒ 1 июня 2018 г. Тольятти, 2018. С. 144–145.
9. Wirtz S. F., Söffker D. Improved signal processing of acoustic emission for structural health monitoring using a data-driven approach // 9th European Workshop on Structural Health Monitoring. Manchester. UK, 2018.
10. Jiang Y., Xu F. Research on source location from acoustic emission tomography // 30th European Conference on Acoustic Emission Testing & 7th International Conference on Acoustic Emission. Granada. Spain, 2012.
11. St-Onge A. Akaike information criterion applied to detecting first arrival times on microseismic data // SEG Technical Program Expanded Abstracts 2011 / Society of Exploration Geophysicists. 2011. P. 1658 – 1662.
12. Zhang H., Thurber C., Rowe C. Automatic P-wave arrival detection and picking with multiscale wavelet analysis for single- component recordings // Bulletin of the Seismological Society of America. 2003. V. 93. P. 1904 – 1912.
13. Karamzadeh N., Javan D. G., Reza A. M. Automatic Earthquake Signal Onset Picking Based on the Continuous Wavelet Transform // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2013. V. 51. P. 2666 – 2674.
14. Gaci S. The Use of Wavelet-Based Denoising Techniques to Enhance the First-Arrival Picking on Seismic Traces // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2014. V. 52. P. 4558 – 4560.
15. Попов А. В., Жумай В. Э. Оценка прочности на основе инвариантов амплитуд сигналов акустической эмиссии // Известия ЮФУ. Технические науки. 2008. № 2(79). С. 21 ‒ 25. EDN KNOEIP.
16. Зибров Г. В., Попов А. В., Старов В. Н., Смоленцев Е. В. Метод акустической эмиссии на основе инвариантов в оценке прочности специальных конструкций и техники // Вестник Воронежского института ГПС МЧС России. 2014. № 4(13). С. 22 ‒ 28. EDN TKOKLP.
17. Bogomolov D., Burda E., Testoni N., et al. Entropy-Based Technique for Denoising of Acoustic Emission Signals // European Workshop on Structural Health Monitoring. Springer International Publishing, 2023. P. 630 – 639. DOI: 10.1007/978-3-031-07254-3_64
18. Shannon C. Е. A Mathematical Theory of Communication // Bell System Technical Journal. 1948. V. 27. P. 379 – 423.
19. Цветков О. В. Энтропийный анализ данных в физике, биологии и технике. СПб.: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2015. 202 c.
20. Новицкий П. В., Зограф И. А. Оценка погрешностей результатов измерений. Л.: Энергоатомиздат, 1991. 304 с.
21. Crutchfield J., Packard N. Symbolic dynamics of noisy chaos // Physica D: Nonlinear Phenomena 1983. V. 7, Is. 1 – 3. P. 201 – 223.
22. Бурда Е. А., Науменко А. П. Исследование статистических параметров энтропии вибросигналов // Динамика систем, механизмов и машин. 2021. Т. 9, № 3. С. 51 – 56. DOI: 10.25206/2310-9793-9-3-51-56
23. Бурда Е. А., Богомолов Д. Е., Науменко А. П. Энтропийный подход при фильтрации сигналов акусти-ческой эмиссии // Контроль. Диагностика. 2023. Т. 26, № 1(295). С. 34 – 44. DOI: 10.14489/td.2023.01.pp.034-044
24. Testoni N., De Marchi L., Marzani A. A stamp size, 40 mA, 5 grams sensor node for impact detection and location // 8th European Workshop on Structural Health Monitoring (EWSHM 2016). Bilbao, Spain, 2016, 5 – 8 July. Bilbao, 2016.
25. G10 General purpose ultra low frequency sensor // Sensor Data Sheet / QingCheng AE Institute (Guangzhou) Co., Ltd. URL: https://www.aendt.com/sds/G10.pdf (дата обращения 12.10.2025 г.)
26. ГОСТ Р ИСО 52727–2007. Техническая диагностика. Акустико-эмиссионная диагностика. Общие требования. М.: Стандартинформ, 2007. 16 с.
27. Hongyu L., Lei G., Lu Z., Yajun S. The Acoustic Emission Source Localization in the Pipeline Network with consideration of Radial Position of Defect // Journal of Physics, International Conference on Advanced Technologies and Applications of Modern Industry (ATAMI 2021). Wuhan, China. 19 ‒ 21 Nov. 2021. Wuhan, 2021. P. 1904 – 1912.
28. Viswanathan M. How to generate AWGN noise in Matlab/Octave (without usingin-built awgn function). June 16. 2015. URL: http://www.gaussianwaves.com/gaussianwaves/wp-content/uploads/2015/06/How_to_generate_ AWGN_noise.pdf (дата обращения 01.12.2014).
29. Астафьева Н. М. Вейвлет-анализ: основы теории и примеры применения // Успехи физических наук. 1996. Т. 166, № 11. С. 1145 – 1170. Phys. Usp. 39:11 (1996). P. 1085 – 1108.
30. Дремин И. М., Иванов О. В., Нечитайло В. А. Вейвлеты и их использование // Успехи физических наук. 2001. Т. 171, № 5. С. 465 – 501. Phys. Usp. 44:5 (2001). P. 447 – 478.
31. Bocchini P., Marzani A., Viola E. Graphical User Interface for Guided Acoustic Waves // ASCE J. of Comput. Civ. Eng. 2011. V. 25, No. 3. P. 202 – 210.
32. Викторов И. А. Физические основы применения ультразвуковых волн Рэлея и Лэмба в технике. М.: Наука, 1966. 169 c.
33. Григорьева А. В., Максименко М. В. Метод обработки данных акустико-эмиссионного контроля для определения скорости и локации каждого сигнала // Компьютерные исследования и моделирование. 2022. Т. 14, № 5. C. 1029 – 1040. DOI: 10.20537/2076-7633-2022-14-5-1029-1040
34. Драчев К. А., Римлянд В. И. Распространение акустических волн в металлических трубах // Физика: фундаментальные и прикладные исследования, образование: материалы XIV региональной научной конференции. Хабаровск, 22 – 24 сент. 2016 г. Хабаровск: Тихоокеанский государственный университет, 2016. С. 7 – 12.
35. Драчев К. А., Римлянд В. И. Моделирование распространения ультразвука в модели металлической трубы // Физика: фундаментальные и прикладные исследования, образование: материалы XV региональной научной конференции. Благовещенск, 26 – 30 сент. 2017 г. Благовещенск: Амурский государственный университет, 2017. С. 136 – 139.
1. Naumenko, A. P., Kudryavtseva, I. S., Odinets, A. I., & Yazovsky, A. V. (2021). Safety monitoring of facilities based on probabilistic-statistical assessment of acoustic emission state parameters. In Current problems of the acoustic emission method (APMAE-2021) (pp. 7–8). Sven. [in Russian language]
2. Kostyukov, V. N., Naumenko, A. P., Chikarin, V. A., & Shakirzyanov, M. G. (2006). Diagnostics of cryogenic tanks with thermal insulation casing. Khimicheskaya Tekhnika, (5), 6–9. [in Russian language]
3. Popov, A. V., Voloshina, V. Y., Zhuravsky, K. A., & Labina, M. A. (2022). Acoustic emission method for diagnostics of composite material structures based on invariants. Advanced Engineering Research (Rostov-on-Don), 22(4), 331–337. [in Russian language]. https://doi.org/10.23947/2687-1653-2022-22-4-331-337
4. Ivanov, V. I., & Barat, V. A. (2017). Acoustic emission diagnostics. Spektr. [in Russian language]
5. Kostyukov, V. N., Boychenko, S. N., Naumenko, A. P., et al. (2008). Comprehensive monitoring of the condition of hazardous production equipment. Khimicheskaya Tekhnika, (3), 24–28. [in Russian language]
6. Kostyukov, V. N., Boychenko, S. N., Naumenko, A. P., & Tarasov, E. V. (2008). Comprehensive monitoring of technological facilities at hazardous productions. Kontrol. Diagnostika, (12), 8–18. [in Russian language]
7. Vallen, H. (2002). AE testing fundamentals, equipment, applications. NDT.net, 7, 1–30.
8. Naumenko, A. P., & Yazovsky, A. V. (2018). Empirical characteristics of acoustic emission signals. In Current problems of the acoustic emission method (APMAE-2018) (pp. 144–145). [in Russian language]
9. Wirtz, S. F., & Söffker, D. (2018). Improved signal processing of acoustic emission for structural health monitoring using a data-driven approach [Paper presentation]. 9th European Workshop on Structural Health Monitoring, Manchester, UK.
10. Jiang, Y., & Xu, F. (2012). Research on source location from acoustic emission tomography [Paper presentation]. 30th European Conference on Acoustic Emission Testing & 7th International Conference on Acoustic Emission, Granada, Spain.
11. St-Onge, A. (2011). Akaike information criterion applied to detecting first arrival times on microseismic data. SEG Technical Program Expanded Abstracts 2011, 1658–1662.
12. Zhang, H., Thurber, C., & Rowe, C. (2003). Automatic P-wave arrival detection and picking with multiscale wavelet analysis for single-component recordings. Bulletin of the Seismological Society of America, 93, 1904–1912.
13. Karamzadeh, N., Javan, D. G., & Reza, A. M. (2013). Automatic earthquake signal onset picking based on the continuous wavelet transform. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 51, 2666–2674.
14. Gaci, S. (2014). The use of wavelet-based denoising techniques to enhance the first-arrival picking on seismic traces. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 52, 4558–4563.
15. Popov, A. V., & Zhumay, V. E. (2008). Strength assessment based on invariants of acoustic emission signal amplitudes. Izvestiya YuFU. Tekhnicheskie Nauki, (2), 21–25. [in Russian language]
16. Zibrov, G. V., Popov, A. V., Starov, V. N., & Smolentsev, E. V. (2014). Acoustic emission method based on invariants in the assessment of strength of special structures and equipment. Vestnik Voronezhskogo Instituta GPS MChS Rossii, (4(13)), 22–28. [in Russian language]
17. Bogomolov, D., Burda, E., Testoni, N., et al. (2023). Entropy-based technique for denoising of acoustic emission signals. In European Workshop on Structural Health Monitoring (pp. 630–639). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-031-07254-3_64
18. Shannon, C. E. (1948). A mathematical theory of communication. Bell System Technical Journal, 27, 379–423.
19. Tsvetkov, O. V. (2015). Entropy data analysis in physics, biology and engineering. Izdatel'stvo SPbGETU «LETI». [in Russian language]
20. Novitsky, P. V., & Zograf, I. A. (1991). Estimation of measurement errors. Energoatomizdat. [in Russian language]
21. Crutchfield, J., & Packard, N. (1983). Symbolic dynamics of noisy chaos. Physica D: Nonlinear Phenomena, 7(1–3), 201–223.
22. Burda, E. A., & Naumenko, A. P. (2021). Study of statistical parameters of vibration signal entropy. Dinamika Sistem, Mekhanizmov i Mashin, 9(3), 51–56. [in Russian language]. https://doi.org/10.25206/2310-9793-9-3-51-56
23. Burda, E. A., Bogomolov, D. E., & Naumenko, A. P. (2023). Entropy approach for filtering acoustic emission signals. Kontrol. Diagnostika, 26(1), 34–44. [in Russian language]. https://doi.org/10.14489/td.2023.01.pp.034-044
24. Testoni, N., De Marchi, L., & Marzani, A. (2016, July 5–8). A stamp size, 40 mA, 5 grams sensor node for impact detection and location [Paper presentation]. 8th European Workshop on Structural Health Monitoring (EWSHM 2016), Bilbao, Spain.
25. QingCheng AE Institute (Guangzhou) Co., Ltd. (n.d.). G10 General purpose ultra low frequency sensor [Data sheet]. Retrieved October 12, 2025, from https://www.aendt.com/sds/G10.pdf
26. Federal Agency for Technical Regulation and Metrology. (2007). GOST R ISO 52727-2007. Technical diagnostics. Acoustic emission diagnostics. General requirements. Standartinform. [in Russian language]
27. Hongyu, L., Lei, G., Lu, Z., & Yajun, S. (2021). The acoustic emission source localization in the pipeline network with consideration of radial position of defect. Journal of Physics: Conference Series, 1904(1). https://doi.org/10.1088/1742-6596/1904/1/012012
28. Viswanathan, M. (2015, June 16). How to generate AWGN noise in Matlab/Octave (without using in-built awgn function). GaussianWaves. http://www.gaussianwaves.com/gaussianwaves/wp-content/uploads/2015/06/How_to_generate_AWGN_noise.pdf
29. Astafyeva, N. M. (1996). Wavelet analysis: Fundamentals of theory and examples of application. Uspekhi Fizicheskikh Nauk, 166(11), 1145–1170. [in Russian language]
30. Dremin, I. M., Ivanov, O. V., & Nechitaylo, V. A. (2001). Wavelets and their use. Uspekhi Fizicheskikh Nauk, 171(5), 465–501. [in Russian language]
31. Bocchini, P., Marzani, A., & Viola, E. (2011). Graphical user interface for guided acoustic waves. ASCE Journal of Computing in Civil Engineering, 25(3), 202–210.
32. Viktorov, I. A. (1966). Physical foundations of the application of Rayleigh and Lamb ultrasonic waves in engineering. Nauka. [in Russian language]
33. Grigoryeva, A. V., & Maksimenko, M. V. (2022). Method for processing acoustic emission monitoring data to determine the velocity and location of each signal. Kompyuternye Issledovaniya i Modelirovanie, 14(5), 1029–1040. [in Russian language]. https://doi.org/10.20537/2076-7633-2022-14-5-1029-1040
34. Drachev, K. A., & Rimlyand, V. I. (2016). Propagation of acoustic waves in metal pipes. In Physics: Fundamental and applied research, education (pp. 7–12). Pacific National University. [in Russian language]
35. Drachev, K. A., & Rimlyand, V. I. (2017). Modeling of ultrasound propagation in a metal pipe model. In Physics: Fundamental and applied research, education (pp. 136–139). Amur State University. [in Russian language]
Статью можно приобрести в электронном виде (PDF формат).
Стоимость статьи 700 руб. (в том числе НДС 20%). После оформления заказа, в течение нескольких дней, на указанный вами e-mail придут счет и квитанция для оплаты в банке.
После поступления денег на счет издательства, вам будет выслан электронный вариант статьи.
Для заказа скопируйте doi статьи:
10.14489/td.2025.12.pp.018-029
и заполните форму
Отправляя форму вы даете согласие на обработку персональных данных.
.
This article is available in electronic format (PDF).
The cost of a single article is 700 rubles. (including VAT 20%). After you place an order within a few days, you will receive following documents to your specified e-mail: account on payment and receipt to pay in the bank.
After depositing your payment on our bank account we send you file of the article by e-mail.
To order articles please copy the article doi:
10.14489/td.2025.12.pp.018-029
and fill out the form
.
|
Текущий номер
Разработка концепции и создание сайта - ООО «Издательский дом «СПЕКТР»