混流式水轮机转轮叶片断裂试验

姬升阳; 刘志辉; 魏学锋; 蒋雄; 李黎浩; 李超顺

doi:10.12404/j.issn.1671-1815.2502311

科学技术与工程 ›› 2026, Vol. 26 ›› Issue (5) :1813-1822 DOI: 10.12404/j.issn.1671-1815.2502311

论文·力学

混流式水轮机转轮叶片断裂试验

姬升阳 ¹ ,
刘志辉 ¹ ,
魏学锋 ¹ ,
蒋雄 ¹ ,
李黎浩 ² ,
李超顺 ²^,^*

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Experiment of Fracture in Francis Turbine Runner Blades

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摘要

水轮机转轮叶片出现裂纹甚至断裂将严重影响水电机组的运行稳定性。混流式水轮机转轮叶片是很复杂的扭曲形体且封闭在机组内部,很难在其真机或模型机组上开展裂纹或断裂试验。针对大型水电站混流式水轮机ZG06Cr13Ni4Mo材质转轮叶片,开展了转轮流固耦合数值模拟和断铅试验,对收集到的声发射信号实施小波降噪处理、快速傅里叶变换及短时傅里叶变换,对其信号进行分析,结果表明:该水轮机转轮叶片断裂信号的特征频段为200~320 kHz。研究结果为该电站水轮机转轮叶片发生断裂提供了判断频段信号,为机组停机和检修提供量化预警阈值与决策依据。

Abstract

Fatigue-induced cracking and fracture in Francis turbine runner blades are regarded as serious threats to the operational stability and safety of hydropower units. Due to the geometrically complex twisted profiles and enclosed configurations of Francis turbine blades, significant challenges were encountered in conducting crack propagation and fracture tests on prototype or scaled models. To address this limitation, a combined approach involving fluid-structure interaction (FSI) numerical simulations and experimental methodologies was adopted, focusing on ZG06Cr13Ni4Mo martensitic stainless steel blades. Acoustic emission (AE) signals were processed using wavelet threshold denoising, fast Fourier transform (FFT), and short-time Fourier transform (STFT) to isolate signatures associated with fracture events. It was determined that the dominant frequency band corresponding to fracture phenomena in ZG06Cr13Ni4Mo blades lies within the range of 200~320 kHz. These results provide a quantifiable frequency-domain criterion for the identification of fracture events, offering a theoretical foundation for the development of predictive maintenance strategies and data-driven shutdown protocols to prevent catastrophic failures and reduce economic losses in hydropower systems.

Graphical abstract

关键词

水轮机转轮叶片 / 流固耦合 / 断铅试验 / 小波降噪 / 快速傅里叶变换 / 短时傅里叶变换

Key words

hydraulic turbine runner blade / fluid-structure interaction (FSI) numerical simulation / lead-breaking test / wavelet denoising / fast Fourier transform (FFT) / short-time Fourier transform (STFT)

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姬升阳, 刘志辉, 魏学锋, 蒋雄, 李黎浩, 李超顺. 混流式水轮机转轮叶片断裂试验[J]. 科学技术与工程, 2026, 26(5): 1813-1822 DOI:10.12404/j.issn.1671-1815.2502311

JI Sheng-yang, LIU Zhi-hui, WEI Xue-feng, JIANG Xiong, LI Li-hao, LI Chao-shun. Experiment of Fracture in Francis Turbine Runner Blades[J]. Science Technology and Engineering, 2026, 26(5): 1813-1822 DOI:10.12404/j.issn.1671-1815.2502311

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水电机组在实际运行过程中,水轮机转轮叶片长期承受交变载荷的循环作用,叶片受到水流的动态冲击、压力脉动及涡流诱导振动等多重复杂载荷影响。水轮机转轮遭持续的载荷和冲击,可能导致叶片出现断裂,这会使电站的安全和稳定运行受到明显的影响,甚至造成巨大的经济损失。因此模拟和预测水轮机转轮叶片裂纹甚至断裂状况是非常重要的。混流式水轮机转轮叶片是很复杂的扭曲形体且封闭在机组内部,难以在真机或模型机组上开展裂纹或断裂试验,目前的研究方法是通过提取叶片主体材料,将其加工成矩形截面试件,采用伺服液压疲劳试验机施加轴向交变载荷,模拟实际工况下的疲劳损伤过程。试验中,通过高频声发射传感器实时采集试样断裂全过程的声发射信号,并进行声发射信号处理,提取断裂阶段的特征频段。

在运用数值模拟对裂纹和断裂进行预测方面,Georgievskaia^[1]基于物理模型的数值模拟和基于监测数据驱动的机器学习方法,提出了一种综合性的分析系统用于预测水轮机裂纹。肖若富等^[2]通过流固耦合方法对混流式水轮机转轮的静应力特性进行了系统分析,揭示了其在稳态工况下的应力集中区域及分布规律,为转轮结构设计与疲劳寿命评估提供了关键理论支撑。Xavier等^[3]针对水轮机部件的疲劳失效检测问题,系统地开展了实验与数值模拟的综合研究,通过严格对比实验观测结果(如裂纹出现位置、扩展速率)与数值预测结果,有效地验证了其数值模型的准确性,并深入探讨了基于来自声发射监测信号特征识别早期疲劳失效的可行性。在声发射信号产生机制与信号传播特性方面,毛汉颖等^[4]通过实验分析了金属材料中声发射信号的声阻抗特征,揭示了信号传播过程中的能量衰减规律,为声发射检测技术的优化提供了重要的参考依据。洪川^[5]基于模态声发射理论,对所获得的断铅激励信号进行模态特征分析研究,分析其声源传播规律。在对声发射信号进行处理方面,余晃晶^[6]和朱来东等^[7]分别研究了小波变换在声发射信号降噪中的应用及阈值优化方法,前者通过MATLAB实现了信号的多尺度分解与重构,后者则系统对比了不同阈值选取策略对降噪效果的影响,为复杂环境下的信号处理提供了技术支撑。张志强等^[8]对断铅实验声发射信号进行了小波分析,并通过信号小波分解重构方法将其中的干扰噪声分离出来。范博楠等^[9]综述了经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)、独立分量分析(independent component analysis,ICA)、小波分析等强背景噪声下声发射信号降噪方法,分析总结声发射信号在降噪、特征提取及故障识别研究中存在的不足,提出相应的解决办法。郭力等^[10]通过应用经验模态分解和五层小波变换的方法,对断铅声发射的实验信号进行了详细的分解和重建,从而更深入地理解了这一信号的独特性质。Griffin等^[11]通过改进短时傅里叶变换(short-time Fourier transform,STFT)提出了信号估计的优化方法,为非平稳信号的时频特征提取奠定了理论基础,其频域分辨率增强策略为后续声发射信号分析中的动态频段追踪提供了关键技术支持。耿荣生等^[12]提出基于波形分析的声发射信号特征提取技术,通过时频域联合分析有效区分了噪声与真实损伤信号。张闯等^[13]创新性地结合快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)与小波包变换,对电磁声发射信号进行频带能量分析和噪声分离,显著提升了信噪比与损伤特征辨识能力。Mateo等^[14]通过研究短时傅里叶变换(STFT)、小波变换、常数Q变换以及多分辨率STFT之间的联系,为这些传统方法之间的桥梁搭建提供了新的视角。在声发射信号在疲劳损伤监测中的应用中,针对疲劳损伤的量化评估,刘学文等^[15]建立了基于声发射累积能量的疲劳损伤演化模型,为材料服役安全性分析提供了理论依据。刘怀喜等^[16]系统综述了声发射技术在复合材料损伤检测中的应用,强调了其在动态监测微观缺陷萌生与扩展中的独特优势。李光海等^[17]通过声发射技术对金属高频疲劳损伤进行实时监测,成功捕获了裂纹扩展过程中的关键声发射参数,并验证了其在疲劳寿命预测中的有效性。Bhuiyan等^[18]基于飞机级铝合金薄板试件的疲劳裂纹声发射实验,对比商用Mistras S9225传感器与压电晶片主动传感器(piezoelectric wafer active sensor,PWAS)的性能,证实PWAS能更有效捕获疲劳裂纹声发射波形的高频信息,并通过同步加载技术实现声发射信号与疲劳载荷的精确关联,揭示了波形演变与裂纹边界条件及扩展机制的对应关系。史慧扬等^[19]提出了一种基于改进宽带Marr子波核函数的广义S变换(generalized S-transform,GST)结合信息熵量化的声发射信号处理技术,用于动态实时评估无缺陷金属材料(Q235A钢)早期疲劳损伤程度。Perveitalov等^[20]提出了一种基于热激活裂纹扩展和声发射监测的断裂韧性评估方法,通过多级声发射模型分析裂纹稳定扩展的动力学与结构特征。郭涛等^[21]针对疲劳裂纹特有的摩擦行为所诱发的声发射信号进行了深入分析,揭示了其关键信号特性,为该技术在疲劳裂纹精确识别与评估中的应用提供了重要依据。特别地,在声发射信号在水轮机转轮裂纹的应用中,周洁^[22]为监测混流式水轮机转轮裂纹,在疲劳试验中对16Mn钢试件加载交变应力,成功捕捉到裂纹扩展的声发射信号,并验证其与理论疲劳裂纹扩展速率曲线的匹配性。严海涛^[23]为找出较好地处理水轮机转轮叶片裂纹声发射信号的方法,在转轮叶片材质的条形试件上做断铅实验(模拟裂纹突发)和拉伸疲劳试验,捕捉声发射信号,为水轮机工作条件下的在线监测提供软件基础。王向红^[24]研究了转轮上AE信号的衰减特性,针对水轮机组运行环境背景噪声强的特点,提出了不同的去噪方法。刘志利^[25]通过管道衰减实验和真机模拟验证了声发射技术监测水轮机转轮叶片裂纹的可行性,提出变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)方法能有效提取低信噪比(-15 dB)下的裂纹信号,信噪比提升12 dB,为工程应用提供关键技术支撑。

现针对大型水电站混流式水轮机转轮叶片所采用的ZG06Cr13Ni4Mo材料做声发射研究,模拟叶片断裂的声音,采用小波降噪、快速傅里叶变换和短时傅里叶变换的技术手段,对断铅试验声发射信号进行分析研究,以获得转轮叶片断裂特征频段,提供给该电站做停机和检修的决策评估依据,也为其他电站起到示范作用。

1 流固耦合数值模拟

流固耦合数值模拟能精确捕捉混流式水轮机转轮叶片在真实水力载荷下的最大变形区域,根据数值结果能确定断铅试验试件几何厚度,从而提升断裂试验的工程代表性与结果可移植性。

该电站混流式水轮机基本参数为:转轮直径为7.4 m,转轮叶片数为15个,额定水头为197 m,额定转速为125 r/min,额定出力784 MW。根据水轮机设计资料进行三维几何建模,获得全流道水体模型如图1所示,转轮结构体模型如图2所示。

采用单向流固耦合方法进行水轮机转轮的静力分析。

流固耦合基本方程为

(1)

${\tau }_{\mathrm{f}}{n}_{\mathrm{f}}={\tau }_{\mathrm{s}}{n}_{\mathrm{s}}$

(2)

${d}_{\mathrm{f}}={d}_{\mathrm{s}}$

式中:τ_fn_f为流体法向应力;τ_sn_s为固体法向应力;d_f为流体位移;d_s为固体位移。

水轮机转轮流固耦合数值计算结果表明,在197 m的额定水头下,50%、70%、100%活动导叶开度的工况及转轮等效应力分布情况如图3所示,可知最大等效应力随着导叶开度的增大而增大,且叶片等效应力的最大值均出现在叶片出水边靠近下环处。

而该电站曾在转轮叶片出水边靠近下环处发现裂纹。2021年11月23日,14F机组检修期间,转轮检查发现15#叶片出水边靠近下环处存在1处长约810 mm的贯穿性裂纹,裂纹末端已延伸至叶片本体,如图4所示。试验取流固耦合数值计算最大等效应力处厚度为试件厚度。

2 水轮机转轮叶片断裂试验装置

断铅试验是声发射检测中用于信号特性标定的标准化方法,其核心原理是通过可控断裂行为模拟材料断裂产生的瞬态弹性波。试验常采用直径0.5 mm的HB硬度铅笔芯,在断裂力下使其脆性断裂,释放的弹性应变能激发宽频带应力波,其特性与真实裂纹声发射信号高度相似。结合相应的声信号分析方法,可提取材料断裂的特征频段。

针对该电站水轮机转轮叶片,搭建了断铅试验装置系统。

数模转轮叶片等效应力的最大值出现在叶片出水边靠近下环,取此处叶片厚度为试验材料厚度,加工制作材料为ZG06Cr13Ni4Mo的164 mm×24 mm的试件,并在试件中心点开直径为11 mm的圆孔,以便连接疲劳机试验机加载杆,试件一端焊接在钢板上。试验采用的电子疲劳试验机为HSPL-W10KN,如图5所示,声发射系统为SAEU3H,如图6所示,其声发射传感器的布局如图7所示,该声发射传感器的灵敏度峰值为≥65 dB。为了减少声发射信号在传感器和试件界面处散射和衰减,在声发射传感器和其所置工件之间涂有耦合剂。

3 水轮机转轮叶片断裂试验

取水轮机转轮叶片材料制作成长条状试件,利用电子疲劳试验机在该试件上施加轴向交变载荷,加载频率为水轮机转频2.083 Hz,加载杆幅值为3 mm,目标循环次数30 000次(实际完成17 564次)。试验过程中,通过声发射检测系统实时采集试件从裂纹萌生至断裂全过程的声发射信号,信号经前置放大器(增益40 dB)及抗混叠滤波后存储。通过将高速摄影得到的断裂状况与声发射信号进行关联分析,比较视觉和听觉两方面的数据,可以快速确定断裂的时刻。试件断裂前后形态如图8所示。

采用疲劳机上下往复运动模拟叶片断裂过程,虽与真实水力载荷(例如动态冲击、压力脉动、涡流诱导振动等)存在载荷方式差异,但二者在疲劳损伤机制的核心层面具有一致性。无论疲劳机机械载荷或是水力复杂载荷,叶片断裂均源于交变应力作用下的位错滑移累积与微裂纹扩展。声发射信号本质反映材料内部能量释放,其信号特征(频率、幅值、能量)主要取决于材料自身断裂行为,而非外部载荷形式。

在收集断裂信号的过程中,不可避免地会混入一些干扰信号,如环境噪声信号、疲劳机上下运动的信号、连杆与试件的碰撞信号、摩擦信号等。因此,基于试验收集的信号,首先采用小波分析方法对其进行降噪处理,然后利用时频域分析技术从信号中分离出与试件断裂信号相关的信号信息,并在此基础上提取试验中的声发射信号,采用MATLAB软件进行深入分析。

4 试验数据处理及分析

4.1 小波降噪

利用小波变换对信号进行处理,重构小波系数达到信号去噪的目的。在执行小波变换的过程中,信号会被分解成多个不同尺度和频率的小波系数,这些系数不仅涵盖了信号自身,还包括了可能存在的噪声成分。通过精心挑选适当的重构尺度系数,可以筛选出与噪声相关的小波系数,并将其设为零或进行适当的缩放,从而有效地消除或抑制噪声,进一步恢复信号的清晰度。

采用的声发射系统有4个传感器通道,利用其进行数据的采集。由于除去背景噪声以外,还存在疲劳机给力时碰撞等原因产生的各种突发性信号,所以将对断裂前的信号进行降噪处理,以便后续进行对比处理。由于3和4通道离信号源更近,所采集到的信号更强烈,则对断裂之前和断裂时刻由3和4通道采集到的数据进行信号处理,小波四级分解结果如图9所示。

从图9可知,第4层的信号出现明显的波动,并且此信号的总体形状与原始信号更为相似,所蕴含的有价值的信息会更为丰富,有用信息更多,降噪结果如图10所示。

4.2 快速傅里叶变换

通过小波降噪屏蔽掉了背景噪声,得到了更加接近断铅信号的声发射信号,但是疲劳机上下运动的声音,以及由于连杆和试件存在缝隙而碰撞的声音,通过小波降噪可能无法屏蔽掉。进行小波降噪处理后,可通过快速傅里叶变换找到断裂前和断裂时刻信号的频谱差异,从而得到断铅信号的大致频段。小波降噪后的频谱图如图11所示。

由通道3断裂前频谱图可知,信号主要集中于70~180 kHz频率段,而断裂时刻的频谱图中信号主要集中于70~180、200~320、650~750 kHz这3个频率段,且200~320 kHz这个频率段的幅度值比较高。而通道4的数据作为通道3的验证,可从其断裂前的频谱图中看到信号主要集中于90~190 kHz频率段,而断裂时刻的频谱图中信号主要集中于90~190、200~320、620~750 kHz这几个频率段,200~320 kHz这个频率段同样幅度值较高,且与通道3中幅度值较高的频率段重合。

由此可见,断裂时刻200~320 kHz这个频段的信号能量很高,极有可能是断裂信号的主要频段。

4.3 短时傅里叶变换

利用快速傅里叶变换技术,可以清晰地看到信号在断裂前和断裂时的频率变化。但是,在处理信号的过程中,快速傅里叶变换往往忽视了时间的重要性,这导致它在处理非平稳信号时有其固有的局限性。因此另外采用了短时傅里叶变换技术,利用窗函数将整个时间域内的信号拆分为多个等长的小段,每一小段都近似为平稳信号,然后进行傅里叶变换,以确定在特定的时间点上出现了哪些频率。采用Hanning窗来处理数据,并将窗口尺寸设置为256,从而得的时频关联如图12~图15所示。

由第3通道不同时刻的时频分析图可发现,信号有3个明显的频率段随着时间轴分布差异明显。第一个频率段70~180 kHz,此频率段为低频率段,在两个通道的断裂前和断裂时刻信号中均持续存在,这可能是还未完全过滤掉的噪声。第二个频率段为200~320 kHz,这个频率段幅值较大,只存在断裂时刻的时频图中,随着材料断裂产生,并且持续2 500 μs后再衰减,可以认为这是ZG06Cr13Ni4Mo水轮机转轮叶片材料断裂信号的主要频段。第三个频率段为650~750 kHz,这个频率段是高频段,在断裂前和断裂时刻的声发射信号中均存在,且持续一段时间之后就会衰减,这个频率段的信号为突发性信号,很有可能为疲劳机上下运动的声发射信号和连杆与试件轻微碰撞的声发射信号。在第4通道不同时刻的时频分析图中,可以得到与通道3类似的结果。

5 结论

对大型水电站混流式水轮机转轮叶片开展了断铅试验,并对该转轮材料断裂信号进行了数据分析,可以得到以下结论。

(1) 确定了转轮叶片最大等效应力位置。该水轮机在197 m的额定水头下,50%、70%、100%活动导叶开度的工况中,其转轮叶片等效应力的最大值均出现在叶片出水边靠近下环处,且最大等效应力随着导叶开度的增大而增大。并取此处厚度制作长条状试件进行断铅试验。

(2) 识别与验证了断裂特征频段。通过断铅试验结合小波降噪、快速傅里叶变换及短时傅里叶变换分析,明确了该水轮机转轮叶片断裂声发射信号的主频段为200~320 kHz。该频段在断裂时刻显著增强且与背景噪声频段(70~180 kHz)及机械干扰频段(650~750 kHz)有效区分,验证了其作为叶片断裂预警特征的可靠性。

(3) 证实了多模态信号处理方法的有效性。采用Sym8小波基的四级分解与软阈值处理,成功抑制了疲劳机运动噪声、环境电磁干扰等非平稳噪声(信噪比提升>12 dB),为频域分析提供了高质量信号数据。通过FFT定位断裂特征频段,结合STFT时频图动态追踪信号能量分布,揭示了200~320 kHz频段在断裂瞬间的突发性增强特性(持续约2 500 μs),证实了该频段与材料断裂的强相关性。

研究结果为该电站水轮机转轮叶片发生断裂提供了判断频段信号,为机组停机和检修提供量化预警阈值与决策依据,也为水电行业从定期检修向预测性智能运维转型提供了关键技术路径。

参考文献

原文顺序 | 出版日期 | 本文引用

[1]	Georgievskaia E. Analytical system for predicting cracks in hydraulic turbines[J]. Engineering Failure Analysis, 2021, 127: 105489.

[2]	肖若富, 王正伟, 罗永要. 基于流固耦合的混流式水轮机转轮静应力特性分析[J]. 水力发电学报, 2007(3): 120-123, 133.

[3]	Xiao Ruofu, Wang Zhengwei, Luo Yongyao. Static stress characteristics of Francis turbine runner based on fluid-structure coupling[J]. Journal of Hydropower, 2007(3): 120-123, 133.

[4]	Xavier B S, Adolfo T L D, Rafel R, et al. Experimental and numerical study on the detection of fatigue failure in hydraulic turbines[J]. Journal of Mechanical Science and Technology, 2023, 37(10): 4949-4955.

[5]	毛汉颖, 刘婷, 范健文, 等. 金属材料声发射信号传播的声阻抗特性研究[J]. 振动与冲击, 2019, 38(13): 197-201, 214.

[6]	Mao Hanying, Liu Ting, Fan Jianwen, et al. Research on acoustic impedance characteristics of AE signal propagation of metal materials[J]. Vibration and Shock, 2019, 38(13): 197-201, 214.

[7]	洪川. 基于模态声发射的H型钢声源传播机制研究[D]. 大庆: 东北石油大学, 2023.

[8]	Hong Chuan. Research on the sound source propagation mechanism of H-beam based on modal acoustic emission[D]. Daqing: Northeast Petroleum University, 2023.

[9]	余晃晶. 小波降噪阈值选取的研究[J]. 绍兴文理学院学报(自然科学), 2004(9): 34-38.

[10]	Yu Huangjing. Research on the selection of wavelet noise reduction threshold[J]. Journal of Shaoxing University of Arts and Sciences (Natural Science), 2004(9): 34-38.

[11]	朱来东, 廉小亲, 江远志. 小波变换在信号降噪中的应用及MATLAB实现[J]. 北京工商大学学报(自然科学版), 2009, 27(2): 46-49.

[12]	Zhu Laidong, Lian Xiaoqin, Jiang Yuanzhi. Application of wavelet transform in signal noise reduction and MATLAB implementation[J]. Journal of Beijing Technology and Business University (Natural Science Edition), 2009, 27(2): 46-49.

[13]	张志强, 张国胜, 刘艳芳, 等. 断铅试验声发射信号处理与损伤源定位研究[J]. 中国测试, 2015, 41(8): 17-21.

[14]	Zhang Zhiqiang, Zhang Guosheng, Liu Yanfang, et al. Study on acoustic emission signal processing and damage source localization in lead breaking test[J]. China Testing, 2015, 41(8): 17-21.

[15]	范博楠, 王海斗, 徐滨士, 等. 强背景噪声下微弱声发射信号提取及处理研究现状[J]. 振动与冲击, 2015, 34(16): 147-155.

[16]	Fan Bonan, Wang Haidou, Xu Binshi, et al. Research status of weak acoustic emission signal extraction and processing under strong background noise[J]. Vibration and Shock, 2015, 34(16): 147-155.

[17]	郭力, 霍可可. 断铅笔芯声发射实验信号研究[J]. 机电工程, 2018, 35(7): 663-667, 684.

[18]	Guo Li, Huo Keke. Research on acoustic emission experimental signal of broken pencil lead[J]. Mechanical and Electrical Engineering, 2018, 35(7): 663-667, 684.

[19]	Griffin D, Lim J. Signal estimation from modified short-time Fourier transform[J]. IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing, 1984, 32(2): 236-243.

[20]	耿荣生, 沈功田, 刘时风. 基于波形分析的声发射信号处理技术[J]. 无损检测, 2002(6): 257-261.

[21]	Geng Rongsheng, Shen Gongtian, Liu Shifeng. Waveform-based acoustic emission signal processing technology[J]. Nondestructive Testing, 2002(6): 257-261.

[22]	张闯, 刘素贞, 杨庆新, 等. 基于FFT和小波包变换的电磁声发射信号处理[J]. 电工技术学报, 2010, 25(4): 24-28.

[23]	Zhang Chuang, Liu Suzhen, Yang Qingxin, et al. Electromagnetic acoustic emission signal processing based on FFT and wavelet packet transform[J]. Journal of Electrotechnical Technology, 2010, 25(4): 24-28.

[24]	Mateo C, Talavera J A. Bridging the gap between the short-time Fourier transform (STFT), wavelets, the constant-Q transform and multi-resolution STFT[J]. Signal, Image and Video Processing, 2020, 14(8): 1535-1543.

[25]	刘学文, 林吉中, 袁祖贻. 应用声发射技术评价材料疲劳损伤的研究[J]. 中国铁道科学, 1997(4): 74-81.

[26]	Liu Xuewen, Lin Jizhong, Yuan Zuyi. Study on the application of acoustic emission technology to evaluate material fatigue damage[J]. China Railway Science, 1997(4): 74-81.

[27]	刘怀喜, 张恒, 闫耀辰. 声发射技术在复合材料中的应用及研究进展[J]. 纤维复合材料, 2002(4): 50-52.

[28]	Liu Huaixi, Zhang Heng, Yan Yaochen. Application and research progress of acoustic emission technology in composite materials[J]. Fiber Composite Materials, 2002(4): 50-52.

[29]	李光海, 刘正义. 基于声发射技术的金属高频疲劳监测[J]. 中国机械工程, 2004(13): 77-81.

[30]	Li Guanghai, Liu Zhengyi. High frequency fatigue monitoring of metals based on acoustic emission technology[J]. China Mechanical Engineering, 2004(13): 77-81.

[31]	Bhuiyan Y M, Lin B, Giurgiutiu V. Acoustic emission sensor effect and waveform evolution during fatigue crack growth in thin metallic plate[J]. Journal of Intelligent Material Systems and Structures, 2018, 29(7): 1275-1284.

[32]	史慧扬, 李海洋, 王召巴, 等. 广义S变换评价材料早期疲劳损伤的声发射信号处理技术[J]. 振动与冲击, 2020, 39(16): 244-253.

[33]	Shi Huiyang, Li Haiyang, Wang Zhaoba, et al. Acoustic emission signal processing technology for generalized S transformation to evaluate early fatigue damage of materials[J]. Vibration and Impact, 2020, 39 (16): 244-253.

[34]	Perveitalov G O, Nosov V V, Schipachev M A, et al. Thermally activated crack growth and fracture toughness evaluation of pipeline steels using acoustic emission[J]. Metals, 2023, 13(7): 104596.

[35]	郭涛, 梁颖, 张程杰, 等. 疲劳裂纹摩擦声发射信号特性研究[J]. 计算机与数字工程, 2024, 52(5): 1423-1427.

[36]	Guo Tao, Liang Ying, Zhang Chengjie, et al. Study on the characteristics of acoustic emission signals from fatigue cracks[J]. Computer and Digital Engineering, 2024, 52(5): 1423-1427.

[37]	周洁. 裂纹声发射源定位研究及发展趋势预估初探[D]. 南宁: 广西大学, 2007.

[38]	Zhou Jie. Preliminary study on crack acoustic emission source localization and development trend estimation[D]. Nanning: Guangxi University, 2007.

[39]	严海涛. 转轮叶片裂纹声发射信号获取的技术基础研究[D]. 南宁: 广西大学, 2008.

[40]	Yan Haitao. Basic research on the technology of obtaining acoustic emission signals from cracks in wheel blades[D]. Nanning: Guangxi University, 2008.

[41]	王向红. 混流式水轮机叶片裂纹声发射监测的若干关键技术研究[D]. 上海: 上海交通大学, 2009.

[42]	Wang Xianghong. Research on some key technologies of acoustic emission monitoring of francis turbine blade cracks[D]. Shanghai: Shanghai Jiao Tong University, 2009.