Общая теория сигналов акустической эмиссии

[bittecx]

Добрый день Всем!
В группе «Acoustic Emission - Open AE Initiative» социальной сети LinkedIn нами опубликована статья (на английском)
GENERAL THEORY OF ACOUSTIC EMISSION SIGNALS
(“Общая теория сигналов акустической эмиссии”, - кого интересует русскоязычный вариант статьи, обращайтесь)
Ссылка: https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:6553910917342474240

Эта статья является краткой сводка результатов исследований, выполненных еще в 1980- годах на кафедре теоретической физики Харьковского университета. Часть результатов есть в опубликованных работах, а также в отчете о НИР, заказчиком которой был ЦНИИТМАШ (В.И.Иванов) и мало известна. Потом я этим вопросом больше не занимался.
Еще тогда была разработана полная математическая теория сигналов акустической эмиссии, которая не только позволяет рассчитать форму сигнала, но и решить обратную задачу, т.е. определить параметры источника по наблюдаемому сигналу АЭ.
Основной результат: обратная задача теории сигналов АЭ принадлежит к классу так называемых некорректных задач математической физики. Ее решение можно получить с использованием регуляризации по Тихонову.
Этот математический аппарат позволяет построить оборудование нового типа (АЭ микроскоп), которое может полностью восстанавливать параметры источника по наблюдаемому сигналу.

 

[bittecx]

Русскоязычный вариант статьи (дополненный)
ссылка для скачивания
https://drive.google.com/file/d/1TPQvcJLJo2noGhW-1rQ6cBXv25RM6WtH/view?usp=sharing

 

[bittecx]

Обзор литературы по оптоволоконным датчикам сигналов акустической эмиссии.

Оптоволоконные датчики сигналов АЭ имеют целый ряд преимуществ по сравнению с устаревшими на сегодняшний день пьезоэлектрическими датчиками.В частности, они не искажают форму сигнала и пригодны для количественного анализа сигналов АЭ на основе теории. Имеется огромная литература по таким датчикам.
Последний известный нам обзор выполнен в Школе металлургии и материаловедения Бермингенского Университета (Англия).Там ссылки на примерно 200 публикаций:

https://www.mdpi.com/journal/sensors/special_issues/SM_SS

Structural Health Monitoring Using Fibre Optic Acoustic Emission Sensors
James Owen Willberry at al

Интересно узнать, а кто в России занимается оптоволоконными датчиками АЭ? Или все еще по старинке используется устаревшее оборудование с пьезодатчиками?

 

[bittecx]

Использование нейронных сетей для анализа сигналов АЭ.

Для анализа сигналов АЭ нейронные сети, вероятно, впервые использовались а работе:
R. de Oliveira et al., “Health monitoring of FRP using acoustic emission and artificial neural networks”, Computers & StructuresVolume 86, Issues 3–5, February 2008, Pages 367-373
Были успешно использованы так называемые сети Кохонена.
Дальнейшее развитие эта тема получила в работе (препринт):
Hope Jasperson, et al. “Unsupervised classification of acoustic emissions from catalogs and
fault time-to-failure prediction”, arXiv: 1912:06087v1 12 Dec 2019
Использовались усовершенствованные сети Кохонена, в том числе, так называемая CSOM (Conscience Self-Organizing Map) для осуществления топологической классификации упорядоченных оцифрованных сигналов АЭ. Окончательно использовалась LSTM -сеть для распознавания и классификации источников АЭ,
Обратим внимание, что одним из соавторов указанной работы является выдающийся математик, специалист по вычислительной и прикладной математике, а также по вычислительной сейсмологии и геофизике Мартен де Хооп, работающий в настоящее время в США (шт. Техас, Университет Райса, https://maartendehoop.rice.edu/)
Очевидно, что происходит качественный скачек в развитии метода АЭ. Используемое сейчас оборудование очень быстро вылетит в хлам.
Принципиально новое оборудование АЭ будет основано на применении:
1) оптоволоконных датчиков сигнала 2) алгоритмов основанных на теории АЭ и решении обратной задачи 3) кластеризации и распознавании источников АЭ с помощью нейронных сетей.
Если не развернуть в настоящее время разработку такого оборудования в России, то через самое короткое время придется его закупать за огромные деньги у иностранных фирм.

 

[bittecx]

Новогодний подарок!
Поскольку с момента публикаций прошло длительное время (40 лет!) у меня не осталось никаких записей или копий и даже ссылки на сами публикации как то затерялась. Журнал Технической физики также не архивировал в электронном виде старые выпуски. И вот, оказывается, статья была скопирована в электронном виде на портал MathNet (Математический институт им. В.А. Стеклова).
Вот ссылка:http://mi.mathnet.ru/pjtf1580
Читайте! Будут вопросы, спрашивайте.

 

[Александр из Полоцка]

Использование нейронных сетей для анализа сигналов АЭ.

Для анализа сигналов АЭ нейронные сети, вероятно, впервые использовались а работе:
R. de Oliveira et al., “Health monitoring of FRP using acoustic emission and artificial neural networks”, Computers & StructuresVolume 86, Issues 3–5, February 2008, Pages 367-373
Были успешно использованы так называемые сети Кохонена.
Дальнейшее развитие эта тема получила в работе (препринт):
Hope Jasperson, et al. “Unsupervised classification of acoustic emissions from catalogs and
fault time-to-failure prediction”, arXiv: 1912:06087v1 12 Dec 2019
Использовались усовершенствованные сети Кохонена, в том числе, так называемая CSOM (Conscience Self-Organizing Map) для осуществления топологической классификации упорядоченных оцифрованных сигналов АЭ. Окончательно использовалась LSTM -сеть для распознавания и классификации источников АЭ,
Обратим внимание, что одним из соавторов указанной работы является выдающийся математик, специалист по вычислительной и прикладной математике, а также по вычислительной сейсмологии и геофизике Мартен де Хооп, работающий в настоящее время в США (шт. Техас, Университет Райса, https://maartendehoop.rice.edu/)
Очевидно, что происходит качественный скачек в развитии метода АЭ. Используемое сейчас оборудование очень быстро вылетит в хлам.
Принципиально новое оборудование АЭ будет основано на применении:
1) оптоволоконных датчиков сигнала 2) алгоритмов основанных на теории АЭ и решении обратной задачи 3) кластеризации и распознавании источников АЭ с помощью нейронных сетей.
Если не развернуть в настоящее время разработку такого оборудования в России, то через самое короткое время придется его закупать за огромные деньги у иностранных фирм.

Очевидно, что происходит качественный скачек в развитии метода АЭ. Используемое сейчас оборудование очень быстро вылетит в хлам.

На счет качественного скачка это хорошо. Непонятно почему оборудование... в хлам? Как я понял речь идет о решении так называемой "обратной задачи", какая разница каким аппаратом мы оцифровываем форму волны? Ставим оптоволоконные датчики, соответствующий предусилитель, ПО и в перед. В чем проблема?

 

[bittecx]

Разница между существующим оборудованием и обработкой на основе нейронных сетей принципиальная: последовательная или параллельная обработка сигнала. Сейчас сигнал АЭ обрабатывется последовательно (независимо по каждому каналу): датчик - АЦП - процессор. При использовании нейронной сети это все делается по другому и по всем каналам сразу. Аналогово - цифровое преобразование (АЦП) это только простейший частный случай того что можно делать в нейронной сети. Например, можно делать не АЦП, а вейвлет преобразование, или преоразование Радона, по всем каналам т.е. любой алгоритм паралелльной обработки. Простейшая реализация в железе может быть такая: вместо АЦП поставить вентильную матрицу (FPGA) с прошитым алгоритмом нейронной сети. Могут быть также и другие схемы обработки, аналогично тому что делается сейчас при распознавании речи с помощью нейронных сетей (Искусственного интеллекта), где уже давно ушли от последовательной к параллельной обработке. Посмотрите, например, на уже продающиеся платы для Raspberry Pi для обрабоки речи с восемью микрофонами с параллельной обработкой. Уже продаются даже в России платы Nvidia Jetson пригодные для обработки на основе нейронной сети любых сигналов и АЭ в том числе.

 

[bittecx]

Задача анализа сигналов АЭ аналогична задаче распознавания речи, которая давно решается на основе параллельной обрабоки на основе нейронных сетей и искуственного интеллекта с помощью нового специального оборудования.

 

[bittecx]

Плата ReSpeaker Mic Array - 8 микрофонов, параллельная обрабока акустического сигнала, локация положения источника звука
https://wiki.seeedstudio.com/ReSpeaker_Mic_Array/

 

[bittecx]

Реализации АЦП на основе аналоговой нейронной сети https://arxiv.org/pdf/1709.06614.pdf