Page 98 - 无损检测2025年第一期

徐海丰，等：

基于 PSO 算法的储罐底板声发射源定位方法

一定的波动范围。该发现为理解声波在液体中的传
播特性提供了新的视角。

4 结语

文章提出了一种基于粒子群优化（PSO）算法的
储罐底板声发射源定位方法。通过对传统声发射源
定位方法的改进，有效克服了依赖固定波速所带来
的局限性，显著提高了声发射源定位的准确性。试
验结果表明，与AEwin定位软件相比，PSO算法能
够在不依赖已知波速的条件下，将声发射源定位精
度提升7. 4%。
更重要的是，通过PSO算法不仅优化了声发射
源的定位过程，还揭示了声波在液体介质中传播速
图 6 PSO 算法结果和 AEwin 软件预测结果 度的可变性。该发现为声发射检测技术的应用提供
表2 AEwin定位软件和PSO算法的定位结果 % 了新的理论基础，有助于提高声发射检测在储罐底
板腐蚀监测中的应用效果和准确性。
定位精度
定位
方法 A B C D E 平均
参考文献：
AEwin 90 96 51 74 92 80.6
[1] 李保国，杨扬. 声发射在线检测技术在储油罐罐底腐
PSO 88 96 68 92 96 88.0
蚀监控中的应用[J]. 安全、健康和环境，2013，13（11）：
B区域的准确率最高，达到96%，而在C区域的准确 17-19．
率最低，仅为51%，平均准确率为80. 6%。相比之下， [2] 陈园园. 声发射信号处理及源定位方法研究[D]. 南京：
使用PSO算法，B和E两个区域的定位准确率均达 东南大学，2017．
到96%，C区域的准确率也提高至68%，平均准确率 [3] AL-JUMAILI S K，PEARSON M R，HOLFORD
为88. 0%。试验结果表明，PSO算法在声发射源定 K M，et al．Acoustic emission source location in
位上有明显优势。 complex structures using full automatic delta T mapping
technique[J]. Mechanical Systems and Signal Processing，
此外，PSO算法不仅提高了声发射源的定位准
2016，72/73：513-524．
确性，还成功反推出声速的最优值，反推结果如图7
[4] 方卫红，刘丽川，杨继平，等. 非迭代的波速未知声发
所示。对150个声源点的声速进行统计分析后发现，
射定位算法[J]. 后勤工程学院学报，2016，32（6）：1-7．
声速在1 700 m/s到1 900 m/s之间呈正态分布，说 [5] HU Q C，DONG L J．An acoustic emission source
明声波在介质中的传播速度并非固定不变，而是有 localization method based ant colony without premeasured

velocity[C]//Advances in Acoustic Emission Technology.
Singapore：Springer，2021：71-78．
[6] 王加安，顾偲雯，张思琦. 基于改进粒子群算法的室
内可见光定位研究[J]. 半导体光电，2023，44（5）：729-
735．
[7] 杨晶东，洪炳镕，蔡则苏，等. 基于粒子群优化的移
动机器人全局定位算法[J]. 吉林大学学报 （工学版），
2007（6）：1402-1408．
[8] 张汉，王建新，方李林. 基于改进粒子群算法在WSN节
点定位中的研究[J]. 现代电子技术，2023，46（13）：1-6．
[9] ZHU Q L，LIN Q Z，CHEN W N，et al．An external
archive-guided multiobjective particle swarm optimization
algorithm[J]. IEEE Transactions on Cybernetics，2017，
图 7 不同声速范围内的定位点个数 47（9）：2794-2808．
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2025 年 第 47 卷 第 1 期
无损检测