本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)EMD的薄板粘接缺陷特征提取方法研究

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【摘要】：復(fù)合薄板由于具有比強(qiáng)度高、比模量高、減震性能優(yōu)越和工藝簡單等特點(diǎn),在實(shí)際生活當(dāng)中被廣泛應(yīng)用,如果可以提前判斷復(fù)合薄板的質(zhì)量問題,就能夠有效減少巨大損失。相關(guān)專業(yè)人員只能判斷復(fù)合薄板有無脫粘,并不能準(zhǔn)確判定具有缺陷的復(fù)合薄板所處的缺陷程度。針對這種局限性,本文研究了復(fù)合薄板關(guān)于脫粘缺陷的特征值提取方法,然后利用特征值將不同脫粘等級的薄板進(jìn)行分類判別,為機(jī)器自動識別奠定了基礎(chǔ)。然而,可以判定復(fù)合薄板脫粘程度的許多指標(biāo)都暗藏于通過超聲檢測儀所得到的非線性信號中,所以需要利用時-頻方法對其進(jìn)行處理,將暗藏于回波信號中的物理特性直觀地表示出來。為此,針對傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)算法所產(chǎn)生的模態(tài)混疊和端點(diǎn)效應(yīng)問題,本文提出了基于噪聲輔助和鏡像延拓的EMD改進(jìn)法。通過仿真測試結(jié)果顯示,這兩種改善方法在一定程度上可以緩解上述兩個問題。此外,在對超聲檢測回波信號進(jìn)行降噪處理時,本文又提出一項(xiàng)基于三次樣條插值的EMD新方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,超聲檢測信號中的高頻干擾信號通過這種新方法被成功濾除,而且提高了EMD的分解效果。按照非線性信號的傳播特性以及超聲探傷原理可知,當(dāng)薄板脫粘等級增加的時候,回波信號的能量呈遞增的趨勢變化,所以選擇時域能量和IMF1能量矩作為特征值；又因?yàn)殡S著脫粘等級的不同,回波信號的波動程度也不一樣,所以選擇波形指數(shù)和加權(quán)波形指數(shù)作為特征值。利用上述EMD改進(jìn)法對超聲探傷儀所得到的非線性信號進(jìn)行處理,提取出可以量化識別薄板脫粘等級的特征值。最后運(yùn)用支持向量機(jī)(Support Vector Machine, SVM)方法對提取的特征值進(jìn)行訓(xùn)練,進(jìn)而對十個不同脫粘等級的復(fù)合薄板進(jìn)行量化識別。通過分類判別的結(jié)果顯示,可以精準(zhǔn)辨別復(fù)合薄板的脫粘等級,達(dá)到了預(yù)想的期望。
【學(xué)位授予單位】：內(nèi)蒙古大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TB559

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