發(fā)布時間：2017-11-13 19:07

  本文關(guān)鍵詞：基于分離譜的激光超聲表面裂紋識別技術(shù)研究

  更多相關(guān)文章： 激光超聲檢測 分離譜 特征提取 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 缺陷識別

【摘要】：隨著超聲波檢測應(yīng)用的飛速發(fā)展,激光超聲因其具有非接觸、高精度、可在高溫、高壓、有輻射場合工作等特點,逐漸成為無損檢測領(lǐng)域中重要的檢測技術(shù)。本文主要任務(wù)是采用分離譜技術(shù)對采集到的不同裂紋深度下的激光超聲回波信號進行降噪,運用時域分析方法提取特征,然后使用徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別,對樣品微裂紋定量識別方法的研究。首先,對激光超聲檢測系統(tǒng)和激光超聲波的產(chǎn)生機理進行了概述,詳細(xì)介紹了本文所用實驗的工作步驟,在此基礎(chǔ)上對采集到的超聲回波信號進行了時域分析。敘述了激光超聲表面損傷信號的檢測方法,同時比較了這幾種信號處理方法。其次,激光超聲缺陷信號特征提取研究,介紹了分離譜技術(shù)的基礎(chǔ)理論。運用常用的五種分離譜技術(shù)處理仿真的帶噪聲信號,分析了處理后信號的信噪比,其中極性閾值算法最適合處理該類信號。該研究結(jié)果為激光超聲信號的處理提供了新的方法。在分離譜技術(shù)提高信噪比的基礎(chǔ)上,運用時域分析方法從激光超聲信號中提取缺陷特征,包括時域波形特征、時域統(tǒng)計特征、時域參數(shù)特征,為微裂紋缺陷識別奠定了基礎(chǔ)。最后,簡述了模式分類和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)內(nèi)容,經(jīng)過比較,最后選用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)微裂紋缺陷的識別。實驗表明,本文提出的激光超聲檢測微裂紋缺陷識別方法是可行和有效的,具有很大的發(fā)展?jié)摿Α?br/> 【學(xué)位授予單位】：中北大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TG115.28

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本文編號：1181983