本文關(guān)鍵詞：脈沖渦流檢測中的信號采集及處理方法

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【摘要】：近年來,頻頻發(fā)生的空難,多數(shù)是由于機身表面或者內(nèi)部出現(xiàn)的一些微小缺陷引起的,所以對機身結(jié)構(gòu)的缺陷檢測成為了航空無損檢測領(lǐng)域的研究熱點。脈沖渦流檢測技術(shù)是一種新興的無損檢測技術(shù),因其采用寬頻帶的脈沖激勵信號,能夠獲得更多的檢測信息,從而被廣泛應(yīng)用于缺陷分類識別和定量評估方面。目前,對脈沖渦流檢測缺陷的研究主要集中在時域上,而對脈沖渦流信號的豐富的頻譜信息的應(yīng)用較少,并且時域信號的干擾因素較多,所以造成檢測誤差較大。因此,為保證脈沖渦流檢測信號來源的可靠性,提高缺陷檢測的準(zhǔn)確率,本文對脈沖渦流檢測信號的采集及處理方法進行了研究。具體研究內(nèi)容為:1、對脈沖渦流檢測相關(guān)理論的研究。首先,通過對渦流效應(yīng)的引入,對脈沖渦流檢測原理進行了深入分析,為信號采集系統(tǒng)的設(shè)計提供理論支撐。通過對激勵信號的特性及脈沖渦流響應(yīng)信號的分析,指出缺陷檢測主要利用檢測信號的瞬態(tài)信息,為后期的信號處理奠定了基礎(chǔ)。2、脈沖渦流檢測中信號采集系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)。重點通過有限元仿真的方法,分析不同探頭參數(shù)對磁場的影響,完成探頭結(jié)構(gòu)的設(shè)計,提高了檢測靈敏度。然后,提出了一種虛擬儀器與采集卡結(jié)合的方法,設(shè)計了序列脈沖激勵信號,并通過編寫數(shù)據(jù)采集程序完成對檢測信號的采集,實現(xiàn)實時顯示和存儲。這種將檢測信號的采集與激勵信號的發(fā)生集于一體的設(shè)計,提高了激勵信號的質(zhì)量,為檢測信號的可靠性提供了保證。3、脈沖渦流檢測的信號處理及特征提取。為了準(zhǔn)確提取特征量,提出一種新的EMD(經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解)信號預(yù)處理方法,從而得到高信噪比的渦流差分信號。接著,分別從時域、頻域?qū)Σ罘中盘栠M行分析并提取了特征量。最后,為了對缺陷進行更有效的檢測,提出一種WT-PSD(小波變換—功率譜密度)的方法,對渦流信號的功率譜密度進行分析并提取時頻域特征量。4、缺陷的定量評估與分類識別。通過時域、頻域及時頻域三種方法分別對表面、亞表面缺陷及金屬腐蝕三種類型缺陷檢測信號進行處理與分析。結(jié)果表明,相對于時域與頻域的特征量,時頻域的特征量更直觀、有效的實現(xiàn)了缺陷分類識別和定量評估。
【關(guān)鍵詞】：脈沖渦流 序列脈沖激勵 EMD去噪 缺陷分類識別
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP274.2;TN911.7
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-18
• 1.1 課題的研究背景和意義10-12
• 1.2 脈沖渦流檢測的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-15
• 1.3 脈沖渦流檢測技術(shù)的發(fā)展趨勢15-16
• 1.4 主要內(nèi)容及章節(jié)安排16-18
• 第二章 脈沖渦流檢測相關(guān)理論18-28
• 2.1 脈沖渦流檢測原理18-20
• 2.2 脈沖激勵信號特性20-22
• 2.3 脈沖渦流檢測深度22-24
• 2.3.1 趨膚效應(yīng)22-23
• 2.3.2 脈沖渦流檢測標(biāo)準(zhǔn)滲透深度23-24
• 2.4 脈沖渦流響應(yīng)信號24-27
• 2.5 本章小結(jié)27-28
• 第三章 脈沖渦流檢測中信號采集系統(tǒng)的設(shè)計28-43
• 3.1 脈沖渦流信號采集系統(tǒng)的框架28-29
• 3.2 探頭模塊29-36
• 3.2.1 仿真模型的建立30-32
• 3.2.2 探頭參數(shù)的設(shè)計32-35
• 3.2.3 探頭結(jié)構(gòu)的實現(xiàn)35-36
• 3.3 激勵源模塊36-40
• 3.3.1 激勵波形的設(shè)計36-38
• 3.3.2 激勵信號的實現(xiàn)38-40
• 3.4 數(shù)據(jù)采集模塊40-42
• 3.4.1 數(shù)據(jù)存儲40
• 3.4.2 數(shù)據(jù)采集的實現(xiàn)40-42
• 3.5 本章小結(jié)42-43
• 第四章 脈沖渦流信號處理及特征的提取43-60
• 4.1 基于EMD的信號預(yù)處理43-51
• 4.1.1 EMD分解與重構(gòu)44-46
• 4.1.2 EMD去噪46-51
• 4.2 時域特征提取51-52
• 4.3 頻域特征提取52-54
• 4.4 基于WT-PSD的時頻域特征提取54-58
• 4.4.1 小波變換54-56
• 4.4.2 功率譜密度56-57
• 4.4.3 基于WT-PSD方法的特征提取57-58
• 4.5 本章小結(jié)58-60
• 第五章 缺陷的定量評估與分類識別60-80
• 5.1 標(biāo)準(zhǔn)實驗試件及實驗介紹60-61
• 5.2 基于時域分析的缺陷檢測61-65
• 5.2.1 基于時域分析的缺陷定量評估61-64
• 5.2.2 基于時域分析的缺陷的分類識別64-65
• 5.3 基于頻譜分析的缺陷檢測65-70
• 5.3.1 基于頻譜分析的缺陷定量評估66-69
• 5.3.2 基于頻譜分析的缺陷分類識別69-70
• 5.4 基于WT-PSD的缺陷檢測70-79
• 5.4.1 基于WT-PSD的缺陷定量評估71-75
• 5.4.2 基于WT-PSD的缺陷分類識別75-79
• 5.5 本章小結(jié)79-80
• 第六章 總結(jié)與展望80-82
• 6.1 全文總結(jié)80-81
• 6.2 工作展望81-82
• 致謝82-83
• 參考文獻83-88
• 攻讀碩士期間取得的研究成果88-89

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本文編號：787283