本文關(guān)鍵詞：金屬薄板缺陷超聲檢測技術(shù)與信號處理研究　出處：《中北大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 模態(tài)識別 時頻分析 特征提取 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) GA-SVM模型

【摘要】：金屬薄板是航天、高壓容器等制造業(yè)中常被采用的構(gòu)件,對薄板缺陷的檢測、安全性能的評估是必不可少的。超聲蘭姆波檢測技術(shù)是對薄板進(jìn)行檢測的有效手段,與常規(guī)的一些檢測手段相比較具有高效、準(zhǔn)確等優(yōu)勢,從而得到廣泛的應(yīng)用。由于常規(guī)薄板檢測使用帶有一定角度的斜探頭,而固定角度入射只能形成一種固定模態(tài)的超聲波,這類超聲波僅對某一個范圍的缺陷可以識別出來,對另外一大類的缺陷卻無能為力。本文針對這種固定模態(tài)對缺陷的有限識別的問題,采用直探頭激發(fā)多模態(tài)超聲蘭姆波檢測原理,構(gòu)建了一個雙探頭超聲蘭姆波檢測系統(tǒng)。這樣激發(fā)的好處是聲波由于板的約束向四周擴(kuò)散,擴(kuò)散過程中會產(chǎn)生多模態(tài)并存的超聲蘭姆波信號,這些多模態(tài)信號可以對多種缺陷識別出來,同時,造就了信號的復(fù)雜性,因此需要對其進(jìn)行信號處理。本文先對超聲蘭姆波的多模態(tài)檢測原理進(jìn)行理論研究,并通過求解描述該特性的瑞利-蘭姆方程,繪制出它的理論頻散曲線。對薄板進(jìn)行蘭姆波檢測時,首先要對其進(jìn)行模態(tài)識別,通過對比常用的模態(tài)識別方法,本文采用STFT(短時傅里葉變換)方法進(jìn)行模態(tài)識別,得到二維時頻圖并與之前得到的頻散曲線進(jìn)行對比,可有效識別從而選擇激勵合適的模式。其次,由于蘭姆波信號的復(fù)雜性,需要對信號有效地降噪預(yù)處理,其中小波閾值去噪及經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EMD)方法均有一定的效果,通過仿真結(jié)果對比,加之EMD的自適應(yīng)性以及對信號特征的保留程度,本文選擇EMD方法作為預(yù)處理手段。然后通過對各階IMF分量進(jìn)行時頻分析,對時域、頻域的特征信息進(jìn)行提取,為后續(xù)缺陷的分類奠定基礎(chǔ)。最后,在此基礎(chǔ)上,建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及遺傳算法優(yōu)化向量機(jī)(GA-SVM)兩種模型,對缺陷類型進(jìn)行編碼,以歸一化后的訓(xùn)練樣本作為輸入分別對這兩種模型進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí),并驗證可行性。實驗結(jié)果表明,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和GA-SVM這兩種模型對缺陷的識別率均能達(dá)到100%,綜合識別時間與誤差分析這兩個參數(shù)的結(jié)果,能夠發(fā)現(xiàn)GA-SVM模型比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型更有效且省時。
【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】：2017
【分類號】：TB559

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本文編號：1332636