基于改进EMD的薄板粘接缺陷特征提取方法研究

发布时间：2017-11-27 19:28

  本文关键词：基于改进EMD的薄板粘接缺陷特征提取方法研究

  更多相关文章： 超声检测 EMD方法 特征提取 SVM方法 脱粘识别

【摘要】：复合薄板由于具有比强度高、比模量高、减震性能优越和工艺简单等特点,在实际生活当中被广泛应用,如果可以提前判断复合薄板的质量问题,就能够有效减少巨大损失。相关专业人员只能判断复合薄板有无脱粘,并不能准确判定具有缺陷的复合薄板所处的缺陷程度。针对这种局限性,本文研究了复合薄板关于脱粘缺陷的特征值提取方法,然后利用特征值将不同脱粘等级的薄板进行分类判别,为机器自动识别奠定了基础。然而,可以判定复合薄板脱粘程度的许多指标都暗藏于通过超声检测仪所得到的非线性信号中,所以需要利用时-频方法对其进行处理,将暗藏于回波信号中的物理特性直观地表示出来。为此,针对传统经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)算法所产生的模态混叠和端点效应问题,本文提出了基于噪声辅助和镜像延拓的EMD改进法。通过仿真测试结果显示,这两种改善方法在一定程度上可以缓解上述两个问题。此外,在对超声检测回波信号进行降噪处理时,本文又提出一项基于三次样条插值的EMD新方法。实验结果显示,超声检测信号中的高频干扰信号通过这种新方法被成功滤除,而且提高了EMD的分解效果。按照非线性信号的传播特性以及超声探伤原理可知,当薄板脱粘等级增加的时候,回波信号的能量呈递增的趋势变化,所以选择时域能量和IMF1能量矩作为特征值；又因为随着脱粘等级的不同,回波信号的波动程度也不一样,所以选择波形指数和加权波形指数作为特征值。利用上述EMD改进法对超声探伤仪所得到的非线性信号进行处理,提取出可以量化识别薄板脱粘等级的特征值。最后运用支持向量机(Support Vector Machine, SVM)方法对提取的特征值进行训练,进而对十个不同脱粘等级的复合薄板进行量化识别。通过分类判别的结果显示,可以精准辨别复合薄板的脱粘等级,达到了预想的期望。
【学位授予单位】：内蒙古大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TB559

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本文编号：1232933