基于涡流检测信号的国VI活塞喉口微细缺陷识别研究
发布时间：2022-01-07 17:28
随着国Ⅵ排放标准的实施,活塞将承受约270bar的爆发压力,对活塞表面质量要求也越来越高。当活塞喉口存在微细缺陷构成的裂纹源时,极高的爆发压力容易导致喉口开裂失效从而危及车辆安全,因此,对活塞喉口微细缺陷检测识别具有重要的应用价值。针对活塞喉口尺寸小、曲面结构复杂、所处空间狭小等问题,采用直径为4mm的微小涡流检测探头,设计一种垂直可伸缩型探头夹持杆,提出4轴联动的检测方案,研制国Ⅵ活塞喉口微细缺陷的涡流检测设备,根据活塞喉口曲线反演出探头运行轨迹,实现探头3自由度控制。针对检测信号信噪比低容易导致缺陷的漏检误报现象,采用改进小波阈值降噪算法提高信号的信噪比。利用MATLAB软件对比分析了 16种阈值准则和阈值函数组合方式的降噪效果。结果表明:Heursure准则和指数型阈值函数组合方式下的小波阈值降噪算法能够提高信噪比16.4835dB,降噪效果良好。采用该方法对槽型缺陷、孔洞型缺陷、正常涡流信号进行了降噪。针对活塞喉口微细缺陷槽型、孔洞等缺陷特征表征问题,从时域、频域中提取12个信号特征作为传统时频域特征集,并采用EMD分解提取频谱能量分布的48个特征作为时频域特征,共同组成60个...
【文章来源】：山东大学山东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：93 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
活塞结构图
第１章绪论??者变薄的地方，在液态凝固阶段，处于活塞顶部冒口的补缩通道突然中断，产生??大体积的液相孤岛，继而产生热节，导致缩孔和疏松缺陷的出现。如图１－２所示。??随着国ＶＩ排放标准的实施，活塞承受的爆发压力急剧增大，微细缺陷严重影??响活塞表面质量，而传统的人工逐一检测方法容易造成对微细缺陷的漏检误检。??在超高的压力环境中，缺陷的存在会加速活塞燃烧室穿顶、断裂，严重影响使用??者的生命安全。根据ＧＢ／Ｔ１１４８－９３《内燃机铝活塞技术条件》中规定“活塞顶部??和环槽上、下平面不允许出现肉眼可见的孔眼”，检测中单个微孔缺陷尺寸不得??大于?０．３ｍｍ［４１。??
随着计算机科学的发展，涡流检测技术也成功的应要应用于航天航空［６］、电力石化Ｉ８］、冶金机械［１（）］、核能军工［１２设备的检测。??测技术研究现状??３０年代，法拉第根据电磁感应现象提出的电磁感应定律，理论基础。１８７３年麦克斯韦在法拉第研究的基础上，将电式表示出来，并建立丰富了电磁场理论［１３１。在涡流检测了涡流检测信号的振幅与不锈钢敏化度之间的经验关系，得增加而增大［１４］。Ｎ０ｒｌｔａｋａ提出一种由涡流检测信号重构裂纹用于腐蚀裂纹的轮廓评价中，能够很好地估计出裂纹的边界项目中应用方面，西安交通大学田淑侠提出一种针对铜镍合检测信号自动处理的方法，提取分段信号中的相位和波形特的对应关系，实现了腐蚀裂纹的检测中国科学院范晶晶
【参考文献】：
期刊论文
[1]串联混合动力电动汽车交直流变换器的故障仿真分析及诊断[J]. 何怡刚,张亚茹,张慧,吴汶倢,段嘉珺. 电测与仪表. 2019(03)
[2]基于多尺度模糊熵和主成分分析的轴承故障特征提取[J]. 李生鹏,韦朋余,丁峰,竺一峰,姜朝文,周舒豪. 船舶力学. 2018(10)
[3]飞机多层结构铆钉孔周缺陷的阵列脉冲涡流检测[J]. 后雪冰,付跃文. 无损检测. 2018(10)
[4]浅析SVM核函数对手写数字识别的影响[J]. 武昭盟,张成刚. 电脑知识与技术. 2018(27)
[5]基于属性关联的朴素贝叶斯分类算法[J]. 宁可,孙同晶,赵浩强. 计算机工程. 2018(06)
[6]涡流阵列检测技术的研究进展现状分析[J]. 张卫民,岳明明,庞炜涵,徐民东,陈国龙. 机械制造与自动化. 2018(01)
[7]浅谈无损检测技术在原油储罐中的应用[J]. 赵春. 化工管理. 2018(03)
[8]脉冲涡流多层厚度检测与时频特征量提取[J]. 王志春,王玉玺. 传感器与微系统. 2018(01)
[9]基于小波降噪和主成分分析的结构损伤识别[J]. 赵怀山,郭伟超,高新勤,杨振朝,李言. 西安理工大学学报. 2017(04)
[10]小波分析在GPS卫星故障检测中的应用[J]. 何立文,李新国. 中国空间科学技术. 2017(06)
博士论文
[1]多层导电结构深层缺陷电涡流检测和定量化评估研究[D]. 叶波.浙江大学 2009
硕士论文
[1]基于自编码神经网络的桥梁结构损伤检测研究[D]. 王宇鑫.暨南大学 2018
[2]基于支持向量机的行人检测技术研究[D]. 杨萌.中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所) 2018
[3]滚动轴承故障特征的特性分析[D]. 董志强.哈尔滨工业大学 2018
[4]车用CA4D28C5柴油机达国五排放标准的研究[D]. 周思佟.吉林大学 2018
[5]基于远场涡流的碳钢管道弯头缺陷外检测方法研究[D]. 林章鹏.湘潭大学 2017
[6]发动机叶片原位无损检测技术研究[D]. 徐健.大连理工大学 2016
[7]远场涡流检测技术用于在役电站锅炉“四管”的缺陷检验[D]. 王文文.兰州理工大学 2016
[8]基于垂直交替激励的GMR检测阵列裂纹监测研究[D]. 王立玢.天津大学 2016
[9]基于涡流阵列的钢管无损检测研究[D]. 高伟.哈尔滨工业大学 2015
[10]基于特征量分析的脉冲涡流检测技术研究[D]. 李朝夕.南昌航空大学 2015
本文编号：3574962
【文章来源】：山东大学山东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：93 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
活塞结构图
第１章绪论??者变薄的地方，在液态凝固阶段，处于活塞顶部冒口的补缩通道突然中断，产生??大体积的液相孤岛，继而产生热节，导致缩孔和疏松缺陷的出现。如图１－２所示。??随着国ＶＩ排放标准的实施，活塞承受的爆发压力急剧增大，微细缺陷严重影??响活塞表面质量，而传统的人工逐一检测方法容易造成对微细缺陷的漏检误检。??在超高的压力环境中，缺陷的存在会加速活塞燃烧室穿顶、断裂，严重影响使用??者的生命安全。根据ＧＢ／Ｔ１１４８－９３《内燃机铝活塞技术条件》中规定“活塞顶部??和环槽上、下平面不允许出现肉眼可见的孔眼”，检测中单个微孔缺陷尺寸不得??大于?０．３ｍｍ［４１。??
随着计算机科学的发展，涡流检测技术也成功的应要应用于航天航空［６］、电力石化Ｉ８］、冶金机械［１（）］、核能军工［１２设备的检测。??测技术研究现状??３０年代，法拉第根据电磁感应现象提出的电磁感应定律，理论基础。１８７３年麦克斯韦在法拉第研究的基础上，将电式表示出来，并建立丰富了电磁场理论［１３１。在涡流检测了涡流检测信号的振幅与不锈钢敏化度之间的经验关系，得增加而增大［１４］。Ｎ０ｒｌｔａｋａ提出一种由涡流检测信号重构裂纹用于腐蚀裂纹的轮廓评价中，能够很好地估计出裂纹的边界项目中应用方面，西安交通大学田淑侠提出一种针对铜镍合检测信号自动处理的方法，提取分段信号中的相位和波形特的对应关系，实现了腐蚀裂纹的检测中国科学院范晶晶
【参考文献】：
期刊论文
[1]串联混合动力电动汽车交直流变换器的故障仿真分析及诊断[J]. 何怡刚,张亚茹,张慧,吴汶倢,段嘉珺. 电测与仪表. 2019(03)
[2]基于多尺度模糊熵和主成分分析的轴承故障特征提取[J]. 李生鹏,韦朋余,丁峰,竺一峰,姜朝文,周舒豪. 船舶力学. 2018(10)
[3]飞机多层结构铆钉孔周缺陷的阵列脉冲涡流检测[J]. 后雪冰,付跃文. 无损检测. 2018(10)
[4]浅析SVM核函数对手写数字识别的影响[J]. 武昭盟,张成刚. 电脑知识与技术. 2018(27)
[5]基于属性关联的朴素贝叶斯分类算法[J]. 宁可,孙同晶,赵浩强. 计算机工程. 2018(06)
[6]涡流阵列检测技术的研究进展现状分析[J]. 张卫民,岳明明,庞炜涵,徐民东,陈国龙. 机械制造与自动化. 2018(01)
[7]浅谈无损检测技术在原油储罐中的应用[J]. 赵春. 化工管理. 2018(03)
[8]脉冲涡流多层厚度检测与时频特征量提取[J]. 王志春,王玉玺. 传感器与微系统. 2018(01)
[9]基于小波降噪和主成分分析的结构损伤识别[J]. 赵怀山,郭伟超,高新勤,杨振朝,李言. 西安理工大学学报. 2017(04)
[10]小波分析在GPS卫星故障检测中的应用[J]. 何立文,李新国. 中国空间科学技术. 2017(06)
博士论文
[1]多层导电结构深层缺陷电涡流检测和定量化评估研究[D]. 叶波.浙江大学 2009
硕士论文
[1]基于自编码神经网络的桥梁结构损伤检测研究[D]. 王宇鑫.暨南大学 2018
[2]基于支持向量机的行人检测技术研究[D]. 杨萌.中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所) 2018
[3]滚动轴承故障特征的特性分析[D]. 董志强.哈尔滨工业大学 2018
[4]车用CA4D28C5柴油机达国五排放标准的研究[D]. 周思佟.吉林大学 2018
[5]基于远场涡流的碳钢管道弯头缺陷外检测方法研究[D]. 林章鹏.湘潭大学 2017
[6]发动机叶片原位无损检测技术研究[D]. 徐健.大连理工大学 2016
[7]远场涡流检测技术用于在役电站锅炉“四管”的缺陷检验[D]. 王文文.兰州理工大学 2016
[8]基于垂直交替激励的GMR检测阵列裂纹监测研究[D]. 王立玢.天津大学 2016
[9]基于涡流阵列的钢管无损检测研究[D]. 高伟.哈尔滨工业大学 2015
[10]基于特征量分析的脉冲涡流检测技术研究[D]. 李朝夕.南昌航空大学 2015
本文编号：3574962
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/jiagonggongyi/3574962.html
