烟筒钛钢复合板焊缝的超声波探伤技术研究

发布时间：2017-10-12 04:33

  本文关键词：烟筒钛钢复合板焊缝的超声波探伤技术研究

  更多相关文章： 钛钢复合板 焊缝缺陷 超声检测 级联原子库 神经网络 随机共振

【摘要】：钛钢复合板在电力、化工、船舶等领域有着非常广泛的应用,目前国内电力设计院设计的烟筒钢内筒大部分选择钛钢复合板,因为其有着良好的耐腐蚀性能和较低的材料成本。但为了保护大气,电厂或电力研究院普遍对烟气采用湿法脱硫,这会产生一定浓度的稀硫酸溶液,进而腐蚀钛钢复合板,如果钛钢复合板在焊接时有很多焊接缺陷,则会造成安全上的隐患,因此对钛钢复合板焊缝的定性检测已势在必行。如今,焊缝缺陷的定位与定量方法已经比较成熟,而对缺陷的定性分析还没有获得满意的效果。因此,对焊缝缺陷的定性识别,对电厂烟筒的有效运行和使用寿命有重要意义。本文对无损检测和超声波探伤技术的发展、原理做了分析和总结,并结合实际工业背景噪声,分别提出了基于概率神经网络(PNN)的多特征探伤识别技术与基于随机共振的微弱信号探伤识别技术。基于PNN的多特征探伤识别技术应用级联原子库提取回波多特征方法大大提高了识别准确度,PNN网络检测到的频率特性为基于随机共振探伤识别技术提供先验信息,可大大提高探伤的实现速率和准确度。这两种技术为烟筒钛钢复合板超声波探伤定性分析提供了可行方法,具有重要的现实意义。基于概率神经网络的多特征探伤识别技术,在多元素联合消除背景环境造成的干扰后,利用离散余弦变换(DCT)观测基与Noiselet观测基,重构受焊缝冲击响应影响的高频与低频特性,并在级联原子库下分解重构信号,得到时频域的一组特征向量,作为神经网络算法的多特征识别的前提。回波基于级联原子库的时频域分析克服了在传统时域或频域中特征单一的缺陷,有效降低了目标的误判概率。具有线性学习特征的概率神经网络降低了计算复杂度,同时仍保持非线性算法的高精度等特性,在速度、正确率等方面都要优于BP神经网络、RBF神经网络。实验验证了基于概率神经网络在工程上能够为焊缝缺陷类型的识别提供决策参考。烟囱对超声波造成的多径效应,手持超声设备的微弱移动引起多普勒频移,以及工业场所的背景噪声包含的脉冲噪声等,使得接收到的回波信号信噪比降低,而随机共振在弱信号提取方面具有独特的优势。由于未焊透、裂纹、气泡、夹渣四种探损回波的频率成分不同,在通过上述方法获取频率先验信息的情况下,本文针对在强噪声包含多个微弱频率成分、不满足绝热近似假设的特点,建立扫频式随机共振检测系统,并提出一种分区大参数多频信号的检测方法用来识别烟囱四种损伤。本文实验中,使用CTS-9002超声波探伤仪,对现场给定焊缝进行探伤测试,为后期焊缝的定性分析提供丰富的数据。实验表明,在实际探伤检测背景噪声下,两种技术均能成功的检测出未焊透、裂纹、气泡、夹渣四种伤损,为烟囱修复工作明确信息。
【关键词】：钛钢复合板 焊缝缺陷 超声检测 级联原子库 神经网络 随机共振
【学位授予单位】：石家庄铁道大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TG441.7
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 第一章 绪论10-15
• 1.1 课题研究背景及意义10
• 1.2 无损检测技术简介10-12
• 1.3 超声无损检测技术的发展概况和研究现状12-13
• 1.3.1 超声波无损探伤的发展历程12-13
• 1.3.2 我国超声无损检测发展历程和研究现状13
• 1.4 本文主要研究内容13-15
• 第二章 钛钢复合板焊缝超声波信号采集15-32
• 2.1 烟筒钛钢复合板焊缝缺陷类型及成因15-16
• 2.2 超声波无损检测基本理论16-21
• 2.2.1 超声场的特征参量16-17
• 2.2.2 超声探伤的设备和器材17-19
• 2.2.3 超声波检测方法19-20
• 2.2.4 焊缝缺陷的定位、定量与定性20-21
• 2.3 钛钢复合板焊缝超声波信号采集21-31
• 2.3.1 某电厂 210 M/7 M钛钢复合板烟筒焊缝检验21-28
• 2.3.2 焊缝超声信号采集结果28-31
• 2.4 本章小结31-32
• 第三章 基于概率神经网络的多特征焊缝探伤识别32-62
• 3.1 实验系统概述32-33
• 3.2 噪声的估计与抑制33-38
• 3.2.1 多普勒频移(CFO)与脉冲噪声的联合消除33-36
• 3.2.2 时频混合域判决反馈均衡(H-DFE)36-38
• 3.3 基于压缩感知的超声信号处理38-40
• 3.4 基于级联原子库的分解超声信号40-42
• 3.5 实验方案验证42-51
• 3.6 基于概率神经网络的焊缝缺陷识别51-61
• 3.6.1 Bayes决策分类51-52
• 3.6.2 Parzen窗方法52-54
• 3.6.3 PNN网络模型54-56
• 3.6.4 基于概率神经网络的焊缝缺陷的识别56-61
• 3.7 本章小结61-62
• 第四章 基于随机共振的钛钢复合板焊缝缺陷类型识别62-72
• 4.1 理论分析62-66
• 4.1.1 双稳态系统及性能分析62-63
• 4.1.2 工业背景噪声模型与分析63-64
• 4.1.3 系统计算64
• 4.1.4 扫频式随机共振64-66
• 4.2 仿真分析66-71
• 4.2.1 单频微弱信号检测66-67
• 4.2.2 多频微弱信号检测67-68
• 4.2.3 扫频式随机共振检测68-71
• 4.3 本章小结71-72
• 第五章 总结与展望72-74
• 5.1 总结72-73
• 5.2 未来工作展望73-74
• 参考文献74-76
• 致谢76-77
• 个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文77

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 朱广成;;钛钢钻孔[J];机械工人.冷加工;1988年04期

2 罗海文,赵沛,成国光,常曙光,李德胜,杨柏华;含钛钢奥氏体中第二相析出的热力学分析和实验研究[J];钢铁;2000年11期

3 王恩涛 ,刘仁才;高温加热对低合金钛钢组织和性能影响的试验研究[J];钢铁钒钛;1988年01期

4 孙晓珠;郭田;李柄枢;;利用价值工程原理努力降低钛钢成本[J];鞍钢技术;1990年09期

5 吉天锡;;关于钛钢复合花板的机械加工特点及工艺简介[J];井矿盐技术;1980年02期

6 鲁汉民,段文森,裴大荣,吴敬梓;钛钢爆炸复合板抗剪切疲劳特性及断裂机制研究[J];稀有金属材料与工程;1989年02期

7 苏廷宁;重钢公司钒、钛钢科研生产简况[J];钢铁钒钛;1983年04期

8 ;钛协会新增3家理事单位[J];钛工业进展;2002年06期

9 贺永康;;含钛低合金钢的应用与发展[J];鞍钢技术;1984年Z1期

10 吴全兴;钛钢复合材在超大型海洋浮式构筑物上的适用研究[J];钛工业进展;1997年03期

中国重要会议论文全文数据库 前1条

1 秦日增;;钛钢液下离心泵的制造和使用[A];天津市电镀工程学会第四次学术年会论文集[C];1983年

中国重要报纸全文数据库 前5条

1 本报记者 潘廷祥;走进钛钢新时代[N];中国有色金属报;2006年

2 傅春荣;钛钢技术续写光存储新使命[N];中华工商时报;2003年

3 本报记者 吴兮;DVD光存储杀出“钛合金”[N];计算机世界;2003年

4 匡华安;胡正红;武钢热轧产品受青睐[N];中国冶金报;2002年

5 李景;光存储步入“钛钢时代”[N];中国电子报;2003年

中国硕士学位论文全文数据库 前1条

1 肖凡;烟筒钛钢复合板焊缝的超声波探伤技术研究[D];石家庄铁道大学;2015年

，

本文编号：1016669