脉冲涡流检测中的信号采集及处理方法

发布时间：2017-09-03 20:52

  本文关键词：脉冲涡流检测中的信号采集及处理方法

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【摘要】：近年来,频频发生的空难,多数是由于机身表面或者内部出现的一些微小缺陷引起的,所以对机身结构的缺陷检测成为了航空无损检测领域的研究热点。脉冲涡流检测技术是一种新兴的无损检测技术,因其采用宽频带的脉冲激励信号,能够获得更多的检测信息,从而被广泛应用于缺陷分类识别和定量评估方面。目前,对脉冲涡流检测缺陷的研究主要集中在时域上,而对脉冲涡流信号的丰富的频谱信息的应用较少,并且时域信号的干扰因素较多,所以造成检测误差较大。因此,为保证脉冲涡流检测信号来源的可靠性,提高缺陷检测的准确率,本文对脉冲涡流检测信号的采集及处理方法进行了研究。具体研究内容为:1、对脉冲涡流检测相关理论的研究。首先,通过对涡流效应的引入,对脉冲涡流检测原理进行了深入分析,为信号采集系统的设计提供理论支撑。通过对激励信号的特性及脉冲涡流响应信号的分析,指出缺陷检测主要利用检测信号的瞬态信息,为后期的信号处理奠定了基础。2、脉冲涡流检测中信号采集系统的设计与实现。重点通过有限元仿真的方法,分析不同探头参数对磁场的影响,完成探头结构的设计,提高了检测灵敏度。然后,提出了一种虚拟仪器与采集卡结合的方法,设计了序列脉冲激励信号,并通过编写数据采集程序完成对检测信号的采集,实现实时显示和存储。这种将检测信号的采集与激励信号的发生集于一体的设计,提高了激励信号的质量,为检测信号的可靠性提供了保证。3、脉冲涡流检测的信号处理及特征提取。为了准确提取特征量,提出一种新的EMD(经验模态分解)信号预处理方法,从而得到高信噪比的涡流差分信号。接着,分别从时域、频域对差分信号进行分析并提取了特征量。最后,为了对缺陷进行更有效的检测,提出一种WT-PSD(小波变换—功率谱密度)的方法,对涡流信号的功率谱密度进行分析并提取时频域特征量。4、缺陷的定量评估与分类识别。通过时域、频域及时频域三种方法分别对表面、亚表面缺陷及金属腐蚀三种类型缺陷检测信号进行处理与分析。结果表明,相对于时域与频域的特征量,时频域的特征量更直观、有效的实现了缺陷分类识别和定量评估。
【关键词】：脉冲涡流 序列脉冲激励 EMD去噪 缺陷分类识别
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP274.2;TN911.7
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 绪论10-18
• 1.1 课题的研究背景和意义10-12
• 1.2 脉冲涡流检测的国内外研究现状12-15
• 1.3 脉冲涡流检测技术的发展趋势15-16
• 1.4 主要内容及章节安排16-18
• 第二章 脉冲涡流检测相关理论18-28
• 2.1 脉冲涡流检测原理18-20
• 2.2 脉冲激励信号特性20-22
• 2.3 脉冲涡流检测深度22-24
• 2.3.1 趋肤效应22-23
• 2.3.2 脉冲涡流检测标准渗透深度23-24
• 2.4 脉冲涡流响应信号24-27
• 2.5 本章小结27-28
• 第三章 脉冲涡流检测中信号采集系统的设计28-43
• 3.1 脉冲涡流信号采集系统的框架28-29
• 3.2 探头模块29-36
• 3.2.1 仿真模型的建立30-32
• 3.2.2 探头参数的设计32-35
• 3.2.3 探头结构的实现35-36
• 3.3 激励源模块36-40
• 3.3.1 激励波形的设计36-38
• 3.3.2 激励信号的实现38-40
• 3.4 数据采集模块40-42
• 3.4.1 数据存储40
• 3.4.2 数据采集的实现40-42
• 3.5 本章小结42-43
• 第四章 脉冲涡流信号处理及特征的提取43-60
• 4.1 基于EMD的信号预处理43-51
• 4.1.1 EMD分解与重构44-46
• 4.1.2 EMD去噪46-51
• 4.2 时域特征提取51-52
• 4.3 频域特征提取52-54
• 4.4 基于WT-PSD的时频域特征提取54-58
• 4.4.1 小波变换54-56
• 4.4.2 功率谱密度56-57
• 4.4.3 基于WT-PSD方法的特征提取57-58
• 4.5 本章小结58-60
• 第五章 缺陷的定量评估与分类识别60-80
• 5.1 标准实验试件及实验介绍60-61
• 5.2 基于时域分析的缺陷检测61-65
• 5.2.1 基于时域分析的缺陷定量评估61-64
• 5.2.2 基于时域分析的缺陷的分类识别64-65
• 5.3 基于频谱分析的缺陷检测65-70
• 5.3.1 基于频谱分析的缺陷定量评估66-69
• 5.3.2 基于频谱分析的缺陷分类识别69-70
• 5.4 基于WT-PSD的缺陷检测70-79
• 5.4.1 基于WT-PSD的缺陷定量评估71-75
• 5.4.2 基于WT-PSD的缺陷分类识别75-79
• 5.5 本章小结79-80
• 第六章 总结与展望80-82
• 6.1 全文总结80-81
• 6.2 工作展望81-82
• 致谢82-83
• 参考文献83-88
• 攻读硕士期间取得的研究成果88-89

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