金属薄板缺陷超声检测技术与信号处理研究

发布时间：2017-12-25 11:23

  本文关键词：金属薄板缺陷超声检测技术与信号处理研究　出处：《中北大学》2017年硕士论文　论文类型：学位论文

  更多相关文章： 模态识别 时频分析 特征提取 BP神经网络 GA-SVM模型

【摘要】：金属薄板是航天、高压容器等制造业中常被采用的构件,对薄板缺陷的检测、安全性能的评估是必不可少的。超声兰姆波检测技术是对薄板进行检测的有效手段,与常规的一些检测手段相比较具有高效、准确等优势,从而得到广泛的应用。由于常规薄板检测使用带有一定角度的斜探头,而固定角度入射只能形成一种固定模态的超声波,这类超声波仅对某一个范围的缺陷可以识别出来,对另外一大类的缺陷却无能为力。本文针对这种固定模态对缺陷的有限识别的问题,采用直探头激发多模态超声兰姆波检测原理,构建了一个双探头超声兰姆波检测系统。这样激发的好处是声波由于板的约束向四周扩散,扩散过程中会产生多模态并存的超声兰姆波信号,这些多模态信号可以对多种缺陷识别出来,同时,造就了信号的复杂性,因此需要对其进行信号处理。本文先对超声兰姆波的多模态检测原理进行理论研究,并通过求解描述该特性的瑞利-兰姆方程,绘制出它的理论频散曲线。对薄板进行兰姆波检测时,首先要对其进行模态识别,通过对比常用的模态识别方法,本文采用STFT(短时傅里叶变换)方法进行模态识别,得到二维时频图并与之前得到的频散曲线进行对比,可有效识别从而选择激励合适的模式。其次,由于兰姆波信号的复杂性,需要对信号有效地降噪预处理,其中小波阈值去噪及经验模态分解(EMD)方法均有一定的效果,通过仿真结果对比,加之EMD的自适应性以及对信号特征的保留程度,本文选择EMD方法作为预处理手段。然后通过对各阶IMF分量进行时频分析,对时域、频域的特征信息进行提取,为后续缺陷的分类奠定基础。最后,在此基础上,建立BP神经网络及遗传算法优化向量机(GA-SVM)两种模型,对缺陷类型进行编码,以归一化后的训练样本作为输入分别对这两种模型进行训练学习,并验证可行性。实验结果表明,BP神经网络和GA-SVM这两种模型对缺陷的识别率均能达到100%,综合识别时间与误差分析这两个参数的结果,能够发现GA-SVM模型比BP神经网络模型更有效且省时。
【学位授予单位】：中北大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TB559

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本文编号：1332636