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1.
小波变换软阈值去噪在粗晶材料超声检测中的应用   总被引:5,自引:0,他引:5       下载免费PDF全文
本研究多尺度小波分析方法在粗晶材料超声检测信号增强中的应用。在分析结构噪声,电噪声和缺陷信号的小波变换特性的基础上,提出一种用一个尺度间变化的门限闭值来抑制噪声的小波变换系数,并以各尺度缺陷信号的能量关系形成权值,加权重构信号来提高信噪比。实验结果表明,该方法具有很好的去噪效果,增强了粗晶材料缺陷的检出率。  相似文献   
2.
本文以碳纤维复合材料常见缺陷分层、孔隙、疏松的超声波检测缺陷信号为研究对象,对超声波检测信号进行小波包变换,提取包含信号绝大部分能量的近似系数波形特征及细节系数的统计量作为样本的特征值。应用BP神经网络分类器进行分类识别验证,取得较好的识别效果。该方法能以较小的特征维数表征原始信号特点。  相似文献   
3.
作为一种典型的硬磁材料,烧结钕铁硼在疲劳断裂时具有突发性、不确定性和紧迫性等特性,难以对其疲劳裂纹扩展过程进行在线监测。为了实现对烧结钕铁硼零构件在长期服役期间疲劳破坏全过程的在线监测,本文根据力磁耦合效应构建了地磁场环境下烧结钕铁硼的疲劳状态演变方程,将磁感应强度值作为描述疲劳破坏的状态参数。利用高精度测磁传感器采集微磁信号,通过获取的磁感应强度值对烧结钕铁硼疲劳破坏过程进行在线监测。疲劳试验结果表明:磁感应强度值与多项式拟合曲线残差值变化趋势能够准确地预测烧结钕铁硼疲劳裂纹扩展过程中脆性疲劳断裂的时刻。同时,磁感应信号曲线的变化可以无失真地反映钕铁硼材料在应力作用下产生疲劳破坏的全过程。  相似文献   
4.
针对烧结钕铁硼在服役期间产生疲劳破坏过程的突发性和不确定性,提出了一种粒子滤波与微磁监测方法相融合的疲劳破坏预测方法。通过将烧结钕铁硼的力磁耦合模型引入粒子滤波理论框架中,设计了基于相对磁导率的粒子滤波状态方程,并采用构建的微磁监测系统来获取烧结钕铁硼疲劳破坏过程中不断变化的磁感应强度信号,建立了基于磁感应强度的粒子滤波观测方程。进一步地,将状态方程和观测方程联立,实现了基于粒子滤波方法的烧结钕铁硼疲劳破坏预测过程。试验结果表明:粒子滤波方法对于烧结钕铁硼疲劳破坏演变过程的预测具有良好的可靠性和准确性,其中在疲劳载荷为120MPa时粒子滤波预测结果的RMSE(Root Mean Square Error,均方根误差)仅为76.69,是支持向量机预测结果的1/4。本研究为脆性磁体的疲劳损伤预测提供了新的思路。  相似文献   
5.
ART-2网络在超声检测信号分析中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
于润桥  卢超 《应用声学》2007,26(1):60-63
本文以焊缝超声检测常见的缺陷(夹渣、气孔、未焊透、未熔合)为对象,选取缺陷时域波形的上升时间、波宽、上升角度和频域特征的波动次数、底宽等特征值组成特征矢量作为ART-2的输入,来实现缺陷性质的识别,并与射线检测结果对比。实验结果表明:采用该方法得到的正确识别率达到81.5%,具有良好的应用前景。  相似文献   
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