小波神经网络在缺陷数据压缩和信号重构中的应用

首先介绍了小波神经网络理论,并在BP(反向传播)算法的神经网络学习方法的基础上,将小波神经网络应用到基于频率扫描技术的交变磁场无损检测系统中,通过神经网络提取相应的权重因子以及构成小波基的尺度参数和与之对应的平移参数实现缺陷有用数据的压缩;在缺陷数据重构中,利用上述特性参数并结合信号的特征值,对信号进行拟合,解决了缺陷场大量数据的保存问题以及缺陷识别模型神经网络学习样本资源不足的问题。     

基于超声信号和图像融合的焊缝缺陷识别

超声无损检测已被广泛用来检测材料内部的缺陷,然而对缺陷性质的识别始终是检测的难点,为此研究了一种基于超声信号和图像融合的焊缝缺陷识别新方法.该方法充分利用检测数据,通过对缺陷回波信号特征与缺陷形态特征的数据融合,实现了焊缝缺陷的有效识别.利用自主研制的超声成像手动检测系统对含有气孔、夹渣、裂纹、未焊透和未熔合五类典型焊接缺陷的焊件进行了检测,分别提取缺陷的超声回波信号特征和缺陷图像的形态特征,构建神经网络实现超声信号和图像特征的数据融合.结果表明,该方法实现了多类缺陷的识别,提高了缺陷识别率,有助于焊缝质量评定.     

小波尺度加权法在粗晶材料超声波检测中的应用

为了解决超声波检测粗晶材料时回波信噪比低、缺陷难以检出的难题,对超声波信号小波分析原理进行了研究。以实例分析的方式提出小波尺度加权降噪法,并阐述其原理及优点。在小波分析尺度加权降噪法的基础上编制了缺陷识别程序,对超声波信号进行处理,大大提高了对缺陷的识别与定位能力。该检测工艺在实际粗晶材料超声检测中取得了良好的效果。     

基于神经网络的铝合金裂纹缺陷识别（英文）

将人工神经网络方法应用于铝合金工件裂纹缺陷识别,以克服传统人工识别的局限性,从而提高裂纹缺陷识别的准确率。通过设计并搭建水浸超声检测系统,获得超声检测缺陷的波形数据,并对收集到的缺陷波形数据进行特征提取,从中筛选出有用的特征信息,经过小波去噪处理后作为特征信号输入概率神经网络,并进行网络训练,实现对不同裂纹尺寸的智能识别。实验结果表明:该方法可提高对裂纹缺陷尺寸识别的准确率和检测效率,具有较好的应用前景。     

基于时频分析的奥氏体焊缝超声检测信号处理

对奥氏体焊缝超声检测信号处理方法进行了研究.提出一种基于匹配追踪和小波变换两种时频分析方法的信号处理方法,分别从能量和频率的角度区分缺陷信息和材料散射噪声,提高超声检测回波的信噪比.为了验证此方法的有效性,建立了超声检测试验系统,对53 mm厚焊缝试块进行检测试验,采集了含有大量材料噪声的实际检测信号.选用sym8小波...     

基于神经网络的铝合金裂纹缺陷识别

将人工神经网络方法应用于铝合金工件裂纹缺陷识别，以克服传统人工识别的局限性，从而提高裂纹缺陷识别的准确率。通过设计并搭建水浸超声检测系统，获得超声检测缺陷的波形数据，并对收集到的缺陷波形数据进行特征提取，从中筛选出有用的特征信息，经过小波去噪处理后作为特征信号输入概率神经网络，并进行网络训练，实现对不同裂纹尺寸的智能识别。实验结果表明：该方法可提高对裂纹缺陷尺寸识别的准确率和检测效率，具有较好的应用前景。     

基于BP神经网络的复合材料超声波检测缺陷类型识别

以碳纤维复合材料的分层、孔隙和疏松缺陷的超声波检测信号为研究对象，对包含缺陷信息的复合材料超声波检测信号进行小波包变换，从近似系数及细节系数提取样本的特征值。建立并训练了一种用于实现缺陷识别的BP神经网络，该网络使用Levenberg-Marquardt算法可以快速地完成对数据的处理。使用该网络可进行缺陷类型的识别。     

基于声发射多特征融合的搅拌摩擦焊缺陷监测

搅拌摩擦焊(friction stir welding, FSW)是一个多物理场耦合过程,焊接过程中声发射信号与焊接缺陷具有关联性. 基于声发射检测与多特征融合研究FSW缺陷监测方法,实时检测固态介质中的声发射信号,利用短时傅里叶变换、小波变换、梅尔频谱对声发射信号进行分析,确定焊接缺陷与声发射信号之间的相关性,最后通过concat融合方法构建多特征向量. 结果表明,FSW在预制缺陷处具有不同的声发射信号特征. 短时傅里叶、小波变换的主要频段集中在20 kHz,出现缺陷时功率分别达到?40,0.8 dB以上,梅尔频谱的主要频段集中在3.5 kHz出现缺陷时功率达到?40 dB以上. 应用多层神经网络分别建立基于单特征、多特征向量的焊接缺陷识别模型,多特征向量的焊接缺陷识别模型在数据集中的平均识别率达到97%,比基于单一特征缺陷识别模型提高18%. 研究的多特征缺陷识别模型能更准确地对焊接状态进行识别与监测.     

一种基于小波包和PCA的超声缺陷识别方法

在超声检测中，对缺陷进行定性分析是无损检测与评价的关键内容。本研究提出一种对缺陷类型进行分类的检测方法，通过对不同类型的缺陷波信号进行特征量提取，实现对缺陷的类型识别。首先使用空气耦合超声检测系统采集无缺陷信号与3种不同类型的缺陷波信号，提取信号的时域无量纲参数和小波包能量系数组成多维特征向量；然后使用主成分分析法（Principal component analysis，PCA）对多维特征向量进行降维处理得到特征融合量；最后输入BP神经网络系统进行缺陷类型的分类，并与未经过PCA处理的测试结果进行对比分析。实验结果证明，经过PCA处理的测试结果准确率更高，测试时间更短。     

基于FCS的高速并行超声信号采集系统

为了实现机车、车辆和动车组等车轮的自动化在线探伤,提出一种通过式压电超声波在线探伤方案。设计了基于FCS（现场总线控制系统）的100MHz采样率并行超声信号采集系统。该系统充分利用车轮通过式在线探伤中顺序采样的工作特点,采用时分复用单通道多机并行技术,提高了高速A／D的利用率和各通道的一致性。多采样率可去除冗余数据,提高系统的处理效率。所用缺陷信号的后续处理模式提高了缺陷定性定量识别的可靠性。     

Study of ultrasonic phased array inspection imaging technology for NDT

A research about the ultrasonic phased array imaging principle from A-scan signal to B-scan image for non-destructive testing （NDT） was conducted in this paper, the ultrasonic phased array inspection imaging system used in industrial field was developed and the experiment was performed on the steel testing block by the system with 64 elements, 5 MHz phased array transducer. Experimental results show that the flaws could be accurately detected and the flaws size could be estimated from the B-scan images, and the B-scan images could clearly show the location of the flaws, but the quality of B-scan images needs to be enhanced by digital signal processing and controlling dynamic focusing for improving the image resolution.     

碳素材料内部缺陷检测方法的探讨

讨论了产生碳素制品不均质结构和决定材料性能的影响因素,以及由此而产生的结构缺陷对材料内部质量检测的影响。论述了超声波、X射线及声发射三种无损检测方法在碳素材料内部质量检测中的应用状况。在此基础上,通过大量实验,分析对比了三种检测方法在碳素材料内部质量检测中不同的检测效果。提出了超声波脉冲回波法不适合检测碳素制品的内部缺陷,超声波波速分析法适合检测碳素制品均质结构。X射线法是适合定量评价碳素制品内部缺陷的方法。     

基于PC机的多通道超声波探伤系统

根据超声波脉冲反射法基本原理,设计了以C8051单片机为控制核心、采用PCI8001高速采集卡进行数据采集的四通道超声波探伤系统平台。为了实现对缺陷的有效评估,采用VC6．0开发了超声波检测信号分析系统,实现了对超声波波形的实时数据采集、显示和缺陷的自动报警。试验结果表明,该系统有着较广泛的适用性。     

超声C扫描成像自动检测系统的研究与实现

超声C扫描成像已逐渐成为复合材料构件普遍研究和采用的检测技术之一。在对超声波声场探讨的基础上,采用基于超声时域的检测方法,通过机械装置、控制电路、发射电路、接收电路和信号处理电路等部分的设计,研制了一种速度快、功能强的超声波C扫描自动检测系统。该系统具有成本低廉、检测速度快、误检率低和显示直观等优点。经对布纤维复合材料试验表明,该系统能够检测出直径为1 mm的气孔,能够实现对微小缺陷的成像检测。     

利用ADSP2105的超声探伤系统

介绍一种将ADSP2105和高速A/D引入超声探伤的方法，实现缺陷的定量计算和定性判别，提高了超声探伤的重复性与可靠性。     

小波奇异性检测在超声信号处理中的应用

缺陷回波法是超声检测的常用技术,但回波信号常受到各种噪声的干扰,为使超声自动探伤系统能够对缺陷进行准确检测,必须对受噪声干扰的信号进行处理。介绍了通过小波变换对奇异性信号进行检测的原理,利用该方法对超声波回波信号进行了分析。试验结果证明小波奇异性检测方法能有效消除噪声干扰,并准确检测出缺陷位置。     

脉冲漏磁缺陷定位及腐蚀检测

提出了一种脉冲漏磁检测技术和超声测厚技术相结合的方法,应用于铁磁性材料的腐蚀缺陷检测系统中,可进行大面积、快速缺陷检测。设计了一套完整的脉冲漏磁检测系统,通过提取时域的有效特征值,实现了对缺陷的快速定位,因脉冲信号具有很宽的频谱,其感应信号更有利于反映缺陷的信息,并采用超声测厚仪对腐蚀缺陷的深度进行定量检测。通过试验表明了所采用方法的可行性和有效性,具有较大的应用价值。     

钢管混凝土质量的无损检测

综合应用超声波法（声时、声频等）、冲击回波法和声音识别法检测构件质量。结果表明,超声波法可以提高检测精度和识别缺陷的能力;冲击回波法能够初步检测钢管混凝土脱层厚度情况;声音识别法能够迅速判断出构件缺陷位置。