基于改进时间反转法的超声导波检测系统构建

针对目前国内自主研制超声导波检测设备能力不足以及常规超声导波检测灵敏度较低等问题,构建一种基于改进时间反转法的超声导波检测系统。利用超声导波线性叠加性,单独激励时间反转信号,再线性叠加检测信号,在LabVIEW环境下,开发基于NEXTKIT信号万用仪和NI PXI-6331采集卡的超声导波时间反转检测系统。实验结果表明:纯净的时间反转信号是获得良好聚焦效果的前提,为窗宽选择提供依据,有效提高小缺陷反射回波信号幅值,为设备小型化提供可能。     

基于相轨迹的多裂纹管道超声导波检测研究

在超声导波多裂纹管道损伤检测中,缺陷回波信号幅值较小且波形复杂,不利于损伤的识别。基于混沌系统的初值敏感性及较强的噪声免疫特性,通过数值模拟和实验研究,验证了杜芬混沌系统的相轨迹识别多裂纹管道超声导波信号的有效性。给出了混沌系统相轨迹识别导波信号的原理,并结合超声导波检测,确定基于相轨迹识别的系统检测参数。利用ANSYS有限元软件和搭建的超声导波实验平台分别进行数值模拟和实验,获得超声导波在含有不同损伤大小的6m长的双裂纹管道中传播的数值模拟信号和实验信号,并在数值模拟信号中添加一定的高斯白噪声,用以分析噪声对混沌系统的影响。利用选取的杜芬混沌系统检测数值模拟信号与实验信号并进行对比验证,最后根据二分法确定缺陷位置。检测的相轨迹结果表明,该杜芬系统能够有效地免疫噪声并识别管道中的双裂纹小缺陷,并且提高了超声导波检测的灵敏度。     

基于Lorenz系统Lyapunov指数的管道超声导波检测

为了提高长距离管道超声导波检测中弱导波信号的识别精度,提出了基于Lorenz系统Lyapunov指数的管道超声导波检测方法。基于非共振周期信号的参数激励实现Lorenz系统的混沌控制,将待测的导波信号作为参数激励的扰动项输入Lorenz检测系统中,通过对比有无导波信号输入后Lorenz系统最大Lyapunov指数的不同响应,确定适合导波信号检测的参数激励幅值;然后利用ANSYS软件和搭建的超声导波试验平台分别进行数值模拟和实验,获得超声导波在含有不同损伤个数、大小的6 m长管道中传播的数值模拟信号和试验信号,利用Lorenz检测系统识别数值模拟与实验信号;基于二分法对导波信号进行分段识别,通过定位出回波信号的时间段实现损伤定位。检测结果表明,Lorenz系统能够有效地免疫噪声并识别管道的缺陷,并且提高了管道超声导波检测的灵敏度。     

混凝土分层缺陷的超声检测方法研究

为解决混凝土结构中分层缺陷的在线非接触检测难题,论文提出了利用空气耦合(简称:空耦)超声导波定量检测混凝土结构中分层缺陷的新方法。首先研究了空耦超声导波在混凝土结构中的传播特性,理论分析和实验表明,利用空耦超声波以入射角8.7°入射厚度为50 mm的混凝土板时,可以激发以A0模态为主的导波。然后构建了空耦超声导波扫查实验系统,在混凝土结构单侧利用一对倾斜8.7°的空耦探头激励和接收导波信号,通过分析发现A0模态对分层缺陷敏感,且其幅度与扫查路径中的分层缺陷尺寸存在单调变化关系;在此基础上,对检测区域进行扫查,利用不同位置处的导波信号幅度实现分层缺陷的二维成像。实验结果表明,该方法不仅可以避免耦合剂对检测结果的影响,同时可实现对服役状态下混凝土结构中分层位置及尺寸的定量检测。     

基于Duffing系统的微弱超声导波幅值检测方法研究EI北大核心CSCD

针对超声导波检测小缺陷时,缺陷回波能量微弱,幅值难以准确识别的问题,提出了一种基于Duffing系统混沌相变特性的检测方法,重点分析了超声导波周期数对等价驱动力幅值的影响,给出了等价驱动力改变量与导波幅值之间的量化关系。首先,通过分岔分析获得了Duffing系统的混沌阈值,详细介绍了基于混沌相变特性的幅值检测方法;然后,通过仿真研究验证了检测方法的可靠性;最后,开展了含缺陷管道的超声导波检测试验研究,利用该方法检测了缺陷回波幅值,并将检测结果与理论值进行对比。结果表明,该方法具有较强的噪声免疫性与弱信号敏感性,最小可以识别截面损失率为6.4%的小缺陷回波幅值,最大相对误差仅为-7.31%,这对于在强噪声干扰的背景下评估缺陷大小具有重要意义。     

基于Lyapunov指数的管道超声导波小缺陷定位实验研究

为了提高超声导波检测长距离管道中小缺陷的检测灵敏度,提出了基于杜芬方程最大Lyapunov指数的超声导波损伤定位方法。依据管道超声导波实测信号的采样频率、中心频率以及杜芬方程特性,设置检测系统参数,将待测信号作为杜芬方程外策动力扰动项输入杜芬方程中。通过比较杜芬系统在无信号输入和输入实测导波信号后,最大Lyapunov指数随策动力幅值F的变化,确定可用于识别导波信号的F值。利用移动窗函数给出了缺陷超声导波的波到时刻识别方法,从而给出了缺陷定位方法。实验研究表明,利用最大Lyapunov指数可有效提高超声导波的检测灵敏度。     

基于空气耦合超声导波法对开闭器水层厚度的研究

针对传统接触式超声检测高压电线杆开闭器水层厚度存在漏电风险问题,提出使用非接触式空气耦合超声导波技术对开闭器中水层厚度进行测量。对开闭器水中导波传播过程进行仿真并计算水层厚度;搭建开闭器实验室平台,控制水层厚度,改变换能器之间距离,对回波信号进行分析并计算水层厚度;控制换能器之间距离,改变水层厚度,对回波信号进行分析并计算水层厚度。通过仿真与实验使用几何声学对水层厚度进行计算得出关系式,将仿真与实验两者结果进行对比,有高度一致性,验证空气耦合超声导波法对开闭器中水层厚度测量的可行性与准确性。该方法可为测量开闭器中水层厚度提供新思路。     

基于Wigner-Ville分布的焊缝特征导波信号分析方法

超声导波信号的波形具有多模态、波包混叠严重的问题,因此寻找有效的信号分析和模态识别方法成为超声导波焊缝检测技术中的重要研究内容。利用时-频分析方法中的Wigner-Ville分布及其改进方法对实验获得的焊缝特征导波回波信号进行处理,分析各波包对应的导波模态,有效识别缺陷回波信号,提取焊缝的结构和缺陷信息,实现模态分离和缺陷识别。分析结果与焊缝的实际结构和尺寸参数相吻合,该分析方法可为焊缝特征导波信号的分析处理提供现实依据。     

空气耦合超声斜入射法检测固体火箭发动机脱粘缺陷及成像技术研究

为实现固体火箭发动机复合材料壳体粘接结构的非接触在役检测,该文采用空气耦合超声斜入射反射法进行研究。构建空气耦合超声斜入射检测系统,根据理论和实验确定有效的入射角范围并得出最佳入射角度,使用不同频率的探头在最佳入射角度下进行斜入射横波法反射法C扫描成像,最后用图像处理方法对缺陷进行定量表征,并与穿透法C扫描结果进行对比。结果表明：当遇到缺陷时,信号幅值会增大;两种检测频率下,12°为最佳入射角,且频率越大,信号的衰减越大;使用420 kHz探头检测时获得的C扫描图像质量高于250 kHz。通过混合滤波、改进的区域生长图像分割、Canny算子边缘提取以及形态学平滑处理和细化等方法,有效提取缺陷边缘,可实现缺陷的定量表征,420 kHz探头定量精度明显高于250 kHz,且缺陷尺寸越大,该方法结果与穿透法结果越吻合。     

基于空耦换能器的碳纤维增强环氧树脂编织复合材料激光超声检测技术

激光超声技术具有无需耦合剂、快速及高分辨等特点,适用于各向异性碳纤维增强树脂编织复合材料的缺陷检测。运用有限元法分析了激励位置和编织结构对激光点源激发超声波信号的影响,获得了弹性波在材料内部的传播规律以及能量分布特征,并采用1 MHz空气耦合换能器搭建了一套小型化、低成本的非接触激光超声C扫描成像系统,开展了斜纹和缎纹碳纤维增强树脂编织复合材料的近表微结构和内部缺陷检测实验。结果表明,基于空气耦合换能器的激光超声成像可以高精度地再现碳纤维增强树脂编织复合材料的近表树脂囊、碳纤维束形状、取向、尺寸及其内部缺陷等空间分布特征,有望为航空复合材料提供一种原位的微结构表征和缺陷检测方法。      

空气耦合斜入射非线性检测方法研究

针对金属板结构微观缺陷难以检测的问题,提出一种基于空气耦合超声斜入射非线性微观缺陷的检测方法。首先通过数值分析的方法分别对垂直入射钢板与斜入射钢板时的透射率进行对比,并对3 mm厚钢板进行不同入射角的透射率对比试验。试验证明在斜入射条件下,超声波在钢板中因发生模态转换导致透射率增大。其次,利用空气耦合激励斜入射方法,对3 mm厚的钢板进行空气耦合超声非线性检测试验,其结果表明在入射角为5°时检测信号幅值提高24%,得到最大二阶非线性系数,此时透射率达到最大。因此,空气耦合超声非线性对钢板的检测不仅具备可行性,且在斜入射时可明显提高其检测效果,给检测金属板结构微观缺陷提供一定参考。     

利用Lyapunov指数实现超声导波检测的实验研究

利用杜芬方程Lyapunov指数提出了一种敏感的超声导波识别方法,并通过对钢管中导波信号的检测验证了该方法的有效性。首先,对比了输入Hanning窗调制导波信号与纯噪声信号对系统Lyapunov指数的不同影响,给出了利用Lyapunov指数识别弱超声导波信号的基本原理,并确定了检测系统参数。然后,利用压电传感器在3 m长的钢管中激发和接受超声导波,并将实测导波信号输入杜芬检测系统。研究结果表明,Lyapunov指数可以有效地识别出回波信号中是否存在导波信号,而对于噪声信号Lyapunov指数表现出一定的免疫力,该方法有助于提高管道微缺陷识别的灵敏度。同时,利用输入含噪声的实测导波信号与输入实测纯噪声信号后的两个最大Lyapunov指数之比定义损伤指标,当缺陷在一定范围之内时,该指标具有单调递减性,可用于评估缺陷大小。应用本方法,可有效地提高导波检测的灵敏度。     

基于S变换和时频谱空间滤波的超声缺陷回波检测方法EI北大核心CSCD

缺陷回波的检测是超声探伤的一项重要内容,为减弱噪声的影响准确检测缺陷回波,提出基于S变换时频分析和时频谱空间滤波的信号处理方法。讨论了高斯回波模型下的到达时间和中心频率与S变换时频谱的关系,说明了利用S变换时频谱幅值矩阵的极值提取回波到达时间和中心频率的合理性;为检测回波,首先对原始信号作S变换,然后对得到的时频谱幅值矩阵应用最大熵法自适应选择去噪阈值,对S变换时频谱作空间滤波完成降噪;从降噪后的区域中提取反映缺陷的到达时间和中心频率;对降噪后的时频谱作S逆变换,获得缺陷回波明显的时域信号。仿真研究表明,基于S变换和时频谱空间滤波的方法能够有效去除噪声,检测回波。棒材试块的实验结果同样表明了该方法在缺陷检测上的有效性。     

基于S变换和时频谱空间滤波的超声缺陷回波检测方法

缺陷回波的检测是超声探伤的一项重要内容,为减弱噪声的影响准确检测缺陷回波,提出基于S变换时频分析和时频谱空间滤波的信号处理方法。讨论了高斯回波模型下的到达时间和中心频率与S变换时频谱的关系,说明了利用S变换时频谱幅值矩阵的极值提取回波到达时间和中心频率的合理性;为检测回波,首先对原始信号作S变换,然后对得到的时频谱幅值矩阵应用最大熵法自适应选择去噪阈值,对S变换时频谱作空间滤波完成降噪;从降噪后的区域中提取反映缺陷的到达时间和中心频率;对降噪后的时频谱作S逆变换,获得缺陷回波明显的时域信号。仿真研究表明,基于S变换和时频谱空间滤波的方法能够有效去除噪声,检测回波。棒材试块的实验结果同样表明了该方法在缺陷检测上的有效性。     

基于空气耦合超声对储油罐液位的检测

随着石油在国民生产生活中的广泛应用,对储油罐油品液位的无损检测技术要求越来越高。针对储油罐罐壁厚度为5 mm的钢制储油罐为对象,探讨空气耦合超声检测技术对储油罐检测的可行性。利用数值计算和试验分析两种方法,使用空气耦合超声换能器激励出钢板中不同模态的兰姆波,对储油罐内不同介质中兰姆波传播进行模拟,分析不同参数对接收信号幅值以及储油罐内不同介质接收到泄漏兰姆波幅值大小的影响。结果表明,使用空气耦合超声泄漏兰姆波对几种不同介质的界面在10 mm范围内能够进行良好区分,其检测结果满足实际检测需求,可以利用泄漏兰姆波A0模式对储油罐液位进行检测。     

基于神经网络的超声导波钢杆缺陷识别

利用基于BP神经网络的缺陷识别算法,从不同实验条件下获得的信号样本中抽取特征量,对钢杆中不同深度和位置的径向裂纹进行了识别。首先,采用频率为235kHz激励轴对称纵向模态导波对钢杆中的径向裂纹进行了检测。实验表明,在235kHz时获得的超声导波信号含较单一的L(0,2)模态,避免了用L(0,1)模态检测小尺寸缺陷时检测能力较弱的问题,又减少了用轴对称纵向高阶模态检测缺陷时模态较多不易分辨缺陷回波的现象。其次,利用算法对钢杆中的径向裂纹进行识别。结果表明,在已有实验样本数下,缺陷识别算法从整体上很好地识别不同深度和位置的裂纹,识别正确率稳定在87%。     

基于气体基压电复合材料的线聚焦空耦超声传感器研制与应用

空气耦合式超声检测技术因具有非接触、无损伤等特点,被广泛应用于材料的非接触检测。本文从晶硅太阳能电池的实际检测需求出发,设计并制作了一种气体基线聚焦空气耦合（空耦）式超声传感器,与传统的聚合物基空气耦合（空耦）式超声传感器相比,气体基线聚焦空耦传感器利用了3D打印技术将聚合物基框架改进为镂空结构,进一步降低了压电复合材料的声阻抗。所研制的传感器中心频率约为150 kHz,聚焦半径为20 mm,孔径为28 mm。对传感器进行了激励接收性能测试,并采用空耦超声Lamb波检测技术,对含有裂纹缺陷的单晶硅太阳能电池片进行非接触式检测,通过分析接收信号的幅值信息并利用相关系数法,完成了对裂纹缺陷的检出和定位,实现了气体基线聚焦空耦传感器在缺陷检测中的应用。     

钢花管中低频纵向超声导波传播特性的试验研究

钢花管是管棚支护结构中的核心承力构件。将超声导波技术应用于钢花管的无损检测显得十分重要。首先优化选取了适用于钢花管检测的压电陶瓷片尺寸以及激励频率为30kHz的L(0,2)模态。为研究钢花管管体上的孔对低频纵向超声导波检测能力的影响,试验研究了钢花管孔数与检测信号特征之间的变化关系。结果表明:钢花管孔数的增加对频率为30kHz的L(0,2)模态回波信号幅值几乎没有影响,表明低频纵向超声导波具有对长距离钢花管无损检测的潜力;而频率为30kHz的L(0,2)模态的群速度随钢花管管体中孔的增加呈线性下降的趋势。该研究结果为基于低频超声导波技术的钢花管无损检测奠定了一定的基础。     

基于小波包能量比变化率偏差的复合材料层板空气耦合超声概率损伤成像

传统椭圆概率损伤成像使用信号幅值差或能量差作为特征参量,对损伤识别不够敏感且抗噪性能较差。为提高损伤识别的敏感程度,提出采用小波包能量比变化率偏差(Energy relative variation deviation,ERVD)作为损伤因子。选取合适的探头入射倾斜角度,使用空气耦合超声探头在复合材料层板中激励单一的Lamb波模态,对采集的扫查信号进行小波包分解,根据结构损伤前后的信号特征变化选取特征频带,计算损伤指数进行椭圆概率损伤成像,并模拟不同噪声环境对比不同损伤因子的成像效果差异。实验结果表明,选取小波包能量比变化率偏差作为损伤因子,具有较强的损伤识别敏感性和抗噪性能。使用此损伤因子进行空气耦合超声概率损伤成像,可提高复合材料损伤的定位和成像效果。      

复合材料粘接缺陷的超声检测识别研究

超声检测无人机复合材料试件时,针对复合材料较薄、超声检测回波信号易发生混叠的问题,该文提出一种基于经验模式分解和小波包能量谱特征的脱粘缺陷识别方法。该方法首先对不同大小脱粘缺陷回波信号进行经验模式分解和小波包分解,分别提取其能量谱特征;然后,对提取的能量谱特征采用改进隶属度函数的径向基神经网络进行脱粘缺陷分类识别。实验结果表明:提取的能量特征能够有效提高不同脱粘面积缺陷的识别率。