超声导波管道检测的小波模极大值去噪法

在管道超声导波无损检测中,缺陷回波信号的质量是实现管道缺陷识别和特征提取的基础。针对在无损检测过程中,频散效应和噪声干扰对缺陷回波信号特征值提取的影响,利用回波信号和噪声的小波变换模极大值在不同尺度上传播特性的差异,采用小波变换模极大值的去噪算法,对超声导波回波信号进行去噪处理。仿真和模拟实验结果表明,小波模极大值去噪法能有效处理回波信号中的噪声的干扰,为下一步管道缺陷的识别与特征提取等打下良好基础。     

改进小波包阈值法在导波信号处理中的应用

在管道超声导波无损检测中,缺陷回波信号不可避免地夹杂着噪声干扰信号,给管道缺陷的识别与提取带来困难。为了克服硬、软阈值去噪处理方法的不足,给出了一种小波包改进阈值法。应用此方法对含高斯白噪声的测试信号和实验采集到的缺陷回波信号进行了降噪处理。仿真与实验结果表明,该方法能有效地抑制缺陷回波信号中的噪声,降噪效果满意。     

基于模糊小波包的超声导波检测信号降噪研究

在管道超声导波检测中,缺陷同波信号的质量是实现管道缺陷识别和特征提取的基础.针对软、硬阈值处理方法的不足,给出了一种模糊阈值小波包降噪方法.应用该方法对包含高斯白噪声的模拟信号和实验采集到的超声导波检测信号进行了降噪处理,并且与小波全局阈值、小波包默认阈值降噪效果进行了对比分析.实验结果表明,模糊小波包降噪法能有效降低...     

基于PCA的管道缺陷导波信号特征优化方法

针对超声导波管道缺陷检测中存在的识别率低、鲁棒性差等问题,应用了主成分分析对管道缺陷回波信号进行特征优化.首先,通过对超声导波缺陷回波信号进行处理,提取了信号在时域和时频域内的特征参数,构成联合特征向量.然后使用主成分分析法(principal component analysis,PCA)对联合特征向量进行降维处理,通过提取累计贡献率达到89％的主成分得到融合特征.最后用BP神经网络对融合特征进行训练和识别.这种方法可以有效的识别管道缺陷,与联合特征向量相比具有更高的识别率.     

基于深度学习的天然气钢制管道缺陷检测方法研究

在天然气钢质管道腐蚀缺陷超声检测中,常规模式识别采用人工提取回波信号的方法,存在主观性强、普适性低的问 题。 基于此,本文提出用一维卷积神经网络(one-dimensional convolutional neural network,1D-CNN)提取回波信号的特征结合随 机森林(random forest RF) 分类的方法。 首先根据实验获取的回波信号的噪声情况,用小波包变换(wavelet packet transform WPT)对信号进行去噪;并用变分模态分解( variational model decomposition VMD)对去噪后的信号进行分解和重构以获得平滑 的信号;最后将处理好的回波信号进行 1D-CNN 网络特征提取和随机森林分类。 实验结果表明,基于 VMD-1D-CNN-RF 的天然 气钢质管道缺陷检测方法针对人造缺陷的识别准确率为 85. 71%,针对天然气站场的管道缺陷识别准确率为 71. 05%,表明无需 专家识别也可初步判别管道状况。     

基于瞬时相位法的电磁导波信号处理研究

随着电磁导波广泛应用于复合材料无损检测领域,如何有效提取电磁导波检测信号中的缺陷特征就成为一个重要的问题.针对电磁导波检测信号缺陷识别问题,进行离散小波包分解,在特定频段下分析该信号的瞬时相位,对比不同缺陷情况下数据处理的结果,得到缺陷特征,完成缺陷识别.     

悬垂线夹内导线断股的超声导波检测方法仿真研究

输电导线断股是电力系统中比较常见的安全隐患。为了实现线夹内断股导线的快速无损检测,提出了利用超声导波检测输电导线方法,并利用有限元仿真软件ANSYS对此进行了仿真研究。首先确定检测导波的模态和频率,接着分别对线夹外及线夹内导线断股情况进行研究。仿真结果表明,对于线夹外的缺陷,L(0,1)模态和T(0,1)模态的导波能够检测出来,利用反射系数和透射系数可以分辨出缺陷的大小;对于线夹内的缺陷,T(0,1)模态导波对此并不敏感,L(0,1)模态导波检测到的缺陷回波叠加在线夹端面发射波上难以识别。分析了导波能检测到的相邻2个缺陷或者截面变化之间的最小距离。由于导线夹的长度小于该最小距离,缺陷回波必然会叠加在端面回波而导致难以识别出来,因此超声导波检测在工程上难以检测线夹内部导线缺陷。     

基于ICEEMDAN-SVM算法的复合绝缘子缺陷识别研究

为了对复合绝缘子进行快速、有效检测，提出了基于改进的自适应白噪声完备集合经验模态分解(ICEEMDAN)和支持向量机(SVM)相结合的缺陷信号识别方法 ,该方法将克服传统经验模态分解的模态混叠缺点，在对复合绝缘子进行超声导波检测时，可准确、快速识别回波信号，保障电力系统稳定运行。对绝缘子进行无缺陷、中部断面缺陷、中部气孔缺陷的有限元仿真，运用ICEEMDAN对绝缘子各缺陷类型的超声回波数据进行分解；计算出各模态下的样本熵、排列熵，并通过SVM进行复合绝缘子的缺陷类型识别。研究结果表明，基于ICEEMDAN与SVM的信号识别方法能够较好地提取复合绝缘子的故障特征并进行缺陷识别分类。     

压电复合传感器阵列用于导波管道检测研究

利用压电复合传感器阵列对管道进行了超声导波检测实验。采用2种频率和2种周期对拥有不同缺陷数的管道进行了对比实验。实验结果表明MFC阵列可以很好的用于管道缺陷检测,在70kHz和130kHz时信号的信噪比较高,激励信号可以采用5或10周期的汉宁窗调制的正弦波信号,当沿周向的缺陷逐渐增大时,缺陷回波基本呈线性逐渐增大,端面回波则逐渐减小。     

电磁超声回波信号的改进阈值函数降噪法研究

虽然电磁超声回波信号中含有大量缺陷性质的信息,但在回波信号中也掺杂着大量的噪声干扰信号。为了很好地从回波信号中提取反映缺陷本质特征的信号,讨论了提升小波变换的提升算法以及新的阈值函数,使用了基于提升小波变换的改进阈值函数的方法和选取了一种最优的阈值方法对电磁超声回波信号进行了去噪处理。由仿真结果可知,基于提升小波改进阈值函数去噪是一种有效的降噪方法。     

基于虚拟仪器的回声探伤系统设计与实现

本文介绍了一种应用虚拟仪器技术的回声探伤系统,它由硬件部分和一套控制分析软件组成。文章主要介绍了控制分析软件的各个功能组成部分,其各个功能块相对独立。该系统是一套具有脉冲激励产生,回波信号数据采集,降噪,缺陷定位,缺陷特征提取功能的完整的回声探伤系统。在LabVIEW软件的基础上通过调用第三方数据采集卡的dll库函数进行回波信号的采集,提出了波形和数组抽值相结合的精确定位的方法,提出了一种根据缺陷波形的上升和下降速率来判断缺陷类型的方法。实验结果表明缺陷能够被精确地定位和定性。     

超声信号的改进EMD阈值方法降噪研究

在进行工业超声无损检测的过程中,由于环境、仪器等原因产生噪声,对后续缺陷分析等工作形成一定干扰,不利于完成后期数据分析。因此为了使信号的信噪比有所提高,提出了一种改进的经验模态分解阈值降噪算法。同时对比小波软阈值降噪法与经验模态分解清除重复间隔阈值的方法,在MATLAB仿真软件中建立超声回波数学模型并进行算法验证。实验结果表明,经验模态分解降噪方法优于小波阈值降噪,改进后的经验模态分解阈值降噪方法在信噪比、均方误差、光滑度3个方面均有所提高,达到了较好的降噪效果。     

基于小波包变换方法的超声回波信号去噪研究

超声回波信号中含有大量有关缺陷性质的信息,但同时也掺杂着大量噪声干扰。为了很好的从回波信号中提取反映缺陷本质特征的信号,文章中使用了一种改进的小波包去噪方法一平均能量阈值法,讨论了小波包变换的多分辨率分析及平均能量阈值法消噪的原理,仿真结果表明,基于平均能量阈值的小波包去噪是一种有效的去噪方法,其效果优于小波去噪。     

超声检测系统设计及回波信号特征分析

文物的无损检测对其保护有着重大的意义,可为后续的加固和保护提供有力的依据。针对传统超声检测设备增益小,回波信号特征少,难以满足石木质文物缺陷检测的缺点,设计了一种基于FPGA作为主控制器的石质木质材料超声无损检测系统,并对回波信号特征进行了详细分析。该系统硬件部分包括超声信号的激励,回波信号的放大、滤波和采样模块的设计;软件部分包括FPGA的逻辑设计和USB通信的软件设计。同时将获取到的回波信号进行了特征分析,包括时域分析、频域分析和小波分析,得到了回波信号的特征,为石质木质材料的超声无损检测奠定了基础。