高压电缆铝护套焊缝缺陷ACFM检测方法及检测系统的研究

针对在氩弧焊型高压电缆铝护套焊接过程中易出现表面漏焊、埋藏未焊透和焊穿等缺陷的问题,提出了焊缝缺陷的交流电磁场检测（alternating current field measurement, ACFM）方法。首先,利用COMSOL多物理场仿真软件建立高压电缆铝护套焊缝缺陷ACFM模型,研究U形磁芯上的励磁线圈在不同类型铝护套焊缝缺陷区域产生的感应电流的密度分布特点和和磁场信号特征;其次,设计了可获取缺陷长度和深度信息的正交式接收线圈,制作了带有缺陷的电缆铝护套焊缝试件及ACFM实验平台;最后,进行了不同类型铝护套焊缝缺陷的检测及结果分析。实验结果表明,ACFM方法能够有效用于3 mm厚的高压电缆铝护套焊缝表面漏焊和焊穿缺陷的检测,并且能够有效识别埋深为2 mm,长、宽、深分别为10,0.3,1 mm的埋藏未焊透缺陷。研究结果为高压电缆铝护套焊缝缺陷的识别和焊缝质量的评价提供了重要参考。     

基于ACFM检测技术的表面裂纹特征评价方法研究

交变电磁场检测技术(alternating current filed measurement, ACFM)是利用电磁感应原理,通过拾取缺陷处的磁场畸变信号,分析判断缺陷信息的一种电磁无损检测方法。ACFM检测技术在探头扫描方向与裂纹走向一致的情况下检测效果最佳。但在实际检测中,检测的金属表面通常都有油漆层保护,并不知道裂纹走向。因此,该文重点研究裂纹长度、裂纹深度、探头扫描方式、探头起落波动、探头偏离裂纹的水平距离及探头提离高度对ACFM检测信号的影响。实验结果表明:不同的扫描模式,检测信号具有不同的特征,可以从不同的模式特征对裂纹特征进行综合评价。该研究成果可为表面裂纹的检测与评价提供参考。     

ACFM电磁无损检测技术在汽车罐车定期检验中的应用

汽车罐车定期检验是移动式压力容器安全管理工作中的重要部分,对提高汽车罐车使用寿命和安全性具有重要作用。现行方法检验结果置信度较低且漏检率较高,无法达到预期检验效果。本文针对现行方法存在的不足和缺陷,提出在汽车罐车定期检验中应用ACFM电磁无损检测技术。通过对汽车罐车ACFM电磁进行无损扫描,采集罐车表面ACFM电磁信号,采用中值滤波技术对ACFM电磁信号进行滤波处理。根据麦克斯韦理论分析ACFM电磁信号,识别、检测汽车罐车表面缺陷长度与深度。试验证明,本文方法检验结果置信度超过96%,漏检率低于1%,ACFM电磁无损检测技术在汽车罐车定期检验方面具有良好的应用前景。     

交流电磁场技术在凝汽器换热管与管板连接焊缝检测中的应用

凝汽器的换热管与管板连接焊缝处存在缺陷造成泄漏将严重影响生产。介绍了焊缝表面交流电磁场检测技术的原理、方法,制作了对比试样并进行了测试分析,通过讨论缺陷影响交流电磁场检测信号的变化规律,对缺陷和交流电磁场信号之间的对应关系进行了分析和研究。实际检测结果表明:采用交流电磁场技术检测凝汽器换热管与管板连接焊缝缺陷是可行的。     

基于改进模糊支持向量机的磁记忆检测缺陷识别

针对磁记忆检测信号弱、缺陷区域无法有效识别的问题,提出了一种改进的模糊支持向量机(FSVM),并将其应用于磁记忆检测缺陷的识别。改进的FSVM一方面在传统确定模糊隶属度函数方法的基础上,通过构造k近邻离散度,减弱孤立点或噪声样本对分类的影响;另一方面通过对样本特征值进行加权处理,消弱冗余特征或弱特征对识别的影响。将改进FSVM应用于磁记忆检测缺陷识别。实验结果表明：该方法可以有效识别不同危险区域的缺陷信号,具有较好的鲁棒性和分类能力,是一种有效的磁记忆检测缺陷识别方法。     

基于U型探头的ACFM和AC—MFL法的机理辨析

交变磁场测量技术(ACFM)和交流漏磁检测技术(AC-MFL)在工程实践中有较多应用,都采用了U型磁轭式探头,两种检测方法在探头和信号处理上有诸多相同点,但检测机理有较大差异,造成在研究和应用上的混淆.针对此问题,基于有限元仿真的方法,分析了两种方法在信号检测特征的差异,提出了一种可有效区分的方法,为剖析其检测原理提供理论依据.采用AC-MFL法的检测参数,对U型磁轭式探头进行了仿真,利用上述方法进行评定,结果表明:该探头的检测结果表现为ACFM法的信号特征,而非AC-MFL法.     

脉冲涡流无损检测腐蚀缺陷定量技术

腐蚀缺陷深度以及体积的定量是无损检测领域的一个难点，本文首先采用基于频谱分析的方法消除了提离效应的影响，实现了对缺陷深度的定量，在此基础上，采用时频分析的方法，得到了检测信号的伪Wingner—ville分布，通过提取其谱图能量作为新的特征量实现了对腐蚀缺陷体积的定量。     

铝合金回填式搅拌摩擦点焊缺陷的超声检测及信号识别

目的 利用水浸聚焦超声C扫描对2524铝合金回填式搅拌摩擦点焊（RFSSW）接头进行检测并完成缺陷识别。方法 以A扫描时域信号为对象,绘制能量谱与金相作对照,确定焊合区;分析未焊合、聚集型孔洞及弥散型孔洞的时域和频域波形特征,并对频域信号进行小波分析,提取特征量。结果 缺陷区反射回波的归一化能量不低于0.02;不同形式的缺陷（聚集型孔洞、弥散型孔洞、弱连接）其频谱形状特征不同,具有不同的峰值个数。结论 通过金相验证,表明超声波C扫描对接头缺陷可进行有效的检测和区分。     

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%。     

汽轮机轮缘超声相控阵检测中缺陷方向识别

利用超声相控阵检测系统对含有裂纹缺陷的外包菌型低压汽轮机叶轮圆盘实验试块进行检测.针对超声波脉冲反射法中缺陷方向难以确定,尺寸容易误判等问题,提出一种频谱分析方法,研究线状缺陷方向变化对于超声回波的影响.对于3种倾斜角度的裂纹缺陷回波信号,分析其功率谱并进行小波包的分解和重构,用"频率-能量"的方法提取各方向缺陷回波信号的能量特征.实验结果表明,各方向缺陷回波信号的能量特征差别明显,并绘制出声束轴线与缺陷的夹角和高频带所占能量之间关系曲线.该方法实现了缺陷方向的识别,并为后续线状缺陷的准确定量提供依据.     

交流磁场检测中激发频率与提离的影响分析

交流磁场检测是近年来电磁无损检测的重要进展之一,具有非接触、不需标定、检测速度快和适应性好等优点,在材料检测中具有广阔的应用前景。在检测过程中,激发频率的选取以及提离高度是影响信号分辨率的重要因素,以ANSYS软件系统为工具,建立了缺陷ACFM数值仿真模型,分析了信号对频率和提离高度的影响,结果显示ACFM方法更适合检测磁性材料。     

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。     

基于特征评估和概率神经网络的超声焊缝缺陷识别

为了可靠地检出并识别焊缝缺陷,提出了一种基于特征评估和概率神经网络(PNN)的超声自动识别方法.该方法分别采用小波包和经验模式分解法对缺陷信号进行分解,提取原始信号和各分解信号的时域无量纲参数组成联合特征,并计算其评估因子,根据评估因子的大小选取敏感特征作为PNN的输入,从而实现不同焊缝缺陷类型的自动识别.通过对飞机起落架焊缝进行机上原位检测,实验结果表明,上述方法能够从大量的缺陷特征中筛选出敏感特征,克服了人为选择缺陷敏感特征的盲目性,减小了PNN规模,提高了分类准确率和检测效率.该方法在飞机的外场原位测试中具有很好的应用前景.     

基于神经网络的玻璃缺陷声学检测方法

描述了一种通过声学信号检测玻璃制品缺陷的方法。在实现步骤上,首先采集了不同缺陷类型的玻璃瓶敲击声,然后经过频谱变换及小波包变换,将敲击信号映射至不同的变换域中,并在每个变换域中提取信号的特征,从而将样本的缺陷信息对应为统计特征和物理特征,并采用基于互信息量的特征选择算法对特征空间进行降维;降维后的特征子集作为后向传播神经网络的输入参数,再由该神经网络实现对玻璃缺陷的自动化检测。结果表明,在已有实验样本数据下,该缺陷检测算法能准确高效地检测出存在缺陷的样本,识别结果的F-值稳定在95%左右。     

粉状炸药自动包装工艺的改进研究

目的 针对印刷品表面缺陷检测中计算实时性差、缺陷类型识别率不高等问题,提出一种改进灰度共生矩阵(GLCM)的印刷品表面缺陷检测方法。方法 首先对主流的缺陷检测流程进行优化设计,通过对图像进行预处理和差分操作,判断待测印刷品表面是否存在形状缺陷;然后针对传统灰度共生矩阵的特征提取维度高、信息易丢失、旋转不变性差等问题,设计一种综合考虑效率和实时性的缺陷区域特征参数提取算法;最后结合得到的特征参量,通过基于支持向量机的分类器完成不同形状缺陷的分类识别。结果 实验结果表明,文中所设计的改进算法所提取的特征参量更能精确表征缺陷区域的特征,同时,特征参数的提取时间和缺陷分类识别率等指标均比传统检测方法更有优势。结论 在保证计算实时性的前提下,文中所设计的检测方法能有效完成印刷品表面缺陷区域的纹理特征识别能力,具有较高的分类识别率。     

混凝土结构缺陷的融合识别研究

混凝土结构缺陷的无损检测是一项非常困难的工作,尤其是小尺寸或浅层的缺陷检测非常困难,由于仅用一种检测方法往往难以给出令人信服的结论,因此,本文同时采用超声检测和脉冲回波检测两种方法对不同大小的剥离和空洞缺陷进行了探测,并用小波分析方法对这两种信号进行了特征抽取,以第三阶尺度上的极大模作为信号的特征微量;随后,用一个多层前馈神经网络进行了单种检测方法的软决策,定义并计算了以该软决策为基础的概率分配函数;最后,用证据理论方法进行了两种检测方法的决策级融合识别,分类试验结果表明融合识别确实好于单一方法的识别。     

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。      

基于差分信号的硅通孔无损缺陷判断与定位

硅通孔(Through Silicon Vias,TSV)技术是三维集成电路的核心技术之一.在TSV加工过程中由于填充不均匀、化学机械剖光不彻底等,会造成过孔的开路、短路等缺陷,进而影响系统性能.高效精准的无损检测方法有利于剔除有缺陷裸片,降低缺陷对系统性能的影响.通过分析差分信号激励时地—信号—信号—地(Ground-Signal-Signal-Ground,GSSG)型TSV的电特性,提炼出缺陷无损检测及定位方法,即利用存在缺陷时差模和共模S参数的特点来判断缺陷类型;利用差模S参数及其对频率的数值导数随缺陷位置变化的特点对缺陷进行定位.此外,还对比了输入分别为单端信号和差分信号时的缺陷判断方法,结果表明基于差分信号的缺陷判断方法在判断对地短路缺陷方面比单端信号更有优势.     

标准人工缺陷复型测量与直接测量的偏差分析

在检测无缝管材标准人工缺陷尺寸时,不同测量方法间存在偏差.本文通过一系列实验,对标准人工缺陷的复型测量与直接测量结果进行偏差分析.分析结果表明修正值为4％时,复型测量结果更接近于直接测量值.同时,对影响复型测量结果的因素进行了分析,认为采用激光共聚焦扫描显微镜比普通显微镜进行复型测量更加准确、直接.     

超声频率一致性分析及其在缺陷分类中的应用

超声检测中,需要根据不同的情况,如试样厚度、分辨率、缺陷深度及方向等而使用不同中心频率的探头。这成为信号自动分类中的一个主要问题。因为大多数模式分类算法与信号的形状密切相关,而信号的形状很大程度上随检测频率的变化而变化。为使分类系统不受检测频率的影响而能识别不同频率的同一类缺陷信号,文中采用了基于时间尺度化的频率一致性分析方法把不同频率的信号映射到同一参考频率。采集了两个焊接缺陷样本库也即尺度化处理样本库和没有尺度化处理样本库,并用类别可分性判据做定量对比。实验结果验证了频率一致性处理方法的有效性,能够消除换能器频率对分类的影响。