射频信号在超声检测缺陷识别中的应用研究

针对工业超声检测过程中缺陷难以准确定性的问题，基于射频回波对缺陷分类中的信号处理等方法进行了研究。分析了射频和检波信号的特点，在对所采集的缺陷信号进行处理的基础上，利用类内、类间距离和可分性测度比较了两类信号的类别可分性，同时采用ＢＰ神经网络和ＲＢＦ神经网络作为分类器，对缺陷信号的小波均方幅值特征进行了学习和识别研究     

超声检测缺陷分类中信号处理方法的探讨

根据检波信号与射频信号所含信息量的不同，针对超声检测缺陷回波中的这两种信号进行了实验分析：用典型的金属缺陷信号来做比较，把同时采集到的两类信号分别进行特征提取，并用“类别可分性判剧”做定量对比；分别用BP网络和RBF网络对检波信号提取的特征值为依据进行缺陷分类，来比较这两种网络的性能差异。最后实验表明；基于射频和检测输出的缺陷信号，其可分性指标之间的差别并不明显；RBF网络比BP网络具有更快的学习速度，同时能够有效的提高分类器的泛化分类准确率。     

超声缺陷回波信号的小波包降噪及特征提取

根据非稳态超声检测信号的特点，将小波包变换用于缺陷信号的降噪及特征提取问题的研究，并利用类别可分性判据和RBF神经网络分别对特征值提取结果进行评价。引入了平均阈值的概念，在此基础上研究了小波包降噪效果。提出了以选取小波包分解频带的能量作为缺陷信号特征值的方法。实际焊接缺陷的实验结果表明，小波包降噪效果明显；在特征数据得以压缩的同时，分类的可分性较高。     

多谐振宽频带换能器

通过对传统纵振换能器增加质量块把驱动源分成两部分而形成双谐振振动系统,为了使双谐振之间响应幅值有很小的起伏,在换能器辐射面增加匹配层从而使换能器出现三谐振峰,通过对三个谐振峰的合理调整可以使换能器的通频带超过一个倍频程,根据理论分析与仿真计算设计并制做了发射电压响应大于140 dB、工作带宽21～47 kHz、Q值1.3、起伏在-3 dB以内的换能器.     

超声波流量计换能器系统理论分析及应用

为了使超声波流量计能够获得最佳的超声波信号,从理论上分析了超声波流量计的换能器系统,在此基础上提出了用收发电压灵敏度参数来表征换能器系统的综合发射和接收性能。采用等效网络理论,计算了超声波压电换能器的发射特性和接收特性,同时给出了收发电压灵敏度的表达式以及在流量计工作频率下换能器的最优设计准则。应用该准则设计并制作了适用于热量表的超声波换能器。实验结果表明:采用该设计理论研制的换能器系统可以使热量表在工作频率上获得最优的超声波信号,同时也证明了采用该理论设计的超声波流量计换能器系统的有效性。     

超声检测缺陷分类的降噪及特征提取问题研究

针对超声检测回波信号中可能具有噪声干扰并难以剔除的问题,提出了利用“小波降噪”对超声信号进行处理的算法和应用“类别可分性判据”评价特征值的方法,并通过实验进行了验证。首先将小波变换用于超 声信号噪声处理,然后利用类别可分性判据对缺陷信号的特征选择进行评价,最后通过RBF网络对获得的超声检波信号进行缺陷分类以验证这种方法的有效性,实验结果表明：小波降噪算法充分利用了超声回波信号的时域、频域信息,不仅降噪效果明显,而且缺陷定位准确;类别可分性判据对缺陷信号的特征提取也起了定量衡量尺度的作用。