单向碳纤维复合材料远场涡流检测伪峰识别方法研究

针对单向碳纤维复合材料平板缺陷远场涡流检测存在的伪峰干扰问题,在分析远场涡流检测信号伪峰产生机理及伪峰特征的基础上,提出了利用对称双检测线圈构成远场涡流检测探头进行伪峰识别的方法,建立了利用该探头对单向碳纤维复合材料平板缺陷进行远场涡流检测的仿真模型,借助有限元方法进行仿真计算,得到了五组不同间距缺陷的检测信号,并利用所提出的伪峰识别方法对仿真计算获得的检测信号峰值进行分析识别,结果表明所提出的伪峰识别方法在不同的缺陷分布情况下都可以准确识别出伪峰和实际缺陷对应的真实峰值,从而验证了所提出的伪峰识别方法的有效性及准确性,为单向碳纤维复合材料平板缺陷远场涡流检测的伪峰消除问题提供了解决思路,有效提高了单向碳纤维复合材料平板缺陷远场涡流检测的准确性。     

基于远场涡流法的管道缺陷识别的有限元仿真研究

远场涡流(RFEC)法是无损检测的重要方法之一,相对于其他无损检测技术而言更具优势。在基于远场涡流原理的基础上,利用有限元方法对远场涡流现象和二维轴对称缺陷进行了仿真和分析。首先,从麦克斯韦方程出发,对远场涡流进行数学建模,为有限元分析提供理论指导;其次,利用有限元法建立仿真环境,并对远场涡流现象进行二维仿真,借此设计出实验装置并确定了激励参数;最后,对轴向上不同位置、宽度和深度的缺陷进行分类对比仿真,研究了缺陷信号间的相互作用,确定了缺陷量化特征量,优化了缺陷信号。为以后的三维仿真和缺陷位置、尺寸及管道耗损的定量识别提供了理论依据。     

远场涡流检测传感器速度效应仿真分析

为了分析远场涡流检测中传感器运行速度对缺陷响应信号的影响,采用多场有限元方法对远场涡流(RFEC)管道检测技术进行仿真研究.首先使用COMSOL有限元软件建立远场涡流管道检测频域与瞬态仿真分析模型,而后利用该模型对远场涡流检测原理以及传感器运行速度与缺陷响应信号的关系进行研究.结果表明:在采用远场涡流传感器检测管道缺陷时,传感器运行速度和行进方向对检测结果的稳定性有较大影响.当传感器运行速度过大时,缺陷检测信号与激励信号的相位差会出现较大变化;当传感器运行速度在2 m/s以下,且沿着激励线圈指向检测线圈的方向运动,检测效果较理想.     

远场涡流检测中的数字相敏检波器的研究

数字相敏检波作为一种微弱信号的检测方法,适用于信号微弱及信噪比低的远场涡流检测,介绍了运用远场涡流技术检测管道缺陷的原理和方法,并对数字相敏检波器进行了研究和研制,实验结果表明效果良好.     

基于能量流的平板远场涡流检测探头研究及优化

针对传统涡流检测由于集肤效应而难以对平面金属导体板材深层隐藏缺陷进行检测的问题,提出了基于远场涡流的深层缺陷检测的磁场能量聚集方法研究。首先,建立了平板导体远场涡流检测模型,仿真分析了各种磁芯与磁屏蔽结构对涡流能量的影响,优化了铁磁性平板导体远场涡流检测系统中的磁芯与磁屏蔽结构。其次,制作了不同材料组合的屏蔽罩,搭建了平板导体远场涡流检测实验台。仿真与实验结果表明：内侧为铜、外侧为硅钢的双层磁屏蔽远场涡流探头结构,在保证具有较近的远场区的前提下,能有效增强间接耦合通道的能量,具有较强的深层缺陷检测能力。     

基于远场涡流的平板探头设计与缺陷识别研究

远场涡流检测(RFECT)技术解决了涡流检测技术趋肤效应的固有缺陷,与其他电磁无损检测技术相比较,其在检测和表征深层隐藏缺陷方面展现出其巨大优势。针对远场涡流探头体积大、检测深度小的问题,本文设计了一种用于板材缺陷检测的新型远场涡流探头,探头最长边为7cm左右,可以检测15mm厚的铁磁性平板。通过有限元仿真对探头屏蔽结构的材料和组成进行了比较分析,得出了探头的最佳设计方案。通过缺陷检测实验验证了该探头的检测效果。对检测信号的缺陷识别和定量进行深入分析,结果显示,探头检测信号的相位与缺陷深度为二次函数关系,因此能够借助于检测信号的相位进行缺陷深度的定量分析。该探头在压力容器和管道埋藏缺陷的在役检测中具有十分广阔的应用前景。     

管道裂纹远场涡流检测正演模型设计

管道远场涡流裂纹缺陷检测的本质是电磁场反演问题,由于先验约束条件的不足,缺陷尺寸的定量检测成为一个无定解的不适定问题。提出了一种基于BP神经网络学习算法的管道远场涡流检测正演模型的设计方法,通过对轴对称缺陷管道模型的仿真研究,提取出与缺陷尺寸显著相关的关键磁场特征量,实现了从管道裂纹缺陷尺寸空间到磁场信号特征空间的非线性定量映射。经测试,正演模型对远场涡流特征信号具有良好的逼近精度和推广能力,可为管道轴对称裂纹缺陷的定量反演评估提供有效的先验知识和约束条件。     

铁磁性管材涡流检测信号影响因素的分析

远场涡流检测技术使用较低的检验频率使磁场可以穿过铁磁性管材的管壁,达到检查目的。铁磁性管材远场涡流检查过程中,数据分析时出现了多种非缺陷涡流异常信号,可能会影响管材的质量,也对其使用后的监督评定具有一定影响。文章对比研究检验数据的涡流信号,对管材生产过程中的变形工艺、工序技术、现场操作、检测过程等进行分析,并在制造的相应阶段进行改进,减少生产工艺对涡流信号的影响,从而提高了管材产品的质量。     

基于连通磁路的脉冲远场涡流传感器设计及缺陷定量评估与分类识别

为了克服传统脉冲远场涡流传感器由于结构的限制带来的激励磁场在空间出现发散、对大壁厚管道检测能力较弱以及难以对缺陷进行准确定位的问题,在分析了脉冲远场涡流检测原理的基础上,采用仿真与实验相结合的方法,仿真分析了基于连通磁路的脉冲远场涡流传感器的聚磁效果,研究了该传感器对管道轴向内外壁裂纹缺陷的定量评估能力,比较了检测线圈处于不同位置时的缺陷分类识别效果。仿真结果表明,该传感器通过引导磁场的定向传播实现了对磁场的聚集,同时,通过提取适当检测位置的信号负峰值可以实现对缺陷的分类识别。最后,采用实验的方法验证了基于连通磁路的脉冲远场涡流传感器对管道轴向裂纹缺陷深度的定量能力,实验结果表明该传感器可以很好的实现对缺陷的定量评估。     

电涡流检测系统中的电磁场仿真

为了考察电涡流检测系统中电涡流及感应磁场的分布特征,以便为检测系统的参数设置提供依据,文中以电涡流传感器正对一足够大的圆柱零件的检测情形为例,建立了轴对称似稳交变电磁场的有限元仿真分析模型,并以条件变分法给出了电涡流检测系统仿真分析所需的计算公式,从而将检测系统三维涡流场的一般问题转化为二维似稳交变电磁场问题。最后,给出电涡流所产生的感应磁场的仿真分析结果。     

火灾探测信号的智能处理算法

针对火灾探测的特点,提出了一种处理火灾探测信号的智能算法,将模糊系统和神经网络有机结合,实现模糊系统设计参数的自动调整。依据模糊神经网络算法的要求,完成了网络结构的设计,并给出了相应的计算模型,用改进的BP算法对网络进行学习和训练。将该算法应用于火灾探测中能够减少火灾的误报率,最后,根据国家标准试验火数据进行网络测试,仿真结果表明了算法的有效性和可行性。     

采用小波变换和三点法的频率测量

讨论了在电力系统保护和控制中对基波信号中的间谐波进行小波变换来计算基波频率,但检测结果有少许误差;三点法也是检测频率常用的方法,它通过任意三个等间隔采样点提取正弦信号频率,合理的选择检测点之间的间隔可以使误差最小。运用小波变换与三点法结合可以高精度的对基波频率进行检测,仿真验证了方法的可行性。     

自适应陷波器在远场涡流检测中的应用

远场涡流中干扰对有用信号的影响极大 ,因此消除干扰便成为远场涡流检测的关键。提出一种用数字信号处理的技术来实现干扰的消除。同原有的模拟处理方式相比 ,具有更准确跟踪频率和可控带宽等优点。     

模糊神经网络技术在火灾探测信号处理中的应用

本文结合火灾探测信号的特点,提出一种将模糊神经网络应用于火灾探测报警系统的方法,实现模糊神经网络系统的自学习和自适应功能.依据模糊神经网络算法的要求,完成了网络结构的设计,并用BP算法对网络进行学习和训练.有效提高火灾报警的准确性,减少了火灾报警系统漏报率和误报率.     

基于Grover算法的通信系统信号检测

设计一种基于Grover算法的MIMO-OFDM系统信号检测方案,将Grover算法应用于寻找最小判决值以判决发送序列。通过Matlab仿真分析比较Grover及其改进算法与传统检测算法的复杂度和性能。测试结果表明,Grover改进算法可以在有效降低复杂度的同时,达到与经典最佳接收算法基本相同的性能。     

模糊神经网络技术在火灾探测信号处理中的应用

本文结合火灾探测信号的特点,提出一种将模糊神经网络应用于火灾探测报警系统的方法,实现模糊神经网络系统的自学习和自适应功能。依据模糊神经网络算法的要求,完成了网络结构的设计,并用BP算法对网络进行学习和训练。有效提高火灾报警的准确性,减少了火灾报警系统漏报率和误报率。     

PSO-BP神经网络在多元有害气体检测中的应用

针对目前常见的多元有害气体检测问题,搭建了一种基于传感器阵列和GP神经网络相结合的多元有害气体检测系统。该检测系统中采用了GP神经网络算法对传感器阵列的4种混合有害气体的响应信号进行回归分析。为了提高GP神经网络的预测准确性,又利用了粒子群优化（ PSO）算法对GP神经网络的权值与阈值进行了优化。结果显示：通过PSO 优化的GP（ PSO-GP）神经网络预测的平均相对误差小于2%,能够有效解决气体传感器交叉敏感问题。     

一种用于海水DOC微弱信号去噪处理的小波多阈值算法研究

针对目前国内尚无海水溶解性有机碳(DOC)现场自动化分析仪器的现状,本文基于臭氧氧化有机物发光的原理,针对光电检测过程中噪声信号的影响,提出一种基于小波多尺度多阈值的微弱信号去噪处理算法。该算法采用一种改进型的阈值函数,通过选择合适的小波基,灵活设置软硬阈值进行信号去噪。经过分析测试系统长期海试数据表明,该方法测量数据与实验室测量数据的相关性可达78.5%,证明了该方法稳定可靠、具备在线分析的能力,具有良好的推广价值。     

一种基于拟合优度检验的突发信号检测算法

在突发信号处理环境中,传统的检验方法检验统计量计算复杂,不利于实时检测。为此,提出一种基于拟合优度检验的突发信号检测算法。采用Kolmogorov检验代替传统的参数统计检验,通过计算接收到样本的经验分布函数与标准的噪声分布函数,并将其垂直方向上的最大距离(Kolmogorov统计量)与特定虚警率下的门限作对比,实现对突发信号的检测。仿真结果表明,该算法的检测性能较好。