共查询到15条相似文献,搜索用时 62 毫秒
1.
2.
电磁超声换能器(EMAT)因其非接触式的检测特点被广泛应用于无损检测和无损评估中,但如何用其判定裂纹的活性尚未见报道。因电磁声发射技术能够对微细裂纹进行检测并判定其活性,在考虑磁致伸缩效应的基础上,根据EMAT和电磁声发射两种检测方法的原理特性,实现EMAT对铁磁材料的电磁声发射检测。对EMAT进行仿真分析和实验,结合凯瑟效应和声发射理论,给出裂纹活性的判定依据。仿真和实验结果表明,EMAT可在铁磁材料中激发声发射信号,并实现对铁磁材料的损伤评定,为EMAT在实际检测中判定裂纹活性提供了理论和实践指导。 相似文献
3.
电磁声发射技术是一种新型的无损检测技术,通过对导电部件进行电磁加载产生洛仑兹力,进而激发声发射效应,并通过这个效应来进行无损检测。传统的电磁声发射技术使用电极直接加载的方式引入电磁激励,存在激励电流过高、加载不方便等缺点。本文使用电磁线圈引入电磁激励,利用电磁线圈激发的瞬时电磁场加载在缺陷处,激发缺陷自身产生声发射信号,以提高对金属薄板中微细缺陷的检测能力。针对电磁声发射技术要求电源的输出功率较大、输出脉冲数可以调整并且电路的输出频率变化较大的特点,本文设计了一种基于直接数字频率合成技术的新型涡流激励电源。该电源主要包括信号产生、功率放大、串联谐振三部分,其中控制电路为核心部分。实验结果证明,该系统工作稳定,参数调节方便,能够满足电磁声发射检测对激励源提出的要求。 相似文献
4.
5.
6.
7.
8.
电磁声发射是一种新型的无损检测技术,其通过对金属构件进行电磁加载,在缺陷处产生声发射信号,根据信号特征对金属构件进行缺陷检测。针对该技术在测定缺陷位置和类型时连续多次加载而产生的大量数据问题,引入信号的压缩感知理论,基于正交匹配追踪算法分别对两种不同类型的声发射信号和电磁声发射信号进行压缩重构,选取不同的测量值,研究其对信号重构效率的影响,从波形和频谱两方面分析重构效果。实验结果表明:压缩感知理论能够达到压缩电磁声发射信号的目的,并且测量值和重构误差之间呈指数衰减关系,与重构时间呈线性增长关系,综合考虑压缩重构的各方面因素,当测量值取8~10倍的信号稀疏度时,电磁声发射信号能够获得较高的重构效率。 相似文献
9.
电磁声发射技术是一种新型的无损检测技术,通过对金属部件进行电磁加载会在裂纹处激发出声发射信号,并利用这一现象实现对金属材料的无损检测。本文分析了电磁声发射技术的基本原理与实现过程,采用一种基于波形分析的神经网络模式识别方法,利用小波包变换提取出电磁声发射信号波形的识别特征参数,建立了由10个输入单元、18个隐含单元和单输出组成的人工神经网络识别系统。为了克服BP神经网络收敛速度慢的缺点,提出了一种输入单元数目可变的神经网络改进方法,实验表明该系统能够对有无裂纹板进行快速、准确的识别。 相似文献
10.
11.
离散分数余弦变换在碰摩声发射信号降噪中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
声发射信号经常淹没在各种复杂的非平稳噪声中,使得对有用的声发射的识别非常困难,因此,在声发射识别时进行信号增强成为诸多研究者的关注热点。离散余弦变换是声信号增强的有效方法。基于态函数,给出了分数余弦变换的新定义,提出三周期离散分数余弦变换方法,介绍了基于三周期离散分数余弦变换的声发射信号增强算法和改进算法的推导过程。实验数据为在转子实验台上采集的碰摩声发射信号,通过在该信号上叠加高斯白噪声和非平稳噪声来获得模拟的严重噪声污染的声发射信号,然后用增强算法及改进算法对该信号进行降噪处理和声发射信号识别。实验结果表明:两种算法对多种非平稳噪声环境下的碰摩声发射信号均能取得较好的降噪效果,且优于离散余弦变换,是声发射信号识别的有效途径。 相似文献
12.
13.
14.