金属材料小缺陷超声反射信号建模及识别

为了能从含噪声金属材料超声检测信号中有效识别出微小缺陷回波,建立了金属材料超声反射信号模型并提出了基于相关系数的微小缺陷回波识别方法。对含微小缺陷金属材料超声脉冲反射信号的成分进行分析,建立了基于散射声场与高斯回波理论的优化超声回波模型。设计了超声缺陷回波位置识别方法。该方法对超声脉冲反射信号去噪后,取探头发射脉冲信号为参考信号;然后与去噪后的信号逐段求解相关系数;最后对该相关系数序列进行阈值化处理,获得缺陷回波在超声回波信号中的位置。将利用上述优化超声回波模型生成的超声反射信号及其频谱与实验获得的金属材料超声反射信号及其频谱进行了对比,结果表明:两者的时频域特征具有一致性。当将阈值设定为相关系数序列最大值的60%时,能够有效从超声背散射信号中识别出金属材料微小缺陷回波。     

改进的核费舍尔方法识别材料微缺陷

由于微缺陷信号易受到材料结构噪声的影响,使得传统的分类方法对微缺陷信号的分类准确率有待进一步提高。因此,将核费舍尔方法用于微缺陷信号的分类识别中,并提出自适应的核参数优化方法。改进后的核费舍尔分类方法能够根据待分类数据的特点选择出最优核参数,因此对微缺陷信号的分类识别具有较高的准确率。为证明方法的有效性,用100 MHz高频聚焦探头对典型金属材料进行检测,采集夹杂、裂纹、缩孔和正常4类超声信号,分别从时域、频域和小波域提取出20个特征量,实验结果表明:利用改进的核费舍尔方法对4类微缺陷信号识别的准确率达到96.25%,比其他分类方法具有更高的准确率。     

超声波检测中缺陷的智能识别

为了实现超声检测对缺陷的智能识别,引入小波包分析与人工神经网络技术。该方法利用超声信号进行三层小波包分解,提取各频率成分能量为特征值。建立并训练了一种BP缺陷识别的神经网络,该网络使用Levenberg—Marquardt算法。实验分析表明,小波包分析和人工神经网络的引用能为缺陷类型提供有效的智能识别。     

基于支持向量机和特征选择的超声缺陷识别方法研究

缺陷的自动识别在管道缺陷超声无损检测和评估中具有重要意义。提出了一个新的超声缺陷自动识别系统。该系统采用小波包分解提取超声信号的特征，采用混沌遗传算法来消除冗余和不相关的特征，并采用支持向量机（SVM）来对缺陷进行识别。为了验证系统的有效性，在实验室内作了大量的超声检测实验。实验结果表明，系统对管道缺陷具有较高的分类性能。     

在线超声智能识别试样的小子样确定方法研究

针对在线超声智能随机性识别研究中希望通过对裂纹试样尺寸的定量识别进而得到反映裂纹尺寸分布规律的目的，充分考虑在一定置信度下进行缺陷参数估计时对试样数的要求，以及智能识别的神经网络处理过程中对学习样本和测试样本的数量要求，提出了在线超声智能识别试样的小子样确定方法。     

基于神经网络双向联想记忆的超声检测

将神经元网络的联想记忆模型用于超声反射回波信号的识别与分类,通过对缺陷的超声信号分析处理,结果表明：采用双向联想记忆方法进行缺陷识别与分类是可行的,为超声缺陷的诊断提供了一条新的途径。     

多特征SVM-DS融合决策的缺陷识别

分析超声检测缺陷信号模式识别中存在的问题.提出一种将支持向量机(Support vector machine,SVM)和DS(Shafer- Dempster)证据理论相结合的多特征融合决策识别方法.阐述支持向量机解决分类问题的原理以及证据理论中的Dempster合成规则.将证据理论中的识别框架引入到缺陷类型识别,设计多缺陷类型的多特征SVM-DS融合决策规则.介绍4种不同空间域的特征提取方法以用于多特征融合决策识别.分别将单特SVM识别和SVM-DS融合决策识别应用于石油套管4种典型缺陷的识别.对比试验表明:SVM-DS融合决策识别方法能有效识别上述典型缺陷,其在识别率和泛化性方面都比单特征的SVM识别有优势.     

基于相关的超声导波检测信号分析方法

在超声导波管道检测中,不同的管道结构特征在信号上有不同的表现。为了实现管道超声导波检测数据分析的智能特征识别,采用相关系数的方法比较待识别信号与标准样本信号相似程度,从而实现对管道特征信号的智能分类。试验结果表明,基于相关的超声导波检测信号识别方法具有较高的识别精度,能够提高检测的效率和准确度。     

基于IAP15F2K61S2单片机的无线语音智能小车

为完善传统智能小车车载语音系统,实现稳定的远程语音控制,设计了一种基于IAP单片机的语音无线智能小车。系统运用了LD3320芯片,通过语音采集,关键词匹配及最佳结果筛选,实现语音识别功能;采用了NRF24L01芯片,融合增强型突发模式技术,完成语音信息的无线收发功能。无线语音智能小车可以由非特定人在远距离使用语音控制其运动状态,具有良好的语音识别能力和无线信号响应能力,有效地解决了传统语音识别方案的缺陷,实现了远程语音的稳定控制。     

基于视觉语音识别的垃圾桶系统设计

搭载视觉识别的垃圾桶在国内未完全普及。以视觉识别、语音模块和智能感应为核心,设计一款自动感应识别垃圾桶,可以实现垃圾的分类、感应、检测等,进一步完善功能,比如垃圾的视觉语音识别分类,超声波自动感应,垃圾的满载检测等,为垃圾的精确分类提供可能。     

聚乙烯管道电熔焊接接头的超声检测

聚乙烯管连接中大量使用电熔接头,其质量的好坏直接影响管道系统的安全。分析了超声聚焦检测技术对聚乙烯管电熔接头各类缺陷的检出能力。在此基础上,运用相控阵超声技术及B扫描实时成像超声方法检测大量含缺陷接头,对比超声成像图与接头实剖图,发现该方法有较高的检测灵敏度和检出精度,可以应用于工程实践。     

A nonlinear effect-based ultrasonic flaw detector for detecting cracks

The operation of an ultrasonic flaw detector using a nonlinear modulation method of crack detection that is suitable for effectively testing cracks in wafers is considered. It differs from analogues in the technique of modulation of elastic characteristics of flaws, namely, a sequence of phase-inverted pulses of Lamb waves. The results of testing of an ultrasonic flaw detector intended for detecting model flaws (single cracks and cavities) in wafers are presented.     

联箱管座角焊缝超声检测专家系统的开发

为了快速、准确地检出联箱管座角焊缝中的缺陷，研究开发出管座角焊缝超声检测专家系统。该系统解决了管座角焊缝主、支管两侧探伤的缺陷信号识别和缺陷定位困难等问题，亦能够对工艺规范、操作方法等探伤全过程提供指导和专家咨询。该系统采用visual Basic6．0语言设计而成，人机界面友好，操作方便。     

棒料锯切在线自动超声波检测技术

文章研究开发了一套集棒料锯切与在线自动超声探伤于一体的综合系统,采用数字化超声探伤仪,实现了探伤与锯切的同步进行,大大提高了检测效率,有利于及时发现、剔除缺陷,对后续精密成形的实现具有重要意义。     

Methodological principles and techniques of ultrasonic acceptance tests of wheelset axles

The ultrasonic system designed for performing acceptance tests of wheelset axles of railway rolling stock during production with the aim of detecting metallurgical flaws and/or flaws caused by drawbacks in the manufacturing process is substantiated. The effect of the factors not regulated by the normative documents on the testing reliability, including the type and structure of probes, their location, and the surface state of a tested object, is analyzed. Recommendations for improving reliability and reproducibility of the acceptance test data on wheelset axles are formulated and confirmed experimentally.     

反应器的在役涡流检测技术

通过分析裂纹对结构涡流场的影响规律,验证了根据阻抗图幅度和相位分析判定缺陷技术优点,列管式反应器的列管及管板的泄漏现象严重影响化工生产,用射线、超声等检测方法很难得到有效的结果.通过对双频涡流检测传感器的设计和制作,对缺陷和涡流信号响应特征之间的关系进行了分析和研究,实践表明,涡流检测速度快、灵敏度高、测试结果准确.     

Ultrasonic Multichannel Flaw Detector for Testing Rails with Signal Recording

Although automated testing instruments have been introduced intensely on the railways of Russia, up to 95% of hazardous flaws in rails are detected by ultrasonic two-line (removable) flaw detectors. The paper describes the functional diagram and basic functions of an ultrasonic detector of the new generation, AVIKON-01, with continuous recording of data. The instrument is supplied with the software package for analysis of testing results, and it has advantages of both hand-held removable flaw detectors and high-performance instruments for nondestructive testing of rails.     

Experimental research into possibilities and peculiarities of ultrasonic testing of additive manufactured parts

Possibilities and peculiarities of ultrasonic testing of parts manufactured by selective laser melting are considered. Special features of revealing solidity violation flaws with ultrasonic echo-pulse method are demonstrated.     

Classification of flaws in ultrasonic and X-ray testing

Classification of flaws in welded joints during X-ray and ultrasonic nondestructive testing are considered. The consideration is focused on the parameters of flaws that affect the reliability of the tested item. Recommendations are made to improve identification of a flaw’s shape and type via relationships between test signatures and to assess parameters involved in calculations of the strength and service life of a tested item.