小波变换在管道弱超声回波奇异性检测中的应用

研究了小波变换在细尺度下检测信号奇异性的原理。通过对样管中标准缺陷的超声回波分析试验,证明6层db5小波变换可以有效地分离出湮没在噪声中的微弱缺陷信号,并可以有效地分离出信号的孤立奇异点,准确定位缺陷出现时刻。     

遗传优化的稀疏分解算法在超声缺陷提取中的应用

针对超声检测缺陷信号带有的干扰噪声严重影响信号提取和缺陷定位准确性的问题,利用基于遗传优化和稀疏分解相结合的算法提取超声缺陷信号。该算法利用遗传算法来寻优匹配追踪算法中的多参数;并采用与超声信号最优匹配的Gabor原子库,达到自适应的匹配超声回波信号,从而大大降低了稀疏分解算法的复杂度。分别对仿真和实际超声缺陷信号进行试验,并与小波去噪方法进行比较。结果表明,该方法能够在噪声背景下更有效地提取缺陷信号。     

基于小波包的奥氏体焊缝缺陷超声信号识别

在使用超声反射波法对奥氏体不锈钢焊缝进行缺陷检测时,由于粗大晶粒组织的声散射作用,致使缺陷信号不易于识别. 针对这一问题,提出一种基于小波包技术的改进噪声抑制方法. 阐明了改进方法的技术原理,采集了奥氏体不锈钢焊缝中含人工缺陷信号的超声回波数据. 利用所提方法对超声回波进行了噪声抑制处理,并对人工缺陷进行了定量化测量. 结果表明,和传统小波包法相比较,所提方法能更为有效地滤除超声反射回波中的噪声成分,可识别直径1.5 mm的平底孔.     

基于时频分析的奥氏体焊缝超声检测信号处理

对奥氏体焊缝超声检测信号处理方法进行了研究.提出一种基于匹配追踪和小波变换两种时频分析方法的信号处理方法,分别从能量和频率的角度区分缺陷信息和材料散射噪声,提高超声检测回波的信噪比.为了验证此方法的有效性,建立了超声检测试验系统,对53 mm厚焊缝试块进行检测试验,采集了含有大量材料噪声的实际检测信号.选用sym8小波...     

基于小波变换的超声信号自适应消噪方法研究

超声检测中，特定的缺陷回波信号一般都有一定的相关性，因而可利用自适应噪声抵消来增强缺陷回波信号。针对最小均方（LMS）算法自适应噪声抵消的缺点，提出了基于小波变换的自适应噪声抵消方法，通过Matlab软件将该算法应用于超声缺陷信号的仿真处理。结果表明，该算法大大提高了缺陷回波信号的信噪比，且具有较高的缺陷定位精度和纵向分辨率。     

小波变换在超声检测信号去噪中的应用

根据超声检测缺陷回波的特点,提出了基于小波变换的超声缺陷回波的去噪方法。结果表明,它能较好地抑制噪声,使用该法处理的信号的信噪比明显提高,并且具有较高的缺陷定位精度和纵向分辨率。     

小波分析在超声测厚信号特征提取中的应用

采用超声波对旋压固体火箭发动机的绝热层厚度进行检测时,检测信号中的纹理噪声影响了界面回波的确定,进而影响绝热层厚度的准确测量。通过分析绝热层超声测厚信号特点和噪声来源,提出了利用小波变换对检测信号进行处理的方法。仿真结果表明,运用小波分析得到的厚度特征有很大的改善,通过试件厚度的计算,验证了测量的有效性和准确性。     

匹配追踪方法在超声检测信号去噪中的应用

超声检测中回波信号的噪声抑制对于正确分析材料的内部属性至关重要。匹配追踪方法把信号表示成与其结构匹配波形（原子）的线性展开。它能够自适应提取和原子相关的信号结构。从而实现了噪声抑制。超声信号处理中，根据回波特点，采用与其结构相似的Gabor原子。能够有效匹配超声信号中的回波信息。分别对不同信噪比下的仿真信号和试验信号用Gabor原子库进行匹配追踪方法去噪处理。并和小波去噪效果进行了比较。试验结果表明。利用该方法进行超声信号去噪处理能取得比小波去噪更好的效果。     

镁合金超声检测的相关增强小波去噪技术

提出了一种基于相关增强与小波阈值相结合的超声信号去噪方法,将该方法用于AZ91镁合金的超声检测能够有效地去除噪声,提高检测精度。由于同类缺陷信号之间相关性较大,因此对同类缺陷的超声信号进行相关处理能够增强缺陷信号;结合小波分析的多分辨分析特点,从频率和时域对增强后的信号进行阈值处理,最终获得了良好的去噪效果。实验结果表明:该方法能够有效去除由粗晶散射引起的结构噪声,对微弱缺陷信号的检测是很有效的,且灵活便捷。     

基于改进阈值函数的提升小波变换超声信号去噪研究

在焊接缺陷的超声检测中,噪声和伪信号大大降低了检测结果的可靠性和质量。因此消除噪声、提高超声检测信号的信噪比,已成为超声无损检测与评价技术成功应用的关键。首先介绍了提升小波变换的基本理论,分析了小波阈值法去噪的原理和方法;然后在软、硬阈值函数的基础上,提出了一种基于改进阈值函数的提升小波去噪方法;最后对实际焊接缺陷超声回波信号进行了去噪实验研究,并从信噪比和均方根误差两个方面对去噪性能进行了比较分析。结果表明,该方法在一定程度上改进了软、硬阈值去噪法的缺点,获得了更好的去噪性能和更高的信噪比,并且提升小波变换的去噪速度快、设计灵活、编程简单,因此在实时信号去噪方面具有很好的应用前景。     

自适应灰狼小波去噪法在变压器套管引线超声检测中的应用

在对变压器套管引线进行超声检测时,检测精度易受噪声影响,难以准确判断套管端部内的引线状态,提出了一种自适应灰狼阈值去噪法。首先,通过小波变换对超声回波信号进行多层分解,采用基于包含多阶连续导数的梯度下降自适应阈值法,估计分层阈值;然后,结合灰狼算法,以最小梯度值为目标函数进行寻优,确定阈值大小并完成去噪。通过仿真与实例验证可得,采用文中算法去噪后,信号信噪比更高,均值误差更小,信号畸变程度较小,计算速度更快,可以有效保留超声回波信号起振位置等有用信息,更好地反映套管内引线的状态,具有一定的应用价值。     

焊缝超声TOFD检测信号及图像降噪技术研究

超声TOFD检测信号中混入的无关噪声常导致从检测图像中难以分辨缺陷特征。本研究通过小波包分解技术分析缺陷衍射波特征信号的时、频域分布特征,采用小波包统一阈值对超声TOFD检测信号进行降噪处理,对比软、硬阈值函数对检测信号的降噪结果。研究结果表明:采用软、硬阈值对长度10 mm、深度5 mm的裂纹缺陷信号降噪,其信噪比由原始的22.88 dB分别提高至186.66、176.65 dB,对长度28 mm、深度8 mm的夹杂缺陷信号降噪,其信噪比由原始的16.62 dB分别提高至33.74、28.16 dB;基于小波包软、硬阈值去噪后信号进行图像重构可有效抑制干扰条纹并提高缺陷特征图像的分辨力,而采用软阈值法几乎完全去除了原始超声TOFD检测图像中的噪声条纹。     

基于相控阵超声的进动式锥摆线齿轮裂纹检测方法

为高效准确地完成进动式锥摆线齿轮裂纹定量分析,提出一种基于相控阵超声的齿轮裂纹检测方法。创建相控阵超声检测系统,在该系统内,利用高压脉冲生成、通道选择、回波信号处理等模块采集完整齿轮结构信息;并通过小波变换拆解超声时域信号,运用压缩传感法重构信号;使用经验模态分解法将信号分解成若干本征模函数,通过三次样条插值信号极值点,获取极值点构成的上、下包络线,将初始信号与包络线均值的差拟作单调函数,保留信号高频分量并输出分解后的超声信号,实现齿轮裂纹损伤位置检测。仿真结果证明：所提方法可有效提取超声信号中的时域与频域特征信息,裂纹检测精度高、效率快,鲁棒性强。     

发动机旧连杆缺陷超声检测研究

连杆是传递发动机曲轴和活塞动力的重要零部件之一.对旧连杆进行再制造可以降低生产成本,提高企业竞争力.根据超声检测方法的优点,针对连杆材料及易损伤部位制作了相应的超声波探头,并采用小波分析方法对检测结果进行降噪处理.结果表明:连杆大头与杆身过渡处是易损伤部位,通过横波斜探头可实现该区域缺陷的检测;以sym4小波为母小波,...     

数字超声系统脉动噪声的估计与消除

采用高通滤波器和小波包变换技术对低碳钢摩擦焊接头进行超声无损检测，研究表明，高通滤波后，信噪比有所提高，但频率滤波器在滤除噪声的同时，也滤除了缺陷信息中所含的低频成分。小波包变换是一种比小波变换频率线性度更好的时频分析方法，能同时兼顾信号的陡变和缓变特征，从而清楚地区分时变信号和长时间的类周期信号。实验证明，小波包换能正地估计出脉动噪声，从而有效地去除之，提高信号的可观察性和信噪比。     

超声波压力检测中回波搜索算法

通过对超声波压力测量中回波信号特征的分析，提出了回波自动搜索算法。该方法把快速傅立叶变换方法和小波多分辨率信号分解相结合，精确地检测出回波的包络信号，从而准确地搜索到回波，为后续的压力信号处理及提高压力测量的精度奠定了基础。     

基于相关技术的超声检测信号处理

超声检测中,特定的缺陷回波与发射信号一般都具有一定相关性,因而可利用相关技术来增强缺陷回波信号。针对脉冲回波法的缺点,介绍了相关技术在超声检测中的应用原理,通过基于相关技术的超声缺陷信号处理的应用实例表明,在获得较好的运算经济性的情况下,能够把湮没在噪声中的信号提取出来,从而大大提高了缺陷信号的信噪比。