Barker编码激励超声导波在断轨检测中的应用

为增大钢轨中接收端超声导波信号幅度并提高超声导波辨识度,提出将编码激励技术应用到超声导波断轨检测系统中。系统在发射端采用持续时间较长的13位Barker编码信号激励超声换能器产生超声导波,在接收端采用匹配滤波方法对回波信号进行脉冲压缩。针对1 m长60型钢轨分别进行了仿真分析和实验验证,结果表明,实验结果与仿真结果具有很好的一致性,Barker码激励经匹配滤波脉冲压缩后的信号幅度远远大于单脉冲激励接收信号幅度,前者是后者的3倍多;归一化后两者信号在时域上波形几乎完全重合,两者的信号相似度仿真与实验结果分别达到99.39%和99.29%。研究结果表明,利用Barker码作为激励产生超声导波信号是可行的,并可应用于断轨检测中。     

多传感器特征决策融合的钢轨裂纹识别方法

随着高速铁路的快速发展,钢轨裂纹的有效检测对于铁路安全运行具有重要的意义.针对基于漏磁信号的钢轨裂纹识别问题,采用多传感器特征决策融合技术,在对漏磁信号进行了时域和频域的多特征提取与融合的基础上,同时对多传感器信号进行决策融合,设计了一种基于支持向量机(SVM)的多传感器信息融合分类器.利用人工裂纹的实测漏磁信号进行实验,相比于提取单一特征和利用单一传感器信号进行识别,提出的方法取得了更好裂纹识别效果,平均识别率达到98％.     

时间反转SH0波跨焊缝检裂纹缺陷研究

针对水平剪切导波跨越焊缝检测裂纹缺陷信号弱的难题,提出了一种基于SH导波模式的时间反转检方法。本文选择低频的SH_(0)导波模态,建立了3 mm板上跨越焊缝检测缺陷的三维等效模型,并对时间反转检测进行了数值模拟以及实验验证。首先,从模拟角度验证了时间反转可以提高检测焊缝后缺陷的灵敏度。随后,设计和搭建PPM EMAT产生SH_(0)模态波进行常规和时反检测实验。实验验证了时间反转检测的有效性。实验和仿真结果均表明,时间反转法对常规检测中较低的缺陷回波信号有较强的聚焦效果。该方法能够将铝板中的常规信号幅值最大增至3.22倍,可有效检测1 mm的纵向裂纹缺陷。本文为跨焊缝导波检测缺陷提供了新的思路。     

基于导波的大电机定子绝缘损伤检测实验研究

为了获得大型发电机定子绝缘损伤特性,准确评估定子绝缘老化状态,利用超声导波(Lamb波)进行了大电机定子绝缘损伤检测的实验研究。首先利用绝缘材料拉伸性能等实验,得到定子绝缘结构特性参数。然后通过选择压电换能器导波激励信号,求解Rayleigh-Lamb频率方程,获取Lamb波的频散特性曲线和Lamb波在定子绝缘结构中的传播特性;在此基础上,选择导波传播模式和确定导波激励频率。最后通过构建大电机定子绝缘损伤检测系统,进行了定子绝缘损伤检测实验测试,实验结果表明:选择5波头加Hanning窗正弦脉冲作为Lamb波激励信号,频率在15 kHz时,导波传播模式较为单一;导波对表面裂纹损伤比较敏感,Lamb波散射信号在损伤前、后有明显的差异。和无损信号相比,Lamb波S0模式和A0模式波包的幅值都有不同程度的减小,并且波包峰值点的相位均发生延迟,能够有效用于识别定子绝缘的表面裂纹损伤。     

含镍腐蚀噪声的铜-镍合金热交换管涡流检测信号处理方法

基于理论分析和实验研究,提出和验证了一种针对铜镍合金管脱镍腐蚀区域涡流检测信号的自动处理方法。首先,通过数值分析,研究了换热管内壁脱镍腐蚀和管内外壁裂纹导致的涡流检测信号的差异,发现腐蚀噪声与裂纹信号的相位和波形具有不同特点,但单一信号特征量无法独立判定检测信号中的缺陷信息。基于信号相位和波形特征,提出了一种基于分段特征相位变换和模式匹配识别的涡流检测裂纹信息判定方法。作为验证实验,利用实际核电站老化换热管制作了含不同大小人工裂纹和疲劳裂纹的脱镍腐蚀换热管裂纹试件,进行了涡流检测并对检测信号利用本文方法进行了识别处理。实验结果表明本方法可有效从混合信号中识别和抽取裂纹信息,可有效用于实际铜镍合金换热管脱镍腐蚀区域的裂纹检测。     

基于模糊小波包的超声导波检测信号降噪研究

在管道超声导波检测中,缺陷同波信号的质量是实现管道缺陷识别和特征提取的基础.针对软、硬阈值处理方法的不足,给出了一种模糊阈值小波包降噪方法.应用该方法对包含高斯白噪声的模拟信号和实验采集到的超声导波检测信号进行了降噪处理,并且与小波全局阈值、小波包默认阈值降噪效果进行了对比分析.实验结果表明,模糊小波包降噪法能有效降低...     

锈蚀铁磁材料表面的极微裂纹信号的聚类与提取

表面生锈的铁磁材料的微裂纹检测是个难点。当微裂纹深度与表面腐蚀深度接近时，表面腐蚀凹陷所造成的噪声几乎淹没裂纹信号，造成深度在0．6mm以下的裂纹检测数据相互覆盖。基于LabWindows／CVI的虚拟微裂纹信号分析仪，利用三种模糊聚类算法(模糊C-均值聚类算法、“max-min”准则下的模糊聚类算法、基于遗传算法的模糊C-均值算法)对采样数据进行分类，再通过小波变换与信号分形技术，有效地从噪声中提取了0．6mm以下的极微裂纹信号，同时成功的对0．6mm以下、不同深度的裂纹进行分形识别，从而改善了硬件检测系统对这种极微裂纹的分辨率，提前了材料寿命的预报时机。     

基于EEMD-ICA算法的地铁混合波长钢轨波磨识别

地铁线路上常存在多种波长的钢轨波磨混合的情况，而目前的钢轨波磨识别方法主要适用于单一波长的钢轨波磨。针对混合波长的钢轨波磨识别问题，提出了一种基于集合经验模态分解-独立分量分析的地铁多波长钢轨波磨识别算法。首先建立了车辆-轨道耦合动力学模型和钢轨波磨激励模型，通过动力学计算得到混合波长的钢轨波磨作用下轴箱的振动加速度信号。对计算得到的轴箱振动加速度信号进行集合经验模态分解。引入相关系数筛选符合条件的本征模态分量，计算选择好的本征模态分量的能量平均值，通过设定能量阈值判断是否存在钢轨波磨，最后将选择的本征模态分量与源信号重构成多维信号，将重构的多维信号作为独立分量分析的输入矩阵以解决独立分量分析的欠定问题，定位分离结果的中心频率确定钢轨波磨波长。为了更好的验证本文算法，在广州某地铁线路上采集了波磨激扰下轴箱垂向振动加速度信号和线路不平顺水平，使用本文算法分析了实验数据。结果证明，在16和31.5 mm两种不同的波磨波长混合激扰下，该方法依然可以识别出两种不同的波磨波长，而传统的小波包能量熵法和EEMD能量熵-WVD法仅能识别振动特征较为明显的16 mm波长的波磨，即这两种方法不能应用于混...     

基于超声导波能量的盆式绝缘子裂纹检测方法研究北大核心CSCD

盆式绝缘子作为GIS设备的主要绝缘部件,其裂纹缺陷将直接影响到设备的安全运行。为了实现超声导波对盆式绝缘子的裂纹检测,文章首先研究了兰姆波在盆式绝缘子内部的传播机理并绘制了相应的频散曲线,提出了利用传感器离散电压信号计算超声导波能量的简化公式,进一步通过有限元仿真模型探究了裂纹对超声导波能量传播规律的影响,最后,通过实验对检测方法可行性进行了验证。研究结果表明,在超声发射端不变的情况下,传感器接收信号的能量衰减率将随裂纹尺寸的增大而增大,且距离缺陷位置越近,其能量衰减率变化越大。该检测方法可实现盆式绝缘子的裂纹检测,且提高了超声导波检测微小裂纹时的灵敏度,具有一定的工程实践价值。     

钢轨表面缺陷检测机器视觉系统的设计

设计了动态阈值分割算法和缺陷区域提取算法,对钢轨表面掉块、表面裂纹两类典型缺陷图像进行处理,可以准确提取缺陷区域,标定缺陷位置,并统计缺陷特征。搭建了在线钢轨探伤模拟平台,通过高速线阵相机和辅助光源获取图像,由千兆网传输到工控机中,利用Halcon和Visual Csharp编写上层图像处理软件进行在线检测。模拟钢轨探伤实验可以在最快100 km/h速度下,准确的发现钢轨样品表面宽度1 mm的裂纹缺陷,并记录缺陷所在位置。     

超声导波管道缺陷检测的小波阈值去噪法

在超声导波管道缺陷无损检测中,回波信号在接收和处理过程中不可避免地会受到噪声的干扰,另外,超声导波在管道中传播时还存在频散现象,这会给管道缺陷的识别与特征提取带来不利影响。在有限元数值模拟条件下,采用小波分析的方法,利用Daubechies小波家族中的coif3作为小波函数,运用启发式阈值选取方法,对加有噪声的超声导波回波信号进行去噪,实验分析结果表明此方法提高了重构信号的信噪比,有效地抑制了超声导波回波信号中的噪声,在管道缺陷超声导波检测中,可为管道缺陷的识别与特征提取等提供方便。     

基于轨型重建的平直度提取算法研究

钢轨焊前检测是保障铁路车辆安全行驶的重要环节,其中钢轨平直度是衡量钢轨质量优劣的重要指标。 针对传统钢轨 平直度检测步骤繁琐、单次测量长度有限和测量效率低等问题,依据三角法测量原理,利用激光轮廓仪交叠获取钢轨轮廓数据, 使用改进的 ICP 算法快速配准点云数据,完成钢轨三维重建。 然后利用自适应中值滤波对平直度参数曲线进行优化,采用模拟 平尺法求解钢轨平直度。 实验结果表明,基于轨型重建的平直度提取算法速度快,精度高,稳定性好,与人工检测的最大测量误 差为 0. 021 mm,与高精度电子平尺最大误差为 0. 011 mm,最大标准差为 0. 006 mm,符合钢轨焊前的平直度检测要求。     

超声导波管道检测的小波模极大值去噪法

在管道超声导波无损检测中,缺陷回波信号的质量是实现管道缺陷识别和特征提取的基础。针对在无损检测过程中,频散效应和噪声干扰对缺陷回波信号特征值提取的影响,利用回波信号和噪声的小波变换模极大值在不同尺度上传播特性的差异,采用小波变换模极大值的去噪算法,对超声导波回波信号进行去噪处理。仿真和模拟实验结果表明,小波模极大值去噪法能有效处理回波信号中的噪声的干扰,为下一步管道缺陷的识别与特征提取等打下良好基础。     

基于瞬时相位法的电磁导波信号处理研究

随着电磁导波广泛应用于复合材料无损检测领域,如何有效提取电磁导波检测信号中的缺陷特征就成为一个重要的问题.针对电磁导波检测信号缺陷识别问题,进行离散小波包分解,在特定频段下分析该信号的瞬时相位,对比不同缺陷情况下数据处理的结果,得到缺陷特征,完成缺陷识别.     

基于改进YOLO v5的钢轨内部伤损B显图像识别与分类

钢轨正常工作是铁路安全运营的重要保障,开展钢轨损伤检测研究具有重要的意义。钢轨的损坏、裂纹和疲劳可能引发脱轨和事故,威胁乘客和货物的安全。传统的人工钢轨探伤存在判伤时间长、漏报率高等问题。基于改进的YOLO v5目标检测算法,对铁路行业的钢轨超声波B显图像进行伤损识别与分类研究。在YOLO v5网络结构中引入卷积注意力机制模块,基于一种改进的损失评价函数,以提高模型训练的速度和鲁棒性。同时,在样本集构建方面,改进马赛克(Mosaic)数据增强方法,随机粘贴一个或多个样本小目标于另外样本对应出波区形成新样本,扩充B显图像数据集;基于数据迁移技术,将基于第3方钢轨超声波B显样本数据训练得到的模型参数作为模型训练的初始化参数以提升模型泛化性能。对实际标准样轨进行实验,可成功识别全部4类典型钢轨伤损,平均精度均值(mean average precision, mAP)mAP@0.5∶0.95达到了76.9%,验证了研究成果良好的快速性、准确性、鲁棒性和泛化性。     

基于混合模型的钢轨检测识别方法

为了改善我国现有钢轨检测识别方法准确性和鲁棒性不高以及弯轨拟合较差等问题,提出一种基于直线-曲线混合模型的钢轨检测识别算法。首先对图像进行预处理,调整滞后阈值进行Canny边缘检测。采用累计概率Hough变换对直轨检测并完成近远视场的划分以及消失点的确定。对近视场直轨采用直线模型拟合,根据其检测结果对远视场进行循环线性近似获取钢轨特征点,并根据钢轨灰度特征进行验证,采用最小二乘法完成曲线拟合。直线-曲线模型的切换根据制定的规则完成。实验结果表明,提出的算法检测正确率为90.1%,适用于不同环境的场景,具有较好的鲁棒性。     

基于遗传-匹配追踪的复合绝缘子缺陷检测研究*

针对电网现有的绝缘子缺陷检测技术，提出一种基于遗传-匹配追踪算法的超声导波缺陷信号处理办法。首先，使用遗传算法优化匹配追踪算法中的原子寻优过程；其次，通过有限元仿真获取复合绝缘子缺陷回波信号，评估算法应用的重构降噪效果；最后，利用算法迭代计算时间的试验分析，进行算法的应用效果验证。研究表明，采用遗传 匹配追踪算法能大幅缩减迭代计算的求解时间，更好地满足较长缺陷信号的时间处理需求。     

输电线路钢芯铝绞线内外损伤的超声导波检测研究

针对钢芯铝绞线内层、外层不同性质材料的损伤,利用磁致伸缩效应和洛伦兹力在钢芯和铝绞线中激励和接收超声导波的方法,研发可有效识别和定位导线内外断丝的检测技术和装置。首先,理论分析超声导波在钢芯铝绞线中的传播特征;然后,通过试验获取铝绞线和钢芯在不同程度断丝损伤情况下的超声导波信号;最后,利用小波变换对信号进行分析,实现不同结构层断丝损伤的识别与定位。研究表明,采用磁致伸缩和洛伦兹力激发的超声导波检测技术,可实现对钢芯铝绞线内、外机械损伤的有效检测。     

改进小波包阈值法在导波信号处理中的应用

在管道超声导波无损检测中,缺陷回波信号不可避免地夹杂着噪声干扰信号,给管道缺陷的识别与提取带来困难。为了克服硬、软阈值去噪处理方法的不足,给出了一种小波包改进阈值法。应用此方法对含高斯白噪声的测试信号和实验采集到的缺陷回波信号进行了降噪处理。仿真与实验结果表明,该方法能有效地抑制缺陷回波信号中的噪声,降噪效果满意。     

涡流脉冲热像对钢轨滚动接触疲劳裂纹表面长度的 量化评估研究

涡流脉冲热像技术作为一种新型的无损检测技术,兼具有感应加热非接触、高效和红外热像快速直观等优点,已应用于不同领域关键部件的缺陷检测与评估.针对钢轨踏面存在的滚动接触疲劳裂纹,利用涡流脉冲热像开展裂纹表面长度量化研究分析.针对滚动接触疲劳裂纹形貌分布复杂这一特点,设计了一套结合裂纹响应提取和裂纹识别的流程.并通过线性拟合参数对比分析了在裂纹响应提取中使用的不同方法的性能.试验结果表明,采用加热前期的热像数据进行主成分分析得到的热模对裂纹长度量化效果最好,具有最高的拟合优度92.8％,灵敏度5.91,和最小的残差2-范数2.24.