本文選題：超聲無損檢測(cè) + 噪聲�。� 參考：《哈爾濱工業(yè)大學(xué)》2017年博士論文

【摘要】：在土木工程領(lǐng)域,超聲無損檢測(cè)在建筑結(jié)構(gòu)、橋梁、管道等結(jié)構(gòu)損傷檢測(cè)中已經(jīng)有著廣泛的應(yīng)用。借助于超聲無損檢測(cè)技術(shù),可以有效檢測(cè)結(jié)構(gòu)中是否存在缺陷或損傷、進(jìn)行缺陷定位并測(cè)量缺陷大小,方便人們對(duì)結(jié)構(gòu)的安全狀況進(jìn)行及時(shí)評(píng)估。與結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)的整體監(jiān)測(cè)和少量局部監(jiān)測(cè)技術(shù)相比,超聲無損檢測(cè)技術(shù)可以更好地檢測(cè)結(jié)構(gòu)局部微小損傷,是對(duì)結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)技術(shù)的有益補(bǔ)充。將無損檢測(cè)技術(shù)與結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)技術(shù)相融合于一體,可以實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)局部損傷至整體損傷的全尺度監(jiān)測(cè),將有效提高結(jié)構(gòu)安全評(píng)估的準(zhǔn)確性,因此,開展土木工程超聲無損檢測(cè)技術(shù)研究具有重要意義。盡管超聲無損檢測(cè)技術(shù)已經(jīng)日趨成熟,但是其在實(shí)際工程中的應(yīng)用仍存在許多問題需要解決,其中之一是超聲無損檢測(cè)的信號(hào)處理方法,比較突出的難題包括超聲檢測(cè)信號(hào)中的噪聲處理問題、導(dǎo)波檢測(cè)中由于導(dǎo)波的頻散和多模式導(dǎo)波混疊等導(dǎo)致的信號(hào)處理難題等。本文基于脈沖回波檢測(cè)方法,對(duì)以上問題展開研究,主要研究?jī)?nèi)容如下:(1)從數(shù)學(xué)模型的角度出發(fā),對(duì)超聲檢測(cè)中缺陷反射信號(hào)和噪聲信號(hào)進(jìn)行了詳細(xì)分析,揭示了由于缺陷和材料自身微觀結(jié)構(gòu)對(duì)入射聲波的作用規(guī)律不同而引起的頻率響應(yīng)上的差異性。同時(shí)還揭示了超聲信號(hào)數(shù)學(xué)模型與信號(hào)稀疏性之間的關(guān)聯(lián)性,并介紹了本文后續(xù)章節(jié)中用于超聲檢測(cè)信號(hào)處理的魯棒稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)(RSBL)算法。(2)針對(duì)體波超聲檢測(cè)中難以處理的結(jié)構(gòu)噪聲問題,利用瑞利散射條件下缺陷反射信號(hào)與噪聲信號(hào)的頻域特征差異性,提出了基于缺陷反射信號(hào)頻域響應(yīng)模型的模板匹配缺陷檢測(cè)方法。利用缺陷反射信號(hào)已知的頻域表達(dá)作為模板,通過將其與超聲信號(hào)的局部頻譜進(jìn)行相似度計(jì)算,檢測(cè)結(jié)構(gòu)缺陷。通過模擬信號(hào)的研究,定量化分析了其對(duì)于含噪聲體波檢測(cè)信號(hào)進(jìn)行缺陷檢測(cè)的準(zhǔn)確性,并通過多工況下的體波檢測(cè)實(shí)驗(yàn)信號(hào)對(duì)本方法進(jìn)行了驗(yàn)證。(3)在稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)框架下,提出了適用于體波超聲檢測(cè)信號(hào)去噪、缺陷反射信號(hào)重構(gòu)的超聲檢測(cè)信號(hào)處理方法,包括基于Gabor信號(hào)模型的過完備字典優(yōu)化設(shè)計(jì)、基于稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)的信號(hào)稀疏分解和針對(duì)缺陷反射信號(hào)重構(gòu)的后處理方法。通過對(duì)模擬信號(hào)的研究發(fā)現(xiàn),本方法在強(qiáng)噪聲條件下依然能夠?qū)θ毕莘瓷湫盘?hào)進(jìn)行準(zhǔn)確重構(gòu)。此外,本文還通過模擬檢測(cè)信號(hào)和實(shí)驗(yàn)信號(hào)定量比較了本方法與另外兩種信號(hào)稀疏表示方法在體波檢測(cè)信號(hào)處理方面的性能,顯示出本文方法優(yōu)于其他方法的良好性能。(4)研究基于魯棒稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)(RSBL)算法的信號(hào)稀疏表示方法,應(yīng)用于窄帶導(dǎo)波信號(hào)處理。窄帶導(dǎo)波信號(hào)常見于利用PVDF傳感器進(jìn)行導(dǎo)波檢測(cè)的應(yīng)用中,由于窄帶導(dǎo)波信號(hào)的頻散特性很小,因此仍然基于Gabor信號(hào)模型來設(shè)計(jì)字典矩陣,然后借助于RSBL算法來實(shí)現(xiàn)信號(hào)的稀疏分解。本文根據(jù)不同模式的導(dǎo)波信號(hào)在結(jié)構(gòu)中的傳播規(guī)律,設(shè)計(jì)了一種基于圖形表示的導(dǎo)波模式識(shí)別、同時(shí)實(shí)現(xiàn)缺陷定位的方法。數(shù)值模擬和實(shí)驗(yàn)研究結(jié)果顯示,即便對(duì)于信噪比較低的信號(hào),本方法依然可以精確重構(gòu)導(dǎo)波信號(hào),并且能夠準(zhǔn)確定位缺陷。(5)針對(duì)頻散、多模式的導(dǎo)波檢測(cè)信號(hào),提出了基于Chirp信號(hào)模型的導(dǎo)波信號(hào)稀疏缺陷檢測(cè)與定位方法。從Chirp模型與導(dǎo)波頻散之間的關(guān)聯(lián)性出發(fā),詳細(xì)介紹了Chirp字典矩陣設(shè)計(jì)、導(dǎo)波信號(hào)重構(gòu)、導(dǎo)播模式識(shí)別與缺陷定位方法。系統(tǒng)的數(shù)值模擬研究顯示,本方法在不同噪聲水平下均可對(duì)信號(hào)進(jìn)行準(zhǔn)確重構(gòu)。本文提出利用不同模式導(dǎo)波的時(shí)間延遲進(jìn)行缺陷定位,并通過實(shí)驗(yàn)研究驗(yàn)證了本文中所采用的3個(gè)傳感器進(jìn)行缺陷定位的方法可以實(shí)現(xiàn)缺陷的有效、精確定位。
[Abstract]:In the field of civil engineering , ultrasonic nondestructive testing has been widely used in the detection of structural damage such as building structure , bridge and pipeline . ( 4 ) The signal sparse representation method based on robust sparse Bayesian learning ( RSBL ) algorithm is used in the narrow band guided wave signal processing .

【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TU317

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本文編號(hào)：1855408