【摘要】：基于法拉第電磁感應(yīng)原理的脈沖渦流檢測(cè)技術(shù)具有滲透深度大、信息豐富等優(yōu)點(diǎn),是保證在役狀態(tài)下含包覆層振動(dòng)篩橫梁疲勞裂紋檢測(cè)的首選技術(shù)之一。本文圍繞振動(dòng)篩橫梁疲勞裂紋的脈沖渦流檢測(cè)技術(shù)展開(kāi)研究,主要研究成果與創(chuàng)新點(diǎn)如下:首先,利用Comsol仿真軟件建立了振動(dòng)篩橫梁疲勞裂紋的仿真模型,仿真研究了激勵(lì)頻率與上升時(shí)間對(duì)檢測(cè)信號(hào)的影響從而優(yōu)化了激勵(lì)參數(shù);在此基礎(chǔ)上,仿真研究了缺陷深度以及提離對(duì)檢測(cè)信號(hào)的影響,為后文的實(shí)驗(yàn)研究提供理論基礎(chǔ)。其次,設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)了一套脈沖渦流檢測(cè)實(shí)驗(yàn)系統(tǒng),主要包括探頭、信號(hào)發(fā)生、信號(hào)處理、信號(hào)采集以及上位機(jī)軟件5個(gè)部分。最后,利用開(kāi)發(fā)的實(shí)驗(yàn)系統(tǒng),針對(duì)不同深度的表面與亞表面缺陷進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)研究。本文采用多次測(cè)量取平均值、小波去噪對(duì)差分信號(hào)進(jìn)行了預(yù)處理以去除噪音。隨后分別提取差分信號(hào)的時(shí)域、頻域和統(tǒng)計(jì)信號(hào)特征并對(duì)其進(jìn)行分析比較。結(jié)果表明,與頻域和統(tǒng)計(jì)信號(hào)特征相比,時(shí)域信號(hào)特征在表面與亞表面缺陷的位置識(shí)別、分類及深度量化方面性能最優(yōu),且具有提取簡(jiǎn)單、物理意義明確等優(yōu)點(diǎn)。最后驗(yàn)證有包覆層時(shí)該結(jié)論仍然成立本文研究結(jié)果為振動(dòng)篩橫梁疲勞裂紋檢測(cè)提供了理論依據(jù),具有重要的理論與應(yīng)用價(jià)值。
[Abstract]:The pulsed eddy current testing technology based on Faraday electromagnetic induction principle has the advantages of large penetration depth and abundant information. It is one of the first choice techniques to ensure fatigue crack detection of vibrating sieve beams with cladding layers in service. The main achievements and innovations of this paper are as follows: firstly, the simulation model of fatigue crack of vibrating sieve crossbeam is established by using Comsol software. The effects of excitation frequency and rising time on the detection signal are simulated and the excitation parameters are optimized. On this basis, the effects of defect depth and lift on the detection signal are simulated and studied, which provides a theoretical basis for the later experimental study. Secondly, a pulse eddy current testing system is designed and developed, which includes five parts: probe, signal generation, signal processing, signal acquisition and upper computer software. Finally, the surface and subsurface defects of different depths are studied by using the developed experimental system. In this paper, wavelet denoising is used to pre-process the differential signal to remove the noise. Then the time domain, frequency domain and statistical signal characteristics of the differential signal are extracted and compared. The results show that, compared with frequency domain and statistical signal features, time domain signal features have the best performance in location recognition, classification and depth quantization of surface and subsurface defects, and have the advantages of simple extraction and clear physical meaning. Finally, when the cladding layer is verified, the result of this paper provides a theoretical basis for the fatigue crack detection of the vibrating sieve beam, and has important theoretical and practical value.
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)礦業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TH237.6;TG115.28

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本文編號(hào)：2170187