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基于HHT的激光超聲缺陷檢測分析

發(fā)布時間:2021-02-01 12:09
  為解決激光超聲技術(shù)對現(xiàn)代工業(yè)中零部件缺陷的快速分析、檢測的問題,本文經(jīng)多次試驗提取了不同缺陷深度下超聲表面波信號,并對信號進(jìn)行截取、去噪、平滑等預(yù)處理;通過HHT對預(yù)處理后反射回波信號的計算分析,獲取不同缺陷深度的反射回波的各階IMF以及Hilbert能量譜和Hilbert邊際譜,并從中對信號的時頻域特征信息進(jìn)行提取分析。結(jié)果表明:缺陷的加深使得相鄰波峰波谷的最大傾斜率逐漸減小,信號的IMF2分量的中心頻率及能量隨之呈增長趨勢,信號低頻部分能量呈指數(shù)增長,對總能量貢獻(xiàn)率增大,信號的幅頻波動變得平穩(wěn),收斂頻率減小,信號的幅頻收斂性變得更好。 

【文章來源】:應(yīng)用激光. 2020,40(04)北大核心

【文章頁數(shù)】:6 頁

【部分圖文】:

基于HHT的激光超聲缺陷檢測分析


實驗平臺

波形,信號,預(yù)處理,無用信號


本文的數(shù)據(jù)預(yù)處理主要包括信號截取、小波除噪以及平滑處理三部分,信號處理前后的結(jié)果如圖2所示。通過對比分析,可以看出處理前信號包含了大量噪聲,且包含了很長一段無用信號;處理后,去除了外界誤操作引發(fā)的擾動信號,提取出了有用的反射回波信號,且信號更加的平滑,波形特征更加明顯。3.2 EMD分解

時域特征,缺陷,波谷


將上式計算所得數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理,并將歸一化后的結(jié)果繪制作圖表,如圖4所示,從中可得出隨著缺陷深度的不斷增加,相鄰波峰波谷的振幅差值幾乎保持不變,對應(yīng)的脈寬呈單調(diào)遞增趨勢;當(dāng)缺陷深度分別為0.1 mm、0.3 mm、0.5 mm時,對應(yīng)的斜率分別為57.3、43.75、和32,由此可得出波峰波谷的傾斜程度隨著缺陷的加深表現(xiàn)出遞減趨勢。3.3 Hilbert變換

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]多脈沖激光對CCD探測器的損傷研究[J]. 吳迪,呂勇,牛春暉.  應(yīng)用激光. 2019(02)
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[3]激光超聲缺陷統(tǒng)計特征神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別技術(shù)研究[J]. 郭華玲,秦峰,鄭賓,王余敬.  應(yīng)用激光. 2017(06)
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[5]激光超聲的小波包能量分析[J]. 宋潮,鄭賓,郭華玲,劉輝,侯靜.  光電工程. 2017(06)
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[7]基于激光超聲方法的鋼軌缺陷檢測(英文)[J]. 南鋼洋,王啟武,張振振,郭銳,宋江峰,孫繼華.  紅外與激光工程. 2017(01)
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[9]航空航天復(fù)合材料結(jié)構(gòu)非接觸無損檢測技術(shù)的進(jìn)展及發(fā)展趨勢[J]. 馬保全,周正干.  航空學(xué)報. 2014(07)

碩士論文
[1]基于經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解方法的光聲信號處理研究[D]. 海燕.西安電子科技大學(xué) 2018
[2]希爾伯特—黃變換及其模態(tài)混淆問題的研究[D]. 鄭昱鑫.合肥工業(yè)大學(xué) 2012



本文編號:3012752

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