本文關(guān)鍵詞：基于特征參數(shù)及其動(dòng)態(tài)特性分析的脈沖渦流檢測(cè)技術(shù)研究

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【摘要】：飛機(jī)的多層金屬鉚接結(jié)構(gòu)中,不同類型的缺陷識(shí)別以及定量分析是目前航空無損檢測(cè)領(lǐng)域上的一個(gè)難題,主要是因?yàn)椴煌愋偷母蓴_信號(hào)影響著檢測(cè)結(jié)果。所以研究有效的針對(duì)不同類型的干擾抑制方法迫在眉睫。脈沖渦流檢測(cè)技術(shù)擁有頻譜范圍廣、檢測(cè)方便、檢測(cè)速度快等技術(shù)優(yōu)點(diǎn),所以在無損檢測(cè)領(lǐng)域成了研究熱點(diǎn)。本論文在參考過大量的國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)后,提出了在脈沖渦流檢測(cè)中干擾信號(hào)的分析以及抑制的具體算法。采用了基于系統(tǒng)辨識(shí)的方法對(duì)提離效應(yīng)進(jìn)行分析。這是采用帶控制量的自回歸(ARX)模型的系統(tǒng)辨識(shí)方法分析提離效應(yīng)。利用傳感器處于空氣中測(cè)得的信號(hào)作為輸入信號(hào),然后分別以不同提離高度測(cè)得的信號(hào)作為輸出信號(hào),利用最小二乘法對(duì)模型的參數(shù)估計(jì)后分別得到不同參數(shù)的ARX模型。模型結(jié)果表明系統(tǒng)模型的高頻特性可以在檢測(cè)時(shí)用來指示試件內(nèi)部較深的缺陷不同的提離高度。采用了差分信號(hào)峰值斜率的提取方法對(duì)提離效應(yīng)進(jìn)行分析。根據(jù)不同缺陷對(duì)應(yīng)的差分峰值斜率會(huì)隨著缺陷的增大而減小這一規(guī)律建立數(shù)據(jù)庫(kù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,只能適用于表面缺陷的提離效應(yīng)抑制,對(duì)于內(nèi)部腐蝕的提離效應(yīng)抑制效果不佳。采用了信號(hào)峰值歸一化的方法對(duì)提離效應(yīng)進(jìn)行分析。根據(jù)探測(cè)器在空氣中采集到的信號(hào)和在試件的無缺陷處采集的信號(hào)作為雙參考信號(hào)來抑制提離效應(yīng)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明內(nèi)部腐蝕抑制效果很好,但是對(duì)比表面裂紋的抑制效果不佳。所以本方法能用于內(nèi)部缺陷的提離效應(yīng)的抑制。采用了特征向量的動(dòng)態(tài)軌跡方法抑制脈沖渦流檢測(cè)技術(shù)中邊緣效應(yīng)的干擾。對(duì)探測(cè)器掃查軌跡進(jìn)行FFT,分析各次諧波中以幅值和相位構(gòu)成的特征向量。通過分析軌跡來判斷邊緣干擾信號(hào)與缺陷信號(hào)的差別。并根據(jù)這些差別的特征來抑制帶有邊緣效應(yīng)的缺陷信號(hào)。通過對(duì)帶有邊緣效應(yīng)的缺陷軌跡進(jìn)行平移,然后經(jīng)IFFT后對(duì)信號(hào)進(jìn)行合成,最后與只有缺陷信息的差分信號(hào)進(jìn)行校對(duì)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn)邊緣效應(yīng)抑制后的信號(hào)與只有缺陷信息的差分信號(hào)基本重合,表明抑制效果良好,由此證明此算法的有效性。本論文最后作出了總結(jié),給進(jìn)一步的研究提供了建議。
【關(guān)鍵詞】：脈沖渦流檢測(cè) 系統(tǒng)辨識(shí) 提離效應(yīng) 動(dòng)態(tài)軌跡 邊緣效應(yīng)
【學(xué)位授予單位】：南昌航空大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：V267
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 緒論8-17
• 1.1 研究背景及意義8-10
• 1.2 脈沖渦流檢測(cè)理論計(jì)算和檢測(cè)技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀10-14
• 1.2.1 脈沖渦流理論計(jì)算的發(fā)展現(xiàn)狀10-12
• 1.2.2 脈沖渦流檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀12-14
• 1.3 脈沖渦流檢測(cè)的技術(shù)問題研究14-15
• 1.4 本文的主要工作及結(jié)構(gòu)安排15-16
• 1.5 本章小結(jié)16-17
• 第二章 脈沖渦流檢測(cè)技術(shù)理論分析17-25
• 2.1 引言17
• 2.2 脈沖渦流檢測(cè)的理論分析17-20
• 2.3 脈沖渦流檢測(cè)的物理基礎(chǔ)分析20-24
• 2.3.1 渦流效應(yīng)原理20-21
• 2.3.2 趨膚效應(yīng)原理21-22
• 2.3.3 耦合效應(yīng)原理22-24
• 2.4 本章小結(jié)24-25
• 第三章 脈沖渦流檢測(cè)平臺(tái)搭建及信號(hào)分析25-34
• 3.1 引言25
• 3.2 脈沖渦流檢測(cè)系統(tǒng)平臺(tái)簡(jiǎn)介25-29
• 3.2.1 脈沖渦流檢測(cè)系統(tǒng)搭建25-26
• 3.2.2 探測(cè)器結(jié)構(gòu)的制作26-28
• 3.2.3 被檢試件的缺陷規(guī)格28-29
• 3.2.4 實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)定29
• 3.3 信號(hào)的預(yù)處理29-30
• 3.4 脈沖渦流檢測(cè)提離效應(yīng)的干擾分析30-32
• 3.5 脈沖渦流檢測(cè)邊緣效應(yīng)的干擾分析32-33
• 3.6 本章小結(jié)33-34
• 第四章 脈沖渦流檢測(cè)提離效應(yīng)的分析34-48
• 4.1 引言34
• 4.2 基于系統(tǒng)辨識(shí)的脈沖渦流信號(hào)提離分析34-39
• 4.2.1 系統(tǒng)辨識(shí)的理論分析34-36
• 4.2.2 系統(tǒng)辨識(shí)模型建立方法及步驟36
• 4.2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析36-38
• 4.2.4 研究結(jié)論38-39
• 4.3 利用差分信號(hào)峰值斜率的提取對(duì)提離效應(yīng)的分析39-44
• 4.3.1 算法思想39-40
• 4.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析40-43
• 4.3.3 研究結(jié)論43-44
• 4.4 利用信號(hào)峰值歸一化對(duì)提離效應(yīng)的分析44-47
• 4.4.1 方法介紹44
• 4.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析44-47
• 4.4.3 研究結(jié)論47
• 4.5 本章小結(jié)47-48
• 第五章 基于動(dòng)態(tài)軌跡分析的邊緣效應(yīng)研究48-58
• 5.1 引言48
• 5.2 動(dòng)態(tài)軌跡的研究背景48-49
• 5.3 脈沖渦流信號(hào)的FFT分析49-50
• 5.4 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)50-52
• 5.4.1 實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)定50
• 5.4.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集規(guī)劃50-52
• 5.5 動(dòng)態(tài)軌跡識(shí)別缺陷與邊緣效應(yīng)的分析52-54
• 5.5.1 針對(duì)帶有缺陷的橫掃分析52-53
• 5.5.2 針對(duì)腐蝕缺陷帶有邊緣效應(yīng)的縱掃分析53-54
• 5.6 動(dòng)態(tài)軌跡邊緣效應(yīng)的抑制研究54-57
• 5.7 本章小結(jié)57-58
• 第六章 總結(jié)與展望58-60
• 6.1 論文總結(jié)58-59
• 6.2 展望59-60
• 參考文獻(xiàn)60-64
• 攻讀碩士期間取得的學(xué)術(shù)成果64-65
• 致謝65-66

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本文編號(hào)：690605