本文關(guān)鍵詞：煙筒鈦鋼復合板焊縫的超聲波探傷技術(shù)研究

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【摘要】：鈦鋼復合板在電力、化工、船舶等領(lǐng)域有著非常廣泛的應(yīng)用,目前國內(nèi)電力設(shè)計院設(shè)計的煙筒鋼內(nèi)筒大部分選擇鈦鋼復合板,因為其有著良好的耐腐蝕性能和較低的材料成本。但為了保護大氣,電廠或電力研究院普遍對煙氣采用濕法脫硫,這會產(chǎn)生一定濃度的稀硫酸溶液,進而腐蝕鈦鋼復合板,如果鈦鋼復合板在焊接時有很多焊接缺陷,則會造成安全上的隱患,因此對鈦鋼復合板焊縫的定性檢測已勢在必行。如今,焊縫缺陷的定位與定量方法已經(jīng)比較成熟,而對缺陷的定性分析還沒有獲得滿意的效果。因此,對焊縫缺陷的定性識別,對電廠煙筒的有效運行和使用壽命有重要意義。本文對無損檢測和超聲波探傷技術(shù)的發(fā)展、原理做了分析和總結(jié),并結(jié)合實際工業(yè)背景噪聲,分別提出了基于概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PNN)的多特征探傷識別技術(shù)與基于隨機共振的微弱信號探傷識別技術(shù)�；赑NN的多特征探傷識別技術(shù)應(yīng)用級聯(lián)原子庫提取回波多特征方法大大提高了識別準確度,PNN網(wǎng)絡(luò)檢測到的頻率特性為基于隨機共振探傷識別技術(shù)提供先驗信息,可大大提高探傷的實現(xiàn)速率和準確度。這兩種技術(shù)為煙筒鈦鋼復合板超聲波探傷定性分析提供了可行方法,具有重要的現(xiàn)實意義�；诟怕噬窠�(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多特征探傷識別技術(shù),在多元素聯(lián)合消除背景環(huán)境造成的干擾后,利用離散余弦變換(DCT)觀測基與Noiselet觀測基,重構(gòu)受焊縫沖擊響應(yīng)影響的高頻與低頻特性,并在級聯(lián)原子庫下分解重構(gòu)信號,得到時頻域的一組特征向量,作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的多特征識別的前提�；夭ɑ诩壜�(lián)原子庫的時頻域分析克服了在傳統(tǒng)時域或頻域中特征單一的缺陷,有效降低了目標的誤判概率。具有線性學習特征的概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)降低了計算復雜度,同時仍保持非線性算法的高精度等特性,在速度、正確率等方面都要優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。實驗驗證了基于概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在工程上能夠為焊縫缺陷類型的識別提供決策參考。煙囪對超聲波造成的多徑效應(yīng),手持超聲設(shè)備的微弱移動引起多普勒頻移,以及工業(yè)場所的背景噪聲包含的脈沖噪聲等,使得接收到的回波信號信噪比降低,而隨機共振在弱信號提取方面具有獨特的優(yōu)勢。由于未焊透、裂紋、氣泡、夾渣四種探損回波的頻率成分不同,在通過上述方法獲取頻率先驗信息的情況下,本文針對在強噪聲包含多個微弱頻率成分、不滿足絕熱近似假設(shè)的特點,建立掃頻式隨機共振檢測系統(tǒng),并提出一種分區(qū)大參數(shù)多頻信號的檢測方法用來識別煙囪四種損傷。本文實驗中,使用CTS-9002超聲波探傷儀,對現(xiàn)場給定焊縫進行探傷測試,為后期焊縫的定性分析提供豐富的數(shù)據(jù)。實驗表明,在實際探傷檢測背景噪聲下,兩種技術(shù)均能成功的檢測出未焊透、裂紋、氣泡、夾渣四種傷損,為煙囪修復工作明確信息。
【關(guān)鍵詞】：鈦鋼復合板 焊縫缺陷 超聲檢測 級聯(lián)原子庫 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 隨機共振
【學位授予單位】：石家莊鐵道大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TG441.7
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 第一章 緒論10-15
• 1.1 課題研究背景及意義10
• 1.2 無損檢測技術(shù)簡介10-12
• 1.3 超聲無損檢測技術(shù)的發(fā)展概況和研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3.1 超聲波無損探傷的發(fā)展歷程12-13
• 1.3.2 我國超聲無損檢測發(fā)展歷程和研究現(xiàn)狀13
• 1.4 本文主要研究內(nèi)容13-15
• 第二章 鈦鋼復合板焊縫超聲波信號采集15-32
• 2.1 煙筒鈦鋼復合板焊縫缺陷類型及成因15-16
• 2.2 超聲波無損檢測基本理論16-21
• 2.2.1 超聲場的特征參量16-17
• 2.2.2 超聲探傷的設(shè)備和器材17-19
• 2.2.3 超聲波檢測方法19-20
• 2.2.4 焊縫缺陷的定位、定量與定性20-21
• 2.3 鈦鋼復合板焊縫超聲波信號采集21-31
• 2.3.1 某電廠 210 M/7 M鈦鋼復合板煙筒焊縫檢驗21-28
• 2.3.2 焊縫超聲信號采集結(jié)果28-31
• 2.4 本章小結(jié)31-32
• 第三章 基于概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多特征焊縫探傷識別32-62
• 3.1 實驗系統(tǒng)概述32-33
• 3.2 噪聲的估計與抑制33-38
• 3.2.1 多普勒頻移(CFO)與脈沖噪聲的聯(lián)合消除33-36
• 3.2.2 時頻混合域判決反饋均衡(H-DFE)36-38
• 3.3 基于壓縮感知的超聲信號處理38-40
• 3.4 基于級聯(lián)原子庫的分解超聲信號40-42
• 3.5 實驗方案驗證42-51
• 3.6 基于概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的焊縫缺陷識別51-61
• 3.6.1 Bayes決策分類51-52
• 3.6.2 Parzen窗方法52-54
• 3.6.3 PNN網(wǎng)絡(luò)模型54-56
• 3.6.4 基于概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的焊縫缺陷的識別56-61
• 3.7 本章小結(jié)61-62
• 第四章 基于隨機共振的鈦鋼復合板焊縫缺陷類型識別62-72
• 4.1 理論分析62-66
• 4.1.1 雙穩(wěn)態(tài)系統(tǒng)及性能分析62-63
• 4.1.2 工業(yè)背景噪聲模型與分析63-64
• 4.1.3 系統(tǒng)計算64
• 4.1.4 掃頻式隨機共振64-66
• 4.2 仿真分析66-71
• 4.2.1 單頻微弱信號檢測66-67
• 4.2.2 多頻微弱信號檢測67-68
• 4.2.3 掃頻式隨機共振檢測68-71
• 4.3 本章小結(jié)71-72
• 第五章 總結(jié)與展望72-74
• 5.1 總結(jié)72-73
• 5.2 未來工作展望73-74
• 參考文獻74-76
• 致謝76-77
• 個人簡歷、在學期間的研究成果及發(fā)表的學術(shù)論文77

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