發(fā)布時間：2020-05-06 08:53

【摘要】：硬質(zhì)合金鋸片的內(nèi)在隱性缺陷是產(chǎn)品品質(zhì)安全重大隱患,如何實現(xiàn)內(nèi)在隱性缺陷的在線檢測一直被生產(chǎn)企業(yè)所關(guān)注和困擾。無損檢測的方法很多,本文選用音頻無損檢測技術(shù)來探索,對硬質(zhì)合金鋸片的內(nèi)在隱性缺陷檢測。本文首先對常規(guī)無損檢測技術(shù)進行了初步研究,重點分析了新型音頻檢測技術(shù)及其發(fā)展現(xiàn)狀,通過總結(jié)分析硬質(zhì)合金鋸片音頻信號的特點,于是采用音頻檢測技術(shù)對其信號進行展開研究。然后列舉了硬質(zhì)合金鋸片的常見缺陷以及分析了常規(guī)無損檢測方法的不足,進行了音頻檢測技術(shù)原理理論分析,并對硬質(zhì)合金鋸片的音頻信號進行預(yù)處理和時頻分析,實驗分析了并提出一種利用平均幅度法實現(xiàn)對硬質(zhì)合金鋸片音頻信號的端點檢測。研究了硬質(zhì)合金鋸片缺欠的音頻特征提取方法,HHT(Hilbert-Huang Transform)、LPCC(Linear Prediction Cepstrum Coefficient)和 MFCC(Mel Frequency Cepstrum Coefficient),分析了它們對硬質(zhì)合金鋸片音頻信號的提取能力,并以此提出一種均值延拓的HHT方法,提高了 HHT對硬質(zhì)合金鋸片音頻參數(shù)特征提取的刻畫能力。最后,為了能實現(xiàn)硬質(zhì)合金鋸片有無缺陷的自動判別,本文建立了 HHT參數(shù)作為輸入的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法實現(xiàn)了硬質(zhì)合金鋸片音頻信號的的自動分類,本文經(jīng)過多次試驗而選擇彈性梯度下降法達到了收斂要求。
【圖文】：

ｋＪｋＪ逡逑ｃ）隱性缺陷邐ｄ）大劃痕逡逑圖２－１硬質(zhì)合金鋸片的常見缺陷種類逡逑Ｆｉｇ．２－１邋Ｃａｒｂｉｄｅ邋ｓａｗ邋ｂｌａｄｅ邋ｃｏｍｍｏｎ邋ｔｙｐｅｓ邋ｏｆ邋ｄｅｆｅｃｔｓ逡逑常見缺陷可利用機器視覺檢測等方法識別，但是對于虛焊的鋸片卻無能為逡逑力，所以對隱性缺陷的檢測很重要。逡逑２．２常規(guī)無損檢測方法的不足逡逑常規(guī)無損檢測手段在檢測鑄件時主要集中在缺陷的探測與診斷，它們用可逡逑視化技術(shù)對缺陷跡象進行掃描�？梢暬瘷z測方法包括磁粉檢測、渦流檢測、滲逡逑透檢測、ｘ射線檢測和可視檢測等等。音頻檢測與傳統(tǒng)無損檢測的本質(zhì)差別在逡逑于掃描方法，常規(guī)無損檢測掃描需求操作人員的主觀判斷，那么就要求操作人逡逑－８－逡逑

通過上述的算法可以得到很精確的判斷激勵信號的起始點，由于每一個激逡逑勵信號非常近似一個獨立的簡諧阻尼振動，在下一次激勵開始前，在正常檢測逡逑時，，可認為當(dāng)前信號起點以前，即為上一個信號的終點，檢測結(jié)果如圖２－３所逡逑示：逡逑０．４－逡逑０．３－逡逑０．２－逡逑圖２－３激勵信號端點檢測逡逑Ｆｉｇ．２－３邋Ｅｎｄｐｏｉｎｔ邋ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ邋ｏｆ邋ｅｘｃｉｔａｔｉｏｎ邋ｓｉｇｎａｌ逡逑－１２－逡逑
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TG717

【參考文獻】

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本文編號：2651007