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基于插值互相關(guān)的超聲鋼軌探傷直達波自適應(yīng)分離算法

發(fā)布時間:2020-10-27 23:04
   超聲鋼軌探傷是一個十分重要的課題,它決定著鐵路運輸?shù)陌踩。鐵道部規(guī)定定期需要對鐵路進行探傷檢測。尤其對于高鐵,高鐵在晚上是不運行的,即每晚都需要對高鐵進行探傷檢測,高密度的探傷檢測要求高精度檢測的效果。而在鋼軌探傷檢測中,由于檢測信號采用線性調(diào)頻信號,檢測結(jié)束后對探傷結(jié)果進行分析時存在直達波干擾。因此有必要研究適合超聲鋼軌探傷的直達波抑制方法。當(dāng)使用自適應(yīng)濾波器對接收信號進行直達波抑制處理時,濾波器參考信號的選取決定著自適應(yīng)濾波算法的性能以及直達波抑制的效果。由于參考信號是用來擬合直達波的,參考信號與接收信號中直達波成分強相關(guān)時,直達波濾除會有較好的效果。所以,本文重點在于如何擬合出與接收信號中直達波成分最相關(guān)的參考信號,主要貢獻在于:1.針對使用另一路接收信號模擬參考信號所帶來的問題,即沒有利用先驗知識模擬、自適應(yīng)濾波器兩路輸入中的反射波成分比較相似;以及人為估計直達波成分模擬參考信號所帶來的參考信號與直達波相關(guān)性不夠大的問題。本文研究了一種基于插值互相關(guān)的參考信號選取算法,利用發(fā)射信號加上插值互相關(guān)算法,模擬出的參考信號有效解決了傳統(tǒng)參考信號選取方法沒有利用先驗知識模擬、參考信號與直達波相關(guān)性不大等問題。2.不同于探地雷達直達波分離的是,鋼軌探傷所使用的超聲信號比探地雷達所使用的電磁信號波長更長,對信號進行采樣并利用自適應(yīng)濾波器分離直達波時容易引入采樣估計誤差。針對上述問題,本文研究了一種采樣率遍歷法結(jié)合插值互相關(guān)算法的方法,有效解決了因超聲信號波長較長所引入的采樣估計誤差的問題,進一步提升直達波抑制精確度。3.為了能夠簡單方便地模擬實際鋼軌探傷場景中的直達波抑制效果,基于上述方法,參與研制了一套基于超聲鋼軌探傷的軟硬相結(jié)合的檢測系統(tǒng),完成了對該系統(tǒng)的測試,并針對實際鋼軌探傷場景下進行了模擬直達波抑制實驗,并對比了本文研究的參考信號選取方法與傳統(tǒng)參考信號選取方法下的直達波抑制效果,并取得了良好的對比效果,驗證了本文所研究的方法的可行性。
【學(xué)位單位】:華南理工大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位年份】:2018
【中圖分類】:U213.43;TG115.285
【部分圖文】:

垂直入射,超聲波,透射波,聲強


20 2 12tP ZtP Z Z 2 10 2 1rP Z ZrP Z Z 2 22 1 2 2 0 0 1 2 0 2/ 2 4/ 2 ( t t tI P Z Z PTI P Z Z P Z 2 21 22 20 0 1 0 2/ 2/ 2r r rI P Z P Z RI P Z P Z 聲強和聲壓;rI ,rP 為反射波,tP 為透射波的聲強和聲壓;當(dāng)波和方向相同的透射波?傮w

超聲脈沖,持續(xù)時間,固體,異質(zhì)界面


短脈沖在異質(zhì)界面不同時因而聲阻抗不波到固體內(nèi)部并分析來自固體內(nèi)部缺陷物件缺陷的深度、性質(zhì)以及大小情況。及超聲檢測的部分都基于脈沖反射法來號的選擇號與線性調(diào)頻(LFM)信號中,研究人員主要使用回波幅度法來獲守恒定律,信號越呈現(xiàn)一個衰減的過程包絡(luò)

示意圖,直達波,示意圖,缺陷反射


如圖 2-5(a)所示,直達波與反射波在時域上沒有發(fā)生重疊,因為直達波的持續(xù)時間短,直達波接收完了以后,反射波才陸續(xù)到達,即2 1t t,這個時候可以用門限法簡單的處理直達波;相反,如圖 2-5(b)所示,直達波還沒有接收完畢,反射波就已經(jīng)開始接收了,即2 1t t,這個時候簡單的用門限法就不行,因為把直達波濾除的同時也把反射信號和直達波重合的那部分也濾除了。而使用線性調(diào)頻信號的時候,這種重合的情況就經(jīng)常發(fā)生。由于大多來直達波是發(fā)射探頭直接傳到接收探頭,經(jīng)歷路程短,也有少數(shù)來自外界物體表面的直接反射,所以接收探頭收到的直達波的幅度衰減很小,而缺陷反射波經(jīng)歷了較長時間的傳播,幅度根據(jù)能量守恒定律,是會不斷衰減的,因此直達波和缺陷反射波相比的話,直達波能量就高很多,缺陷反射波的能量很低,導(dǎo)致反射波在直達波中看不出來,造成本末倒置,影響鋼軌探傷效果。因此,從接收信號里分離直達波就顯得尤為重要了,因為這直接影響超聲鋼軌探傷的精度,影響千萬人的安全。t
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本文編號:2859199

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