發(fā)布時(shí)間：2022-02-10 10:18

　　針對(duì)GH3536合金選擇性激光熔化（Selective laser melting,SLM）工藝中,孔隙和裂紋等微小缺陷與完好區(qū)域的聲阻抗差異小,超聲檢測(cè)缺陷回波不明顯問題,提出基于變分模態(tài)分解結(jié)合小波分析的信號(hào)處理方法。首先對(duì)回波信號(hào)進(jìn)行變分模態(tài)分解,分析不同分量與原始信號(hào)的相關(guān)性進(jìn)行降噪重構(gòu),然后選擇db7小波函數(shù)對(duì)信號(hào)進(jìn)行3層分解,以極大極小規(guī)則進(jìn)行硬閾值平滑處理,提取信號(hào)突變點(diǎn)來判別缺陷回波。仿真和實(shí)際測(cè)試結(jié)果表明:該方法比單一的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解及小波重構(gòu)效果明顯,能夠檢出加工層厚為0.15 mm的人工缺陷,為高溫合金SLM成型工件超聲檢測(cè)回波信號(hào)微小缺陷識(shí)別提供了新方法。 

【文章來源】：數(shù)據(jù)采集與處理. 2020,35(02)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：9 頁

【部分圖文】：

Mallat算法流程圖

為驗(yàn)證上述算法性能，假設(shè)某一脈沖信號(hào)加上高斯噪聲的時(shí)域和頻域如圖2所示。從圖2中可以看出，原始信號(hào)染噪后淹沒于噪聲中，從時(shí)域和頻域上很難分出信號(hào)和噪聲。首先以VMD模式分解出各本征函數(shù)，歸一化中心頻率如表1所示。在模態(tài)量設(shè)置為2時(shí)，第1個(gè)模態(tài)分量的歸一化中心頻率與原始信號(hào)的頻域歸一化中心頻率相等。當(dāng)分解層數(shù)到4層時(shí)，第1、2個(gè)分量歸一化中心頻率相近僅差別0.046，且初始頻率已經(jīng)低于初始信號(hào)的歸一化中心頻率，因此可以認(rèn)為在4模態(tài)量時(shí)，原始信號(hào)已經(jīng)出現(xiàn)了過分解現(xiàn)象，該信號(hào)的模態(tài)量K值應(yīng)該設(shè)置為3，其分解結(jié)果如圖3所示。圖3 K=3時(shí)仿真信號(hào)模態(tài)分解

圖2 仿真信號(hào)時(shí)域與頻域求出各模態(tài)下信號(hào)分量與原始信號(hào)的相關(guān)性如表2所示�？梢钥闯鯞IMF1的信號(hào)成分與原始信號(hào)相關(guān)性較強(qiáng)。一般來說，超聲檢測(cè)設(shè)備產(chǎn)生的噪聲和超聲設(shè)備的回波信號(hào)是無關(guān)的�？紤]到SLM成型的GH3536合金信號(hào)中包含的高斯白噪聲信號(hào)與仿真信號(hào)的高斯白噪聲信號(hào)一致，在觀察時(shí)間上都服從正態(tài)分布，用Matlab仿真產(chǎn)生2 000個(gè)采樣點(diǎn)數(shù)等同于SLM成型的GH3536合金采樣點(diǎn)數(shù)，用以確定剔除噪聲分量的閾值標(biāo)準(zhǔn)。以高斯白噪聲信號(hào)和超聲回波信號(hào)的相關(guān)系數(shù)為參考，設(shè)置剔除閾值為0.1，即相關(guān)系數(shù)低于0.1的分量被認(rèn)為是高斯白噪聲，應(yīng)該剔除該信號(hào)后重構(gòu)信號(hào)以實(shí)現(xiàn)降噪。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于變分模態(tài)分解的相關(guān)能量熵自適應(yīng)閾值去噪[J]. 劉霞,李文.  吉林大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版). 2019(05)
[2]變分模態(tài)分解和熵理論在超聲信號(hào)降噪中的應(yīng)用[J]. 杜必強(qiáng),孫立江.  中國工程機(jī)械學(xué)報(bào). 2017(04)
[3]3D打印18Ni300模具鋼的顯微組織及力學(xué)性能[J]. 周隱玉,王飛,薛春.  理化檢驗(yàn)(物理分冊(cè)). 2016(04)
[4]3D打印技術(shù)研究現(xiàn)狀和關(guān)鍵技術(shù)[J]. 張學(xué)軍,唐思熠,肇恒躍,郭紹慶,李能,孫兵兵,陳冰清.  材料工程. 2016(02)
[5]金屬材料小缺陷超聲反射信號(hào)建模及識(shí)別[J]. 楊辰龍,陳越超,葉錢,鄭慧峰.  光學(xué)精密工程. 2015(09)
[6]增材制造用金屬粉末材料的關(guān)鍵影響因素分析[J]. 范立坤.  理化檢驗(yàn)(物理分冊(cè)). 2015(07)
[7]基于變分模態(tài)分解和模糊C均值聚類的滾動(dòng)軸承故障診斷[J]. 劉長良,武英杰,甄成剛.  中國電機(jī)工程學(xué)報(bào). 2015(13)
[8]金屬材料激光增材制造技術(shù)及在航空發(fā)動(dòng)機(jī)上的應(yīng)用[J]. 劉業(yè)勝,韓品連,胡壽豐,柴象海,曹源.  航空制造技術(shù). 2014(10)
[9]金屬增材制造技術(shù)在航空領(lǐng)域的發(fā)展與應(yīng)用[J]. 鞏水利,鎖紅波,李懷學(xué).  航空制造技術(shù). 2013(13)

博士論文
[1]碳纖維復(fù)合材料超聲背散射信號(hào)遞歸分析及缺陷檢測(cè)研究[D]. 滕國陽.浙江大學(xué) 2019

碩士論文
[1]基于變分模態(tài)分解和螢火蟲優(yōu)化概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)電機(jī)組振動(dòng)故障診斷研究[D]. 羅燚.西安理工大學(xué) 2019
[2]GH3536合金選區(qū)激光熔化成形行為及高溫性能研究[D]. 李勇.機(jī)械科學(xué)研究總院 2019
[3]多層各向異性再制造零件超聲散射和衰減研究[D]. 劉穎.中國地質(zhì)大學(xué)(北京) 2019
[4]激光沉積制造缺陷檢測(cè)評(píng)判研究[D]. 韓毅.沈陽航空航天大學(xué) 2019



本文編號(hào)：3618724