转辙机动作杆缺陷超声检测信号特征提取与检测系统开发

摘要

在铁路工业领域的制造过程中，越来越多地要求对关键部件进行有效准确的无损检测，而超声检测技术是最适合进行自动化检测的无损检测技术。超声检测技术的研究主要体现在检测方法和对超声信号数据的处理分析两方面。随着超声检测方法研究不断取得进步，如何利用现代信号处理技术与模式识别技术对信号数据进行合理的处理分析显得尤为重要。其中超声信号的特征提取与特征选择问题是对缺陷进行定量识别的关键性问题。
　　 本项研究以转辙机的关键部件—动作杆为研究对象，综合利用常用统计特征与数据挖掘方法，对超声缺陷回波信号的特征提取及缺陷回波特征数据集的降维问题重点开展了研究，并提出了转辙机动作杆自动检测系统的总体设计方案。开展的具体研究工作内容和获得的主要结果如下:
　　 1)在介绍检测试件结构和超声检测基本原理的前提下，搭建超声质量检测实验系统，分别对两种缺陷的人工试件的超声回波信号数据进行采集、保存和分析，提出选择合适的信号处理方法来实现缺陷特征的提取对提高缺陷的检测与分类能力的必要性。
　　 2)应用连续小波变换理论判断超声检测信号缺陷的存在位置;论述了小波包变换(WPT)和经验模态分解(EMD)的基本理论，对比分析将两种方法应用于超声检测信号分解中的特点。
　　 3)在分析常用超声信号特征基础上，实现对缺陷超声信号的特征提取和缺陷特征数据集的降维:分别采取EMD和WPT的方法对原始缺陷超声回波信号进行分解，并提取各分解信号、原始信号及原始信号的包络谱信号的8个特征参数，组成独立特征组1、2、3和4。取两种人工缺陷样本数各40，计算了独立特征组，构建缺陷特征数据集，并用主成分分析(FCA)方法实现特征集的降维。
　　 4)为了满足当前转辙机动作杆出厂时的在线质量检测需求，提出了超声自动检测系统总体方案的设计。利用虚拟仪器技术的软件平台，设计基于模块化的上位机软件系统，主要分为原始数据采集模块和离线数据处理模块两部分。
　　 研究表明，超声回波信号中含有大量的有关检测对象的信息，故如何通过适当的信号处理方法来实现缺陷信号的特征提取获得新进展，及如何在数据集挖掘算法研究中将缺陷特征集有效降维并实现缺陷定量识别，将是超声检测缺陷模式识别领域开展研究工作的重要方向。

目录

声明

摘要

插图索引

附表索引

第1章 绪论

1．1 选题背景及意义

1．2 超声无损检测技术概述

1．3 超声检测信号特征分析及提取方法概述

1．4 小波包变换与经验模态分解方法的国内外研究现状

1．5 主成分分析方法的国内外研究现状

1．6 研究内容与安排

第2章 超声缺陷信号数据的获取与分析

2．1 引言

2．2 人工试件的结构

2．3 超声检测原理及缺陷回波获取实验

2．3．1 超声波传播原理

2．3．2 液浸法简析

2．3．3 缺陷判断及评定准则

2．2．4 超声信号采集原理

2．3．5 缺陷回波数据采集实验

2．4 小波包分析和经验模态分析方法简析

2．5 主成分分析方法简析

2．6 本章小结

第3章 WPT和EMD的基本理论和方法研究

3．1 引言

3．2 小波变换

3．2．1 小波变换的基本概念

3．2．2 离散二进小波变换—Mallat塔式算法

3．2．3 应用连续小波变换判断超声检测信号缺陷的存在

3．3 小波包变换(WPT)

3．3．1 小波包的基本概念

3．3．2 小波包变换

3．3．3 小波包逆变换

3．3．4 小波包变换和小波变换的能力比较

3．4 经验模式分解(EMD)法

3．4．1 固有模式函数

3．4．2 经验模式分解法基本原理

3．5 WPT和EMD应用于超声检测信号分解的特点及其对比分析

3．5．1 小波包技术(WPT)应用于超声检测信号的特点分析

3．5．2 经验模态分解(EMD)应用于超声检测信号的特点分析

3．5．3 经验模态分解(EMD)和小波包变换(WPT)的能力比较

3．6 常用超声检测信号特征分析

3．6．1 超声信号的幅值域特征

3．6．2 超声信号的几何特征与统计特征

3．6．3 本实验中选用的特征

3．7 本章小结

第4章 超声检测信号的特征提取与特征选择

4．1 引言

4．2 原始回波信号的预处理

4．2．1 零均值化

4．2．2 趋势项消除

4．3 基于EMD的超声检测信号特征提取

4．3．1 IMF分量的获取

4．3．2 IMF分量的选择

4．3．3 EMD方法超声检测信号特征提取结果

4．4 基于WPT的超声检测信号特征提取

4．4．1 小波函数的选择

4．4．2 分解尺度的选择

4．4．3 基于WPT的超声检测信号特征提取结果

4．5 基于原始超声检测信号及其包络谱的特征提取

4．5．1 基于原始超声检测信号的特征提取

4．5．2 基于原始超声检测信号包络谱特征提取

4．6 缺陷超声回波特征选择方法研究

4．6．1 缺陷信号特征数据集的构建

4．6．2 特征选择的基本框架和搜索策略

4．6．3 基于主成分分析(PCA)方法的数据集降维研究

4．7 本章小结

第5章 转辙机动作杆超声自动检测系统开发

5．1 引言

5．2 转辙机动作杆超声自动检测系统的总体方案设计

5．2．1 自动检测系统的功能和性能要求

5．2．2 自动检测系统总体方案设计

5．3 超声换能器参数和机构运行参数的确定

5．4 基于模块化的上位机软件系统设计

5．4．1 数据采集模块的设计

5．4．2 离线数据处理模块设计

5．5 本章小结

结论与展望

结论

展望

参考文献

致谢

附录A 攻读学位期间发表的科研项目成果