基于激光超声技术的材料表面缺陷的定量评价研究以及应用

摘要

表面缺陷和近表面缺陷的类型识别是定量激光超声无损检测中存在的基础性问题。在该领域的工作中，利用超声成像来重构多种缺陷几何外形的方式，需进行长时间全局超声扫描以及数据合成的离线数据处理阶段，并不能满足现在工业界对高速、在线的检测需求。本文提出利用特征提取算法，直接从信号中提取时域和频域特征，无需等待全局超声扫描以及数据合成。主要研究内容有： （1）研究了激光激发超声表面波的相关理论。采用三维有限元激光点源、热弹效应模型，以钢轨为实例，数值模拟了不同深度裂纹与表面波的相互作用，分析了不同深度缺陷回波的频谱特性，并归纳出缺陷深度与回波幅值、相位的关系； （2）研究了小波包软阈值去噪的相关理论。基于激光超声仿真信号，分别依据信噪比、相关系数、均方根误差来选择小波基、分解层数、阈值函数，优选了针对宽频带、非平稳的缺陷回波的去噪方案； （3）提出了基于小波包变换的缺陷超声波信号的时域和频域的特征融合算法，并对小波包能量、小波包局部熵等特征进行了特征可视化分析。经过分析，本文提出的小波包融合特征能够深度挖掘回波缺陷信号时频特性，具有良好的可分性，其可分性测度值达到9.84，高于其他特征。 （4）采用基于线性判别分析的可分性测度和非线性支持向量机的识别的方法，开展以铁轨表面缺陷为例的小波包融合特征的性能评估，其支持向量机5折交叉验证准确率98.7354%，论证了小波包融合特征的优秀地挖掘信号时频信息的能力。 本文探索了高精度（0.5mm）定量评估材料表面缺陷的领域，采用基于核主成分小波包融合特征和多维缩放小波包融合特征对缺陷分别进行基于支持向量机多分类检测和对比，最终核主成分小波包融合特征在5折交叉验证准确率达到98.7305%，为小样本高精度激光超声定量检测奠定了实践基础，验证了非成像式激光超声高精度定量评估的可行性。

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摘 要

ABSTRACT

图表清单

第一章 绪论

1.1 研究背景

1.2 国内外研究现状

1.2.1 激光超声检测技术

1.2.2 超声信号特征提取技术

1.2.3 超声缺陷分类识别技术研究现状

1.3 当前研究的主要问题

1.4 本文研究的主要内容

第二章 激光超声技术数值仿真研究

2.1 激光超声激发机制

2.1.1 热弹效应

2.1.2 融蚀效应

2.2 声表面波的基本性质

2.2.1 声表面波的检测方法

2.3 激光器参数分析

2.3.1 脉冲能量

2.3.2 辐照区域与光束能量分布

2.3.3 脉冲宽度与脉冲重复率

2.4 热弹机制下激发超声的点源模型

2.4.1 热扩散理论模型

2.4.2 热结构耦合的理论模型

2.5 数值仿真信号分析

2.5.1 仿真结果信号分析

2.6 本章小结

第三章 激光超声小波去噪关键技术研究

3.1 小波分解理论

3.2 激光超声信号的小波包去噪

3.3 小波包变换理论

3.4 小波软阈值去噪

3.5 去噪评价指标和方案

3.5.1 加性高斯白噪声

3.5.2 选择小波基

3.5.3 分解层数的选择

3.5.4 阈值选择

3.6 信号的小波去噪

3.7 本章小结

第四章 基于材料表面缺陷的激光超声实验

4.1 实验系统整体介绍

4.2 控制装置

4.3 激发装置

4.4 检测装置

4.5 扫描装置

4.6 基于钢轨的激光超声实验

4.7 数据预处理

4.8 实验信号分析

4.9 本章小结

第五章 激光超声回波信号的特征提取关键技术研究

5.1 无监督特征提取算法

5.1.1 核主成分分析算法

5.1.2 多维缩放算法

5.2 表面波缺陷信号的能量特征提取

5.3 表面波缺陷信号小波包时域和频域的特征提取

5.4 表面波缺陷信号的局部小波包熵的特征提取

5.5 基于小波包分解的特征融合算法

5.6 本章小结

第六章 激光超声信号分类评价关键技术研究

6.1 线性判别分析与Fisher可分性测度

6.2支持向量机理论

6.2.1线性分类问题

6.2.2非线性分类问题

6.3 分类评价指标

6.3.1 交叉验证

6.3.2 精确率与召回率

6.3.3 模型的泛化能力

6.4 分类与评估

6.4.1 支持向量机参数寻优

6.4.2 基于支持向量机的多特征分类研究

6.5 本章小节

第七章 总结与展望

7.1 总结

7.2 展望

参考文献

致谢

在学期间的研究成果及学术论文情况