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高温合金中微小缺陷超声检测信号的小波去噪研究
被引量:
6
1
作者
卢超
任吉林
唐昊
《信号处理》
CSCD
2003年第2期174-178,共5页
本文首先建立了高温合金材料微小缺陷的超声检测信号模型,然后在分析仪器电噪声、晶粒散射噪声、缺陷信号的频谱分布及小波变换特性的基础上,采用一种用一个尺度间变化的门限阈值来去除噪声的小波变换系数再重构检测信号的方法提高信噪...
本文首先建立了高温合金材料微小缺陷的超声检测信号模型,然后在分析仪器电噪声、晶粒散射噪声、缺陷信号的频谱分布及小波变换特性的基础上,采用一种用一个尺度间变化的门限阈值来去除噪声的小波变换系数再重构检测信号的方法提高信噪比。计算机仿真分析和实验结果表明,该方法不仅具有很好的去噪效果,而且重构的缺陷回波的波形失真度小,有利于进一步作定量检测。
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关键词
高温合金
微小缺陷
超声检测信号
小波变换
信噪比
噪声
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职称材料
基于改进CoSaMP的管道污垢超声检测信号的压缩重构研究
被引量:
1
2
作者
王彤彤
孙灵芳
《机械强度》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第6期1316-1322,共7页
在超声检测中,传感器采集数据时易造成冗余信号和随机噪声,抑制随机噪声的同时压缩重构信号一直是超声检测领域的研究热点和难点。基于压缩感知理论和超声检测方法,提出一种改进压缩采样匹配追踪(Compressive Sampling Matching Pursuit...
在超声检测中,传感器采集数据时易造成冗余信号和随机噪声,抑制随机噪声的同时压缩重构信号一直是超声检测领域的研究热点和难点。基于压缩感知理论和超声检测方法,提出一种改进压缩采样匹配追踪(Compressive Sampling Matching Pursuit,CoSaMP)的管道污垢超声检测信号压缩重构算法:采用K-SVD算法稀疏表示超声检测信号,推导峰值信噪比与迭代次数之间的关系,自适应确定稀疏度,利用回波信号与随机噪声在变换域的稀疏表征差异拾取有效信息。结果表明:该改进CoSaMP算法能准确定位信号稀疏度,重构超声检测信号反映了原始信号特征,且运算时间明显缩短,证明了改进CoSaMP算法重构超声检测信号的可行性。
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关键词
换热管
超声检测信号
压缩感知
噪声压制
压缩采样匹配追踪
峰值信噪比
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职称材料
一种新的超声无损检测回波信号的识别方法
被引量:
6
3
作者
张琦
阙沛文
雷华明
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第12期2081-2084,共4页
由于超声回波信号受到噪声干扰或者到达时间混叠,故超声无损检测信号很难鉴别缺陷的大小.文中提出一种新的超声回波信号到达时间的识别方法.该方法首先把原始采集的回波信号进行经验模态分解,得到若干个固有模态函数,通过确定能量临界值...
由于超声回波信号受到噪声干扰或者到达时间混叠,故超声无损检测信号很难鉴别缺陷的大小.文中提出一种新的超声回波信号到达时间的识别方法.该方法首先把原始采集的回波信号进行经验模态分解,得到若干个固有模态函数,通过确定能量临界值,选择几个固有模态函数重构信号,重构信号的峰值包络表明了各个回波信号的到达时间.由衍射时差法(TOFD)实验信号验证了该方法的可行性及准确性.实验结果表明,可以识别的最小时间间隔为0.1μs,平均误差为80 ns.
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关键词
超声
无损
检测
信号
经验模态分解
衍射时差法
HILBERT变换
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职称材料
基于CMUT的超声波信号检测及放大电路设计
被引量:
7
4
作者
张泽芳
任勇峰
何常德
《仪表技术与传感器》
CSCD
北大核心
2020年第2期37-40,共4页
超声波信号检测及放大是搭建水下超声系统的基础,当微型电容式超声换能器(CMUT)处于接收状态时,电容值变化量为pF级,这对信号检测与放大电路设计提出了很高的要求。在进行了CMUT工作原理分析、C-V特性测试、电荷放大原理理论分析、仿真...
超声波信号检测及放大是搭建水下超声系统的基础,当微型电容式超声换能器(CMUT)处于接收状态时,电容值变化量为pF级,这对信号检测与放大电路设计提出了很高的要求。在进行了CMUT工作原理分析、C-V特性测试、电荷放大原理理论分析、仿真及实验后,所设计的电路灵敏度可达到2.5 V/pF,该电路性能优良,可集成度高,可推动CMUT的广泛应用。
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关键词
CMUT
超声
波
信号
检测
电荷放大原理
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职称材料
小波包分析在木材超声检测中的应用
被引量:
3
5
作者
齐巍
王立海
《森林工程》
2005年第3期24-25,39,共3页
小波包分解能够准确地把超声检测信号划分到不同的频带范围内,实现了不同频带范围内能量变化量的提取。试验说明缺陷试件的信号能量变化量在一些特定的频带内显示出显著的不同,为下一步应用神经网络等模式识别方法辨别试件缺陷类型提供...
小波包分解能够准确地把超声检测信号划分到不同的频带范围内,实现了不同频带范围内能量变化量的提取。试验说明缺陷试件的信号能量变化量在一些特定的频带内显示出显著的不同,为下一步应用神经网络等模式识别方法辨别试件缺陷类型提供了比较理想的特征向量。
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关键词
小波包分析
应用
木材
超声检测信号
模式识别方法
小波包分解
信号
能量
特征向量
缺陷类型
神经网络
变化量
频带
试件
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职称材料
基于GASA-BP的轧辊内部缺陷检测方法
被引量:
1
6
作者
王蕾
陶海然
+2 位作者
郭钰瑶
张泽琳
夏绪辉
《武汉科技大学学报》
CAS
北大核心
2023年第5期368-375,共8页
为了准确识别轧辊内部缺陷,采用超声波探伤仪对轧辊进行检测,并提出一种融合灰狼算法、遗传算法、模拟退火算法和BP神经网络的超声检测信号分类方法。对超声检测信号进行小波降噪,采用自适应灰狼优化阈值法确定最优的小波阈值;根据轧辊...
为了准确识别轧辊内部缺陷,采用超声波探伤仪对轧辊进行检测,并提出一种融合灰狼算法、遗传算法、模拟退火算法和BP神经网络的超声检测信号分类方法。对超声检测信号进行小波降噪,采用自适应灰狼优化阈值法确定最优的小波阈值;根据轧辊内部不同缺陷检测信号的时域和频域信息差异,从三层、四层和五层小波包分解中选择最优的分解层数,以实现对去噪检测信号的最佳处理,在此基础上构建检测信号的能量特征向量;采用经过遗传模拟退火算法优化的BP神经网络模型(GASA-BP)进行特征向量的识别,进而完成轧辊内部缺陷的分类。实验结果表明,该模型的识别准确率可达到97.41%,并且运算速度得到极大提高,能满足大部分企业对轧辊缺陷分类精度及效率的要求,为轧辊的进一步检测、修复及再制造提供了可靠信息。
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关键词
轧辊内部缺陷
超声检测信号
小波降噪
自适应灰狼优化阈值法
GASA-BP
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职称材料
非本征光纤法-珀传感器局部放电检测研究进展
被引量:
14
7
作者
陈起超
张伟超
+2 位作者
白仕光
杜亮
赵洪
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第5期1305-1320,共16页
电力设备局部放电检测一直是国内外学者的研究重点,局放超声信号由于具有抗干扰易定位等优点而成为近年来的研究热点。随着科技的发展,使用光学传感器检测局放超声信号成为一种新兴的技术方法。在众多的光学传感器中非本征光纤法布里-珀...
电力设备局部放电检测一直是国内外学者的研究重点,局放超声信号由于具有抗干扰易定位等优点而成为近年来的研究热点。随着科技的发展,使用光学传感器检测局放超声信号成为一种新兴的技术方法。在众多的光学传感器中非本征光纤法布里-珀罗(EFPI)传感器由于具有体积小、灵敏度高和抗电磁干扰等优点而备受关注。首先,介绍了国内外关于EFPI传感器的研究现状;其次,对EFPI传感器的检测原理、膜片材料的基本性能及制备方法进行了细致的阐述,并分析了可用于外置耦合检测的传感器可行性和优化完善传感器灵敏度设计方法的意义;最后,对EFPI传感器在局放检测中的局放点定位研究进行了分析,总结了传感器在应用研究中遇到的问题及解决方法,并根据EFPI传感器的实际情况,对传感器未来的发展趋势和研究重点进行了展望。
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关键词
局放
超声
信号
检测
非本征光纤法-珀传感器
膜片材料
制备方法
特性参数
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职称材料
题名
高温合金中微小缺陷超声检测信号的小波去噪研究
被引量:
6
1
作者
卢超
任吉林
唐昊
机构
南昌航空工业学院测控工程系
中国科学技术大学自动化系
出处
《信号处理》
CSCD
2003年第2期174-178,共5页
基金
航空预研基金
江西省测控工程中心开放基金资助课题
文摘
本文首先建立了高温合金材料微小缺陷的超声检测信号模型,然后在分析仪器电噪声、晶粒散射噪声、缺陷信号的频谱分布及小波变换特性的基础上,采用一种用一个尺度间变化的门限阈值来去除噪声的小波变换系数再重构检测信号的方法提高信噪比。计算机仿真分析和实验结果表明,该方法不仅具有很好的去噪效果,而且重构的缺陷回波的波形失真度小,有利于进一步作定量检测。
关键词
高温合金
微小缺陷
超声检测信号
小波变换
信噪比
噪声
Keywords
Small defect in superalloy Wavelet transform Signal-to noise ratio Ultrasonic testing
分类号
TG132.32 [一般工业技术—材料科学与工程]
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职称材料
题名
基于改进CoSaMP的管道污垢超声检测信号的压缩重构研究
被引量:
1
2
作者
王彤彤
孙灵芳
机构
浙江工业职业技术学院
吉林省节能与测控技术研究中心
出处
《机械强度》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第6期1316-1322,共7页
基金
吉林省自然科学基金项目(20180101075JC)资助。
文摘
在超声检测中,传感器采集数据时易造成冗余信号和随机噪声,抑制随机噪声的同时压缩重构信号一直是超声检测领域的研究热点和难点。基于压缩感知理论和超声检测方法,提出一种改进压缩采样匹配追踪(Compressive Sampling Matching Pursuit,CoSaMP)的管道污垢超声检测信号压缩重构算法:采用K-SVD算法稀疏表示超声检测信号,推导峰值信噪比与迭代次数之间的关系,自适应确定稀疏度,利用回波信号与随机噪声在变换域的稀疏表征差异拾取有效信息。结果表明:该改进CoSaMP算法能准确定位信号稀疏度,重构超声检测信号反映了原始信号特征,且运算时间明显缩短,证明了改进CoSaMP算法重构超声检测信号的可行性。
关键词
换热管
超声检测信号
压缩感知
噪声压制
压缩采样匹配追踪
峰值信噪比
Keywords
Heat exchange tube
Ultrasonic testing signal
Compressive sensing
Noise suppression
Compressive sampling matching pursuit
Peak signal to noise ratio
分类号
TN911.72 [电子电信—通信与信息系统]
TB52 [理学—声学]
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职称材料
题名
一种新的超声无损检测回波信号的识别方法
被引量:
6
3
作者
张琦
阙沛文
雷华明
机构
上海交通大学自动检测研究所
出处
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第12期2081-2084,共4页
基金
国家高技术研究发展计划(863)项目(2001AA602021)
文摘
由于超声回波信号受到噪声干扰或者到达时间混叠,故超声无损检测信号很难鉴别缺陷的大小.文中提出一种新的超声回波信号到达时间的识别方法.该方法首先把原始采集的回波信号进行经验模态分解,得到若干个固有模态函数,通过确定能量临界值,选择几个固有模态函数重构信号,重构信号的峰值包络表明了各个回波信号的到达时间.由衍射时差法(TOFD)实验信号验证了该方法的可行性及准确性.实验结果表明,可以识别的最小时间间隔为0.1μs,平均误差为80 ns.
关键词
超声
无损
检测
信号
经验模态分解
衍射时差法
HILBERT变换
Keywords
ultrasonic non-destructive test (NDT) signal
empirical mode deeomposition(EMD)
time-offlight-diffraction (TOFD)
Hilbert transform
分类号
TH878 [机械工程—精密仪器及机械]
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职称材料
题名
基于CMUT的超声波信号检测及放大电路设计
被引量:
7
4
作者
张泽芳
任勇峰
何常德
机构
中北大学仪器与电子学院
出处
《仪表技术与传感器》
CSCD
北大核心
2020年第2期37-40,共4页
文摘
超声波信号检测及放大是搭建水下超声系统的基础,当微型电容式超声换能器(CMUT)处于接收状态时,电容值变化量为pF级,这对信号检测与放大电路设计提出了很高的要求。在进行了CMUT工作原理分析、C-V特性测试、电荷放大原理理论分析、仿真及实验后,所设计的电路灵敏度可达到2.5 V/pF,该电路性能优良,可集成度高,可推动CMUT的广泛应用。
关键词
CMUT
超声
波
信号
检测
电荷放大原理
Keywords
CMUT
ultrasonic signal detection
charge amplification principle
分类号
TB552 [理学—声学]
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职称材料
题名
小波包分析在木材超声检测中的应用
被引量:
3
5
作者
齐巍
王立海
机构
东北林业大学
出处
《森林工程》
2005年第3期24-25,39,共3页
基金
国家林业局"948"项目资助(2002-39(1))。
文摘
小波包分解能够准确地把超声检测信号划分到不同的频带范围内,实现了不同频带范围内能量变化量的提取。试验说明缺陷试件的信号能量变化量在一些特定的频带内显示出显著的不同,为下一步应用神经网络等模式识别方法辨别试件缺陷类型提供了比较理想的特征向量。
关键词
小波包分析
应用
木材
超声检测信号
模式识别方法
小波包分解
信号
能量
特征向量
缺陷类型
神经网络
变化量
频带
试件
Keywords
wavelet packet
ultrasonic testing
timber
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TD235.1 [矿业工程—矿井建设]
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职称材料
题名
基于GASA-BP的轧辊内部缺陷检测方法
被引量:
1
6
作者
王蕾
陶海然
郭钰瑶
张泽琳
夏绪辉
机构
武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室
武汉科技大学机械传动与制造工程湖北省重点实验室
出处
《武汉科技大学学报》
CAS
北大核心
2023年第5期368-375,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(52275503)
湖北省杰出青年基金项目(2023AFA092)
湖北省支持企业技术创新发展项目(2021BAB002,2022BAD102).
文摘
为了准确识别轧辊内部缺陷,采用超声波探伤仪对轧辊进行检测,并提出一种融合灰狼算法、遗传算法、模拟退火算法和BP神经网络的超声检测信号分类方法。对超声检测信号进行小波降噪,采用自适应灰狼优化阈值法确定最优的小波阈值;根据轧辊内部不同缺陷检测信号的时域和频域信息差异,从三层、四层和五层小波包分解中选择最优的分解层数,以实现对去噪检测信号的最佳处理,在此基础上构建检测信号的能量特征向量;采用经过遗传模拟退火算法优化的BP神经网络模型(GASA-BP)进行特征向量的识别,进而完成轧辊内部缺陷的分类。实验结果表明,该模型的识别准确率可达到97.41%,并且运算速度得到极大提高,能满足大部分企业对轧辊缺陷分类精度及效率的要求,为轧辊的进一步检测、修复及再制造提供了可靠信息。
关键词
轧辊内部缺陷
超声检测信号
小波降噪
自适应灰狼优化阈值法
GASA-BP
Keywords
roller internal defect
ultrasonic detection signal
wavelet denoising
adaptive gray wolf optimized threshold method
GASA-BP
分类号
TP391.7 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TG333.17 [金属学及工艺—金属压力加工]
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职称材料
题名
非本征光纤法-珀传感器局部放电检测研究进展
被引量:
14
7
作者
陈起超
张伟超
白仕光
杜亮
赵洪
机构
哈尔滨理工大学电气与电子工程学院
大唐东北电力试验研究院有限公司
国网浙江省电力有限公司
出处
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第5期1305-1320,共16页
基金
国家自然科学基金青年基金(51607049)
黑龙江省普通高校基本科研业务费专项资金(LGYC2018JC029)
国网浙江省电力有限公司科技项目(5211WF200005)资助。
文摘
电力设备局部放电检测一直是国内外学者的研究重点,局放超声信号由于具有抗干扰易定位等优点而成为近年来的研究热点。随着科技的发展,使用光学传感器检测局放超声信号成为一种新兴的技术方法。在众多的光学传感器中非本征光纤法布里-珀罗(EFPI)传感器由于具有体积小、灵敏度高和抗电磁干扰等优点而备受关注。首先,介绍了国内外关于EFPI传感器的研究现状;其次,对EFPI传感器的检测原理、膜片材料的基本性能及制备方法进行了细致的阐述,并分析了可用于外置耦合检测的传感器可行性和优化完善传感器灵敏度设计方法的意义;最后,对EFPI传感器在局放检测中的局放点定位研究进行了分析,总结了传感器在应用研究中遇到的问题及解决方法,并根据EFPI传感器的实际情况,对传感器未来的发展趋势和研究重点进行了展望。
关键词
局放
超声
信号
检测
非本征光纤法-珀传感器
膜片材料
制备方法
特性参数
Keywords
Partial discharge ultrasonic signal detection
extrinsic fiber Fabry-perot interferometer(EFPI)sensor
diaphragm material
preparation method
characteristic parameter
分类号
TM931 [电气工程—电力电子与电力传动]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
高温合金中微小缺陷超声检测信号的小波去噪研究
卢超
任吉林
唐昊
《信号处理》
CSCD
2003
6
在线阅读
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职称材料
2
基于改进CoSaMP的管道污垢超声检测信号的压缩重构研究
王彤彤
孙灵芳
《机械强度》
CAS
CSCD
北大核心
2020
1
在线阅读
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职称材料
3
一种新的超声无损检测回波信号的识别方法
张琦
阙沛文
雷华明
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006
6
在线阅读
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职称材料
4
基于CMUT的超声波信号检测及放大电路设计
张泽芳
任勇峰
何常德
《仪表技术与传感器》
CSCD
北大核心
2020
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
5
小波包分析在木材超声检测中的应用
齐巍
王立海
《森林工程》
2005
3
在线阅读
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职称材料
6
基于GASA-BP的轧辊内部缺陷检测方法
王蕾
陶海然
郭钰瑶
张泽琳
夏绪辉
《武汉科技大学学报》
CAS
北大核心
2023
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
7
非本征光纤法-珀传感器局部放电检测研究进展
陈起超
张伟超
白仕光
杜亮
赵洪
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2022
14
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职称材料
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