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超声导波轨底裂纹检测的信号增强技术
1
作者
何继平
周永久
+5 位作者
钦佩
张岩
周守镇
王平
周文涛
刘勇
《城市轨道交通研究》
北大核心
2025年第4期260-263,268,共5页
[目的]导波在钢轨中的传播过程中存在抗干扰能力差和信号衰减严重问题,不利于识别轨底裂纹。为提高信噪比,有必要提出一种信号增强技术用于增强导波信号。[方法]在传统超声导波检测基础上,利用Barker码作为伪随机序列码,采用BPSK(二进...
[目的]导波在钢轨中的传播过程中存在抗干扰能力差和信号衰减严重问题,不利于识别轨底裂纹。为提高信噪比,有必要提出一种信号增强技术用于增强导波信号。[方法]在传统超声导波检测基础上,利用Barker码作为伪随机序列码,采用BPSK(二进制相位编码)技术将原始激励信号经过编码调制后得到新的激励信号,实现对激励信号的扩频处理,并对采集的接收信号进行解扩。搭建超声导波轨底裂纹检测试验平台,分别对不同尺寸的钢轨轨底人工裂纹进行对比试验,分别在激励信号扩频与非扩频情况下,计算所接收导波信号的衰减系数。[结果及结论]试验结果表明,导波信号使用信号增强技术之后,相较于未经处理的原始导波信号,在传播相同距离时,衰减系数得到了明显降低,超声导波信号将能传播更远距离;相同尺寸人工裂纹所产生的影响更加明显,超声导波对钢轨轨底裂纹的检测灵敏度得到了明显提升。
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关键词
轨道交通
钢轨裂纹检测
Barker码
超声导波
信号增强技术
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职称材料
DKSVD和SVM在钢轨裂纹漏磁识别上的对比研究
被引量：
2
2
作者
张陆唯
石玉
刘文波
《电子测量技术》
2017年第9期193-196,共4页
针对漏磁检测中漏磁信号识别的问题,引入DKSVD字典学习方法来识别缺陷的种类。将实验采集到的数据制作成有标签的数据集,通过OMP算法和SVD算法迭代的优化字典和稀疏系数,构造出最优字典,再用构造出的字典原子重新组合来表示测试集的数据...
针对漏磁检测中漏磁信号识别的问题,引入DKSVD字典学习方法来识别缺陷的种类。将实验采集到的数据制作成有标签的数据集,通过OMP算法和SVD算法迭代的优化字典和稀疏系数,构造出最优字典,再用构造出的字典原子重新组合来表示测试集的数据,判别出测试集样本类别。实验证明字典学习方法能够基于训练集的特征重构漏磁信号,对漏磁信号有良好的识别能力。在不同数据维度下,通过和支持向量机(SVM)算法识别效果进行对比,DKSVD算法取得了更好的效果。
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关键词
钢轨裂纹检测
漏磁信号识别
支持向量机
字典学习
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职称材料
题名
超声导波轨底裂纹检测的信号增强技术
1
作者
何继平
周永久
钦佩
张岩
周守镇
王平
周文涛
刘勇
机构
苏州市轨道交通集团有限公司
南京航空航天大学自动化学院
南京派光高速载运智慧感知研究院有限公司
出处
《城市轨道交通研究》
北大核心
2025年第4期260-263,268,共5页
文摘
[目的]导波在钢轨中的传播过程中存在抗干扰能力差和信号衰减严重问题,不利于识别轨底裂纹。为提高信噪比,有必要提出一种信号增强技术用于增强导波信号。[方法]在传统超声导波检测基础上,利用Barker码作为伪随机序列码,采用BPSK(二进制相位编码)技术将原始激励信号经过编码调制后得到新的激励信号,实现对激励信号的扩频处理,并对采集的接收信号进行解扩。搭建超声导波轨底裂纹检测试验平台,分别对不同尺寸的钢轨轨底人工裂纹进行对比试验,分别在激励信号扩频与非扩频情况下,计算所接收导波信号的衰减系数。[结果及结论]试验结果表明,导波信号使用信号增强技术之后,相较于未经处理的原始导波信号,在传播相同距离时,衰减系数得到了明显降低,超声导波信号将能传播更远距离;相同尺寸人工裂纹所产生的影响更加明显,超声导波对钢轨轨底裂纹的检测灵敏度得到了明显提升。
关键词
轨道交通
钢轨裂纹检测
Barker码
超声导波
信号增强技术
Keywords
rail transit
rail crack detection
Barker code
ultrasonic guided wave
signal enhancement technology
分类号
U213.43 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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职称材料
题名
DKSVD和SVM在钢轨裂纹漏磁识别上的对比研究
被引量：
2
2
作者
张陆唯
石玉
刘文波
机构
南京航空航天大学自动化学院
出处
《电子测量技术》
2017年第9期193-196,共4页
文摘
针对漏磁检测中漏磁信号识别的问题,引入DKSVD字典学习方法来识别缺陷的种类。将实验采集到的数据制作成有标签的数据集,通过OMP算法和SVD算法迭代的优化字典和稀疏系数,构造出最优字典,再用构造出的字典原子重新组合来表示测试集的数据,判别出测试集样本类别。实验证明字典学习方法能够基于训练集的特征重构漏磁信号,对漏磁信号有良好的识别能力。在不同数据维度下,通过和支持向量机(SVM)算法识别效果进行对比,DKSVD算法取得了更好的效果。
关键词
钢轨裂纹检测
漏磁信号识别
支持向量机
字典学习
Keywords
rail flaw detection
magnetic flux leakage signal recognition
support vector machine
dictionary learning
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TN06 [电子电信—物理电子学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
超声导波轨底裂纹检测的信号增强技术
何继平
周永久
钦佩
张岩
周守镇
王平
周文涛
刘勇
《城市轨道交通研究》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
DKSVD和SVM在钢轨裂纹漏磁识别上的对比研究
张陆唯
石玉
刘文波
《电子测量技术》
2017
2
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职称材料
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