位置:成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
基于非线性小波收缩的超声信号缺陷识别方法
  • ISSN号:0577-6686
  • 期刊名称:机械工程学报
  • 时间:2011
  • 页码:1-6
  • 分类:TG115[金属学及工艺—物理冶金;金属学及工艺—金属学]
  • 作者机构:[1]哈尔滨工业大学先进焊接与连接国家重点实验室,哈尔滨150001, [2]哈尔滨工业大学机电工程学院,哈尔滨150001
  • 相关基金:国家自然科学基金(51005056 50775054); 国际合作(2007DFR70070); 黑龙江省自然科学基金(QC2010081)资助项目
  • 相关项目:基于超声Lamb波法多栅格钎焊结构缺陷的检测研究
中文摘要:

超声检测回波中的噪声信号是影响焊接缺陷无损检测的主要因素之一。为了更好地抑制回波中的噪声成分,从而有效地识别缺陷信号,在传统非线性小波收缩(Nonlinear wavelet shrinkage,NWS)方法的基础上,提出一种基于子波相关的改进噪声抑制方法。改进方法具备小波分析的多分辨特性,同时兼顾相邻测点回波中缺陷信号间具强相关性的特点。分别利用传统及改进的NWS方法对计算机仿真信号及焊缝超声检测信号进行处理,研究不同母小波及阈值估计方法对信号处理效果的影响。结果表明,改进方法对不同母小波的敏感性小,受不同阈值估计方法的影响小,且对复杂成分的噪声更具适应性。改进方法的噪声信号抑制及缺陷信号恢复效果明显优于传统方法,为缺陷的有效识别及精确量化测量提供可靠的依据。

英文摘要:

In the weld tested ultrasonic signal,noise is the leading factors that interfering defect detection.In order to suppress ultrasonic noise and recognize defect signal effectively,an improved non-linear wavelet shrinkage(NWS) method is proposed on the basis of the cross-correlation of sub-waves.The proposed method inherits the merit of multi-resolution of wavelet,and takes cross-correlation between defects waves in the two adjacent signals into account at the same time.By employing the conventional and improved NWS methods,both computer simulated data and weldment tested ultrasonic signal are de-noising processed.The effects of mother wavelets and threshold estimation methods on the noise suppression are researched.Compared with conventional NWS,the improved method is robust to mother wavelets and threshold estimation methods,and shows wide adaptability to noise of complicated frequency.The proposed method has the technical advantage of both noise suppression and defect wave reconstruction,and can effectively identify and quantitatively detect of defects in ultrasonic tested signal.

同期刊论文项目
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《机械工程学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国机械工程学会
  • 主编:宋天虎
  • 地址:北京百万庄大街22号
  • 邮编:100037
  • 邮箱:bianbo@cjmenet.com
  • 电话:010-88379907
  • 国际标准刊号:ISSN:0577-6686
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2187/TH
  • 邮发代号:2-362
  • 获奖情况:
  • 中国期刊奖,“中国期刊方阵”双高期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:58603