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小波降噪在钢绞线缺陷检测中的应用
  • ISSN号:0577-6686
  • 期刊名称:机械工程学报
  • 时间:0
  • 页码:118-122
  • 语言:中文
  • 分类:TU378[建筑科学—结构工程] TB132[理学—物理;理学—应用物理;一般工业技术]
  • 作者机构:[1]北京工业大学机械工程与应用电子技术学院,北京100022
  • 相关基金:国家自然科学基金(10602004)、北京市自然科学基金(2072003)和北京工业大学博士科研启动基金(52001013200701)资助项目.
  • 相关项目:预应力钢绞线健康状况超声导波检测技术研究
中文摘要:

在对钢铰线进行的超声导波检测试验中,使用一对自行研制的磁致伸缩式传感器在公称直径17.80mm的7芯钢铰线中激励接收了最低阶纵向模态L(0,1)模态导波。采用以40阶Daubechies小波为母小波的多层离散小波分解及单支重构的方法对检测信号进行降噪处理,能有效地提高信噪比。在此基础上对钢绞线外围钢丝上的刻痕缺陷进行检测,经小波降噪后的信号中能够提取出缺陷信息。这种利用小波降噪对信号处理的方法为超声导波技术应用于钢绞线健康检测奠定了基础。

英文摘要:

In the inspection test on steel strands by using ultrasonic guided waves, the lowest longitudinal mode, L(0,1) mode, is excited and received by a pair of developed magnetostrietive sensors in a seven-wire, 17.80 mm nominal diameter steel strands. Then, the signal is denoised by using the method of multi-level discrete wavelet decomposition and single branch reconstruction, The danbeehies wavelet of order 40 is used as the mother wavelet for the decomposition. This wavelet denoise method improves the signal-to-noise ratio. Furthermore, a steel strands with 3.00 mm depth notch on peripheral wire is inspected, the information of the defect is extracted from the signal by using the wavelet denoise. This signal processing method of wavelet denoise provide foundation for application of ultrasonic guided waves technique to health monitoring of steel strands.

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  • 《机械工程学报》
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  • 主编:宋天虎
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  • 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)
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