渦流檢測的信號特征量提取和信號分析
渦流是將導體放入變化的磁場中時,由于在變化的磁場周圍存在著渦旋的感生電場,感生電場作用在導體內(nèi)的自由電荷上,使電荷運動,形成渦流。渦流檢測Eddy current Testing(縮寫 ET)。已知法拉第電磁感應(yīng)定律,在檢測線圈上接通交流電,產(chǎn)生垂直于工件的交變磁場。檢測線圈靠近被檢工件時,該工件表面感應(yīng)出渦流同時產(chǎn)生與原磁場方向相反的磁場,部分抵消原磁場,導致檢測線圈電阻和電感變化。若金屬工件存在缺陷,將改變渦流場的強度及分布,使線圈阻抗發(fā)生變化,檢測該變化可判斷有無缺陷。
渦流檢測技術(shù)利用電磁感應(yīng)原理,通過檢測被檢測工件內(nèi)感生渦流的變化來無損地評定導電材料及其工件的某些性能,或發(fā)現(xiàn)缺陷的無損檢測方法稱為無損檢測。在工業(yè)生產(chǎn)中,渦流檢測是控制各種金屬材料及少數(shù)非金屬(如石墨、碳纖維復合材料等)及其產(chǎn)品品質(zhì)的主要手段之一。與其他無損檢測方法比較,渦流檢測更容易實現(xiàn)自動化,特別是對管,棒和線材等型材有著很高的檢測效果。
渦流檢測的信號處理工藝:
需要提高檢測信號的信噪比和抗干擾能力,實現(xiàn)信號的識別、分析和診斷,以得出更佳的信號特征和檢測結(jié)果。
1、信號特征量提取
常用的特征量提取方法有傅里葉描述法、主分量分析法和小波變換法。
傅里葉描述法是提取特征值的常用方法。其優(yōu)點是不受探頭速度影響,由該描述法重構(gòu)阻抗圖,采樣點數(shù)目越多,重構(gòu)曲線更逼近原曲線。但該方法只對曲線形狀敏感,對渦流檢測儀的零點和增益不敏感,且不隨曲線旋轉(zhuǎn)、平移、尺寸變換及起始點選擇變化而變化。
用測試信號自相關(guān)矩陣的本征值和本征矢量來描繪信號特征的方法稱為主分量分析法,該方法對于相似缺陷的分辨力較強。
小波變換是一種先進的信號時頻分析方法,將小波變換中多分辨分析應(yīng)用到渦流檢測信號分析中,對不同小波系數(shù)處理后再重構(gòu)。這種經(jīng)小波變換處理后的信號,其信噪比會得到很大的提高。
2、信號分析
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入矢量是信號的特征參量,對信號特征參量的正確選擇與提取是采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能判別成功的關(guān)鍵。組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,采用分級判別法使網(wǎng)絡(luò)輸入變量維數(shù)由N2 降到N,網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)大為簡化,訓練速度很快,具有較高的缺陷識別率和實用價值。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可實現(xiàn)缺陷分類,具有識別準確度高的優(yōu)點,對不完全、不夠清晰的數(shù)據(jù)同樣有效。
信息融合技術(shù):信息融合是對來自不同信息源檢測、關(guān)聯(lián)、相關(guān)、估計和綜合等多級處理,得到被測對象的統(tǒng)一估計。
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