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数字化钢轨超声波探伤仪的研究与开发

作　者: 曹芳
导　师: 刘杰
学　校: 东北大学
专　业: 机械电子工程
关键词: 超声波探伤仪程序设计数据采集小波分析神经网络
分类号: TH878.2
类　型: 硕士论文
年　份: 2008年
下　载: 138次
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内容摘要

超声波探伤技术是无损检测诊断中应用最为广泛的方法之一。随着微电子技术的发展和计算机技术的普遍应用,超声波检测诊断技术和检测方法得到了迅速的发展,使超声波检测技术的应用更为普及。而传统的模拟式超声波检测诊断仪器功能比较简单,无法满足日益增长的工业发展的需要,因此,数字化超声波探伤仪器的开发应用就变得至关重要。本课题是基于东北大学与某钢铁集团公司合作的“模拟超声钢轨探伤仪的数字化改造”项目。在对超声波探伤技术、模拟式超声探伤仪、研华PCI-1714数据采集卡驱动程序进行研究、试验,以及对数字式的钢轨超声探伤仪的关键技术进行深入细致的研究后,确定了使用模拟超声波探伤仪进行超声波信号的发送、接收及处理；使用台湾研华公司的PCI-1714高速模拟输入数据采集卡进行回波数据的采集以及数字化；利用总线主控DMA传输方式通过PCI总线将信号采集进入工业控制计算机的实验系统。并在此实验系统上使用编程软件完成数字化后数据的存储、波形的显示,回波数据的回放以及缺陷数据的分析。在深入的研究了研华PCI-1714数据采集卡的主要特征和工作原理,以及它的驱动程序和控件应用的基础上,确定了以VC++6.0为编程工具,ACCESS数据库为存储工具,MATLAB为分析工具,并在Windows XP操作系统平台下,完成了超声波探伤系统软件编程以及软件测试工作。然后将所存储的超声波回波信号,进行波形回放,观察超声波信号在时域中的特征并找出缺陷数据；同时对缺陷数据利用小波去噪技术进行消噪处理,并将处理后的数据进行小波分析,得到了超声波缺陷波形在时域以及频域的特征并在此基础上采用神经网络技术进行了缺陷识别,得到了较为理想的结果。另外,在实验和研究的基础上进行总结,对今后进一步的研究提供一定的参考。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-11
第1章绪论  11-17
  1.1 课题的来源和研究背景  11-12
    1.1.1 课题来源  11
    1.1.2 研究背景  11-12
  1.2 超声波探伤技术的发展和在钢轨探伤中的应用  12-15
    1.2.1 超声探伤技术的历史和发展现状  12-13
    1.2.2 超声探伤的数字化研究现状  13-14
    1.2.3 超声探伤技术在钢轨探伤中的应用  14-15
    1.2.4 国内外研究现状及意义  15
  1.3 论文的主要工作  15-17
第2章超声波探伤技术  17-30
  2.1 超声波探伤机理  17-23
    2.1.1 描述超声场的物理量  18-20
    2.1.2 超声波探伤方法  20-22
    2.1.3 超声探伤仪  22-23
  2.2 超声探伤信号的分析  23-26
    2.2.1 影响缺陷回波幅度的因素  23-25
    2.2.2 缺陷的定位  25-26
  2.3 新技术、新方法对传统超声波探伤系统的挑战  26-27
  2.4 超声波探伤的通用技术问题  27-30
    2.4.1 频率的选择  27
    2.4.2 探头的选择  27-28
    2.4.3 耦合  28
    2.4.4 宽脉冲与窄脉冲  28-30
第3章超声波探伤系统硬件组成  30-39
  3.1 超声探头  30-32
    3.1.1 压电换能器超声探头的组成  30-31
    3.1.2 压电换能器超声探头的主要种类  31-32
  3.2 模拟超声波探伤仪  32-33
    3.2.1 ST-518型超声波探伤仪简介  32-33
  3.3 数据采集卡及计算机  33-35
    3.3.1 PCI-1714数据采集卡  33-35
    3.3.2 工业控制计算机  35
  3.4 系统硬件的安装与调试  35-39
    3.4.1 安装流程  35-36
    3.4.2 系统硬件的测试  36-39
第4章系统软件构建  39-53
  4.1 相关技术介绍  39-44
    4.1.1 面向对象程序设计技术  39
    4.1.2 MFC运行机制  39-40
    4.1.3 进程和线程的概念  40-41
    4.1.4 数据库技术  41-42
    4.1.5 编程环境介绍  42-44
  4.2 系统的分层设计  44-49
    4.2.1 系统分层设计的原因  44
    4.2.2 系统功能模块  44-49
  4.3 主要程序流程  49-53
    4.3.1 程序流程图  49-53
第5章系统信号分析处理  53-70
  5.1 分析方法的选择  53-54
  5.2 小波变换理论及人工神经网络技术  54-59
    5.2.1 小波函数  54-56
    5.2.2 小波函数的多分辨率分析  56-57
    5.2.3 信号的分解和重建  57-59
    5.2.4 人工神经网络技术  59
  5.3 系统信号分析及缺陷识别  59-70
    5.3.1 利用小波变换实现对探伤信号的噪声抑制  59-63
    5.3.2 利用小波变换实现对探伤信号的分析与缺陷识别  63-64
    5.3.3 利用神经网络技术实现对探伤信号的分析与缺陷识别  64-70
第6章研究总结和建议  70-72
参考文献  72-76
致谢  76

数字化钢轨超声波探伤仪的研究与开发

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