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无损探伤方法及其在钢轨探伤中的应用研究

作　者: 厉振武
导　师: 吴桂清
学　校: 湖南大学
专　业: 电子科学与技术
关键词: 无损检测超声波探伤小波变换神经网络
分类号: U213.43
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 68次
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内容摘要

随着现代社会的不断发展,铁路运输得到长足发展,一方面,铁路里程的增加,扩大了铁路网的覆盖范围,铁路运输的大范围提速,同时大大提高了铁路的运输能力；另一方面,铁路运输一旦发生安全问题,对各方面所造成的损失也是成倍增长,甚至无法预计。随着铁路运输的提速,铁路安全问题也经常发生,其造成的经济损失、人员伤亡以及对社会的影响也都难以估计。因此,为了提高铁路运输的安全性,可靠性,发展并应用无损检测技术对钢轨伤损进行检测十分必要。本文以铁路运输的基石钢轨为研究对象,将无损检测技术合理的应用于钢轨伤损检测。针对现有钢轨探伤仪伤损检测覆盖范围小,检测精度不高的缺陷与不足,提出了基于多通道技术的轨头轨腰无盲区检测法,该方法通过利用多探头组合探伤,实现高精度的轨头轨腰的无盲区检测。为保障多通道探伤技术的实现,对钢轨超声探伤仪的系统结构进行优化设计,经分析采用ARM+DSP的双核结构以提高钢轨超声探伤仪性能。为更好的保留超声信号中的时频域信息,采用小波分析代替原始的傅里叶变换,并提出加权尺度算法取得更好的小波降噪效果,提取均方小波幅值作为特征,为缺陷分类识别做好准备。其次,提出钢轨超声信号的神经网络模型,对神经网络进行了相应设计,实现了智能化钢轨超声探伤,有效降低了探伤工人的劳动强度,同时规避了因人为因素而可能导致的漏判和错判现象。首先,本文根据项目的研究目的、内容及要求,分析了国内外钢轨探伤技术的现状及发展趋势。其次,介绍了无损检测技术,对无损检测技术的特点、方法、评价及可靠性方面进行了分析研究。然后,对钢轨探伤中的无损检测方法进行了详细介绍。最后,对超声信号的数据处理进行了分析研究。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-7
目录  7-9
第1章绪论  9-14
  1.1 选题背景与研究意义  9-10
    1.1.1 选题背景  9
    1.1.2 课题研究的意义  9-10
  1.2 钢轨探伤技术的国内外研究现状与发展趋势  10-12
    1.2.1 钢轨探伤技术的国内外研究现状  10-11
    1.2.2 钢轨探伤技术的发展趋势  11-12
  1.3 论文主要研究内容及本文结构  12-14
第2章无损检测技术  14-25
  2.1 无损检测  14-15
  2.2 无损检测方法  15-18
    2.2.1 无损检测方法简介  15-16
    2.2.2 无损检测方法选择  16-18
  2.3 无损检测技术评价  18-23
    2.3.1 无损检测技术评价对象  19
    2.3.2 无损检测技术评价过程  19
    2.3.3 无损检测技术评价内容和方法  19-23
  2.4 缺陷检出的可靠性  23-24
  2.5 本章小结  24-25
第3章钢轨超声探伤方法  25-44
  3.1 钢轨超声波探伤原理  25-29
    3.1.1 超声波探伤的物理基础  25-27
    3.1.2 超声探伤的基本原理  27-29
  3.2 钢轨简介及常见伤损  29-33
    3.2.1 钢轨简介  29-31
    3.2.2 钢轨常见伤损及其成因  31-32
    3.2.3 超声回波对各种缺陷的不同表现  32-33
  3.3 基于多通道轨头轨腰无盲区检测法  33-37
    3.3.1 钢轨超声探头简介  33-34
    3.3.2 轨头轨腰无盲区检测法  34-37
  3.4 多通道超声探伤仪系统设计  37-43
    3.4.1 多通道超声探伤仪系统结构设计  37-40
    3.4.2 多通道钢轨探伤仪软件的设计  40-43
  3.5 本章小结  43-44
第4章钢轨超声回波信号的小波降噪与特征提取  44-63
  4.1 小波变换  44-50
    4.1.1 连续小波变换  44-45
    4.1.2 离散小波变换  45-46
    4.1.3 多尺度分析  46-50
  4.2 钢轨超声信号的小波降噪  50-56
    4.2.1 Matlab小波分析工具箱  50
    4.2.2 超声回波信号的小波降噪算法  50-56
  4.3 超声回波信号尺度加权改进算法  56-58
  4.4 超声回波信号的特征提取  58-62
    4.4.1 超声回波信号的常见时频域特征  59
    4.4.2 基于小波变换的超声回波信号特征提取  59-62
  4.5 本章小结  62-63
第5章基于神经网络的钢轨缺陷估计算法应用  63-74
  5.1 基于神经网络的钢轨缺陷估计算法应用  63-69
    5.1.1 人工神经网络概述  63
    5.1.2 钢轨超声信号神经网络建模  63-65
    5.1.3 钢轨超声信号BP神经网络学习算法  65-69
  5.2 钢轨超声信号BP神经网络设计  69-73
    5.2.1 钢轨超声信号BP神经网络输入数据的处理  69-70
    5.2.2 钢轨超声信号BP神经网络神经元函数的选择  70-71
    5.2.3 钢轨超声信号BP神经网络层数及其神经元个数的确定  71-72
    5.2.4 钢轨超声信号BP神经网络实验结果  72-73
  5.3 本章小结  73-74
总结与展望  74-76
参考文献  76-79
致谢  79-80
附录A (攻读学位期间发表的学术论文)  80-81
附录B (攻读学位期间所参与的科研项目)  81

无损探伤方法及其在钢轨探伤中的应用研究

内容摘要

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